Xarxes neuronals recurrents (RNN): algorismes predictius que poden anticipar el comportament humà

• autor:
• nom de l'autor

  Previsió de Quantumrun
• Desembre 4, 2023

Resum d'informació

Les xarxes neuronals recurrents (RNN) són xarxes neuronals avançades dissenyades per processar dades seqüencials, com ara el processament del llenguatge natural i el reconeixement de la parla. La seva estructura única de bucle de retroalimentació els permet recordar i utilitzar les entrades anteriors per a prediccions més precises. Els RNN són versàtils i serveixen en diverses aplicacions com ara el reconeixement d'imatges, l'anàlisi de sentiments, la investigació de mercat i la ciberseguretat. Destaquen en tasques com la classificació de programari maliciós, la millora de l'eficàcia dels chatbots i la millora dels sistemes de text a veu. Les RNN són cada cop més vitals en aplicacions empresarials, ciberseguretat i eines d'interfície d'usuari intuïtives, amb implicacions més àmplies en la millora de la traducció d'idiomes, la comprensió del chatbot i les tecnologies de reconeixement.

Context de xarxes neuronals recurrents (RNN).

La xarxa neuronal recurrent és un tipus de xarxa neuronal artificial d'aprenentatge profund composta per neurones interconnectades dissenyades per processar dades seqüencials i reconèixer patrons en ella. Les xarxes neuronals recurrents tenen un bucle de retroalimentació, que els permet recordar informació de les entrades anteriors. Aquest avantatge els permet fer prediccions més precises, ja que poden incorporar dades anteriors als seus càlculs. Aquestes xarxes es componen de tres capes: una capa d'entrada, una capa oculta i una capa de sortida. La capa oculta conté un bucle temporal que permet a la xarxa recordar l'estat de l'última neurona i transmetre aquesta informació a si mateixa en el "futur". Aquest procés permet que la xarxa aprengui de dades passades per entendre millor les dades futures.

Hi ha tres tipus principals de RNN: 

1. una entrada a múltiples sortides, 
2. diverses entrades a una sortida, i 
3. moltes entrades a moltes sortides. 

Cada tipus de RNN és ​​adequat per a diferents aplicacions. Per exemple, una entrada per a múltiples sortides RNN s'utilitza sovint en el reconeixement d'imatges. Mentre que amb diverses entrades a una sortida, els RNN s'utilitzen habitualment en l'anàlisi de sentiments. 

Els dos algorismes crítics darrere dels RNN són la retropropagació a través del temps i les unitats de memòria a curt termini. La retropropagació en el temps permet que la xarxa aprengui de la informació anterior. Les unitats de memòria a curt termini permeten que la xarxa reconegui patrons que segueixen un ordre específic.

Impacte disruptiu

A causa del seu potencial predictiu avançat, RNN té diverses aplicacions empresarials. En la investigació de mercat, les xarxes neuronals recurrents poden analitzar i comprendre el comportament i les preferències dels clients, cosa que ajuda a planificar estratègies efectives de màrqueting i producte. En l'anàlisi de productes, l'anàlisi de sentiments gestiona i analitza els comentaris dels clients per millorar el producte o servei. Mentrestant, l'anàlisi de sentiments ajuda a anticipar les necessitats i expectatives dels clients en l'atenció al client. En particular, els chatbots més intuïtius i fàcils d'utilitzar són possibles gràcies a la PNL. El processament del llenguatge natural permet que aquestes eines realitzin tasques d'interfície d'usuari conversacional (UI) que combinen la base de coneixement i els escenaris de comportament potencials. 

La ciberseguretat és una altra àrea on les RNN ofereixen beneficis. En una investigació realitzada per enginyers informàtics, es va descobrir que RNN és ​​més eficaç en la classificació de programari maliciós d'Android i en la detecció d'incidents i fraus que les metodologies tradicionals d'aprenentatge automàtic. El frau publicitari, la detecció de correu brossa i la detecció de bots són aplicacions addicionals dels RNN. En aquests casos, la xarxa pot identificar comportaments sospitosos o anormals. Les eines de PNL poden reconèixer patrons generals en algorismes automatitzats i bloquejar missatges de correu brossa. 

Les xarxes neuronals recurrents també es poden utilitzar per a la previsió del preu de les accions, que preveu els preus futurs en funció del rendiment històric. Aquestes xarxes són fonamentals per permetre el reconeixement de text a veu. 

Implicacions de les xarxes neuronals recurrents (RNN)

Les implicacions més àmplies de les xarxes neuronals recurrents (RNN) poden incloure: 

• Les empreses de ciberseguretat augmenten l'ús de RNN per entrenar els seus sistemes per detectar programari maliciós comú i contingut de correu brossa i ajudar a reduir els ciberatacs automatitzats.
• Les empreses augmenten l'ús de màquines/sistemes de conversió de text a veu que poden llegir contingut d'una manera més semblant a l'humà.
• Enregistraments d'àudio que es poden traduir ràpidament a diversos idiomes i dispositius que poden realitzar traduccions amb més precisió.
• Chatbots intuïtius i assistents virtuals que milloren la seva capacitat per entendre motius i predir preferències, per exemple, ecosistemes domèstics intel·ligents.
• Millorar el reconeixement facial i les eines de reconeixement òptic de caràcters. 

Preguntes per comentar

• Quins altres usos poden tenir els RNN?
• Amb quines funcions o tecnologies habilitats per RNN heu interactuat? Com va ser l'experiència?