Ponavljajuće neuronske mreže (RNN): prediktivni algoritmi koji mogu predvidjeti ljudsko ponašanje

• Autor:
• Ime autora

  Quantumrun Foresight
• Decembar 4, 2023

Sažetak uvida

Rekurentne neuronske mreže (RNN) su napredne neuronske mreže prilagođene za obradu sekvencijalnih podataka, kao što je obrada prirodnog jezika i prepoznavanje govora. Njihova jedinstvena struktura povratne sprege omogućava im da zapamte i koriste prošli unos za preciznija predviđanja. RNN-ovi su svestrani, služe u različitim aplikacijama kao što su prepoznavanje slika, analiza osjećaja, istraživanje tržišta i sajber sigurnost. Odlični su u zadacima poput klasifikacije zlonamjernog softvera, poboljšanju efikasnosti chatbotova i poboljšanju sistema za pretvaranje teksta u govor. RNN-ovi su sve važniji u poslovnim aplikacijama, sajber-sigurnosti i intuitivnim alatima korisničkog interfejsa, sa širim implikacijama u poboljšanju jezičnog prevođenja, razumijevanju chatbotova i tehnologijama prepoznavanja.

Kontekst rekurentnih neuronskih mreža (RNN).

Rekurentna neuronska mreža je vrsta umjetne neuronske mreže dubokog učenja koja se sastoji od međusobno povezanih neurona dizajniranih da obrađuju sekvencijalne podatke i prepoznaju obrasce u njima. Rekurentne neuronske mreže imaju povratnu petlju, koja im omogućava da zapamte informacije iz prethodnih ulaza. Ova prednost im omogućava da naprave preciznija predviđanja, jer mogu da inkorporiraju podatke iz prošlosti u svoje proračune. Ove mreže se sastoje od tri sloja: ulaznog sloja, skrivenog sloja i izlaznog sloja. Skriveni sloj sadrži vremensku petlju koja omogućava mreži da zapamti stanje posljednjeg neurona i prenese tu informaciju sebi u "budućnost". Ovaj proces omogućava mreži da uči iz prošlih podataka kako bi bolje razumjela buduće podatke.

Postoje tri primarne vrste RNN-a: 

1. jedan ulaz na više izlaza, 
2. nekoliko ulaza na jedan izlaz, i 
3. mnogo ulaza na mnogo izlaza. 

Svaki tip RNN-a je pogodan za različite aplikacije. Na primjer, jedan ulaz za više izlaza RNN se često koristi u prepoznavanju slike. Dok sa nekoliko ulaza na jedan izlaz, RNN se obično koriste u analizi sentimenta. 

Dva kritična algoritma iza RNN-a su propagacija unazad kroz vrijeme i jedinice dugotrajne memorije. Proširivanje unazad kroz vrijeme omogućava mreži da uči iz prethodnih informacija. Jedinice dugotrajne memorije omogućavaju mreži da prepozna obrasce koji slijede određeni redosljed.

Ometajući uticaj

Zbog svog naprednog prediktivnog potencijala, RNN ima nekoliko poslovnih aplikacija. U istraživanju tržišta, rekurentne neuronske mreže mogu analizirati i razumjeti ponašanje i preferencije kupaca, što pomaže u planiranju učinkovitih marketinških i proizvodnih strategija. U analitici proizvoda, analiza sentimenta upravlja i analizira povratne informacije kupaca kako bi se poboljšao proizvod ili usluga. U međuvremenu, analiza sentimenta pomaže u predviđanju potreba i očekivanja kupaca u korisničkoj podršci. Konkretno, zahvaljujući NLP-u su omogućeni intuitivniji i jednostavniji chat botovi. Obrada prirodnog jezika omogućava ovim alatima da izvode zadatke korisničkog interfejsa za razgovor (UI) koji kombinuju bazu znanja i potencijalne scenarije ponašanja. 

Cyber ​​sigurnost je još jedna oblast u kojoj RNN-ovi pružaju prednosti. U istraživanju koje su sproveli kompjuterski inženjeri, otkriveno je da je RNN efikasniji u klasifikaciji Android malvera i otkrivanju incidenata i prevara od tradicionalnih metodologija mašinskog učenja. Prijevare s oglasima, otkrivanje neželjene pošte i detekcija botova su dodatne primjene RNN-ova. U tim slučajevima, mreža može identificirati sumnjivo ili abnormalno ponašanje. NLP alati mogu prepoznati opšte obrasce u automatizovanim algoritmima i blokirati neželjene poruke. 

Rekurentne neuronske mreže se također mogu koristiti za predviđanje cijena dionica, koje predviđaju buduće cijene na osnovu historijskih performansi. Ove mreže su ključne za omogućavanje prepoznavanja teksta u govor. 

Implikacije rekurentnih neuronskih mreža (RNN)

Šire implikacije rekurentnih neuronskih mreža (RNN) mogu uključivati: 

• Firme koje se bave sajber-bezbednošću povećavaju upotrebu RNN-ova za obuku svojih sistema za otkrivanje uobičajenog zlonamernog softvera i neželjenog sadržaja i pomoć u smanjenju automatizovanih sajber napada.
• Kompanije sve više koriste mašine/sisteme za pretvaranje teksta u govor koji mogu čitati sadržaj na način koji je više ljudski.
• Audio snimci koji se mogu brzo prevesti na različite jezike i uređaje koji mogu preciznije izvršiti prijevod.
• Intuitivni chat botovi i virtuelni asistenti poboljšavaju njihovu sposobnost razumijevanja motiva i predviđanja preferencija, npr. ekosistemi pametnih kuća.
• Poboljšanje alata za prepoznavanje lica i optičko prepoznavanje karaktera. 

Pitanja za komentar

• Koja bi mogla biti druga upotreba RNN-ova?
• S kojim funkcijama/tehnologijama omogućenim za RNN ste imali interakciju? Kakvo je bilo iskustvo?