Mga lawom nga neural network: Ang tinago nga utok nga nagpalihok sa AI

• Author:
• Ngalan sa tagsulat

  Quantumrun Foresight
• Abril 6, 2023

Ang mga algorithm ug dagkong datos nahimo nang mga go-to buzzwords sa wanang sa artificial intelligence (AI), apan ang mga artificial neural network (ANN) mao ang nagtugot kanila nga mahimong gamhanan nga mga himan. Kini nga mga ANN gigamit sa pag-ila sa mga sumbanan, pagklasipikar sa datos, ug paghimo og mga desisyon base sa input data. 

Konteksto sa lawom nga neural network

Ang mga artipisyal nga neural network misulay sa pagsundog sa pagkakomplikado sa tawhanong paniktik pinaagi sa paghimo og network sa software, code, ug algorithms aron maproseso ang input (data/pattern) ug ipares kini sa pinakadaku nga output (epekto/resulta). Ang ANN mao ang tinago nga layer nga nagproseso ug nagkonektar sa mga relasyon tali sa datos ug paghimog desisyon. Ang mas daghang ANN natukod tali sa input ug output, mas makat-on ang makina tungod sa pagkaanaa sa mas komplikado nga datos. Ang daghang mga lut-od sa ANN nailhan nga lawom nga mga neural network tungod kay mahimo silang makalubong sa daghang mga datos sa pagbansay ug makapalambo sa labing kaayo nga solusyon o mga sumbanan. 

Ang usa ka makina "edukado" sa dugang pinaagi sa backpropagation, ang proseso sa pag-adjust sa kasamtangan nga mga parameter aron mabansay ang mga algorithm aron makahimo sa pinakamaayo nga resulta / pagtuki. Ang mga artipisyal nga neural network mahimong mabansay sa paghimo sa lainlaing mga buluhaton, sama sa pag-ila sa imahe ug sinultihan, paghubad sa pinulongan, ug bisan sa pagdula. Gihimo nila kini pinaagi sa pag-adjust sa mga kalig-on sa mga koneksyon tali sa mga neuron, nailhan nga mga gibug-aton, base sa input data nga ilang nadawat sa panahon sa proseso sa pagbansay. Kini nga pamaagi nagtugot sa network sa pagkat-on ug pagpahiangay sa paglabay sa panahon, pagpalambo sa iyang performance sa buluhaton. Adunay daghang mga klase sa ANN, lakip ang mga feedforward network, convolutional neural network (CNNs), ug balik-balik nga neural network (RNNs). Ang matag tipo gidesinyo nga labi ka haum sa usa ka piho nga buluhaton o klase sa datos.

Makasamok nga epekto

Halos wala’y bisan unsang industriya karon nga wala mogamit mga lawom nga neural network ug AI aron ma-automate ang mga proseso sa negosyo ug magtigum sa paniktik sa merkado. Tingali ang labing klaro nga kaso sa paggamit sa lawom nga neural network mao ang industriya sa pagpamaligya, diin giproseso sa AI ang milyon-milyon nga kasayuran sa kostumer aron tukma nga mailhan ang mga partikular nga grupo nga mas lagmit nga mopalit usa ka produkto o serbisyo. Tungod sa labi ka taas nga katukma sa kini nga mga pag-analisar sa datos, ang mga kampanya sa pagpamaligya nahimong labi ka malampuson pinaagi sa hypertargeting (pag-ila sa piho nga mga subset sa kostumer ug pagpadala kanila labi ka pinasadya nga mga mensahe). 

Ang laing mitumaw nga kaso sa paggamit mao ang software sa pag-ila sa nawong, usa ka bahin sa debate nga may kalabutan sa cybersecurity ug data privacy. Ang pag-ila sa nawong gigamit karon gikan sa pag-authenticate sa app hangtod sa pagpatuman sa balaod ug gipagana sa lawom nga mga network sa neural nga nagproseso sa mga rekord sa pulisya ug mga selfie nga gisumite sa gumagamit. Ang mga serbisyo sa pinansya usa pa ka industriya nga labi nga nakabenepisyo gikan sa lawom nga mga network sa neural, gamit ang AI sa pagtagna sa mga paglihok sa merkado, pag-analisar sa mga aplikasyon sa pautang, ug pag-ila sa potensyal nga pagpanglimbong.

Ang lawom nga neural network mahimo usab nga mag-analisar sa medikal nga mga imahe, sama sa x-ray ug magnetic resonance imaging (MRI), aron makatabang sa pagdayagnos sa mga sakit ug pagtagna sa mga sangputanan sa pasyente. Mahimo usab kini gamiton sa pag-analisar sa mga rekord sa kahimsog sa elektroniko aron mahibal-an ang mga uso ug mga hinungdan sa peligro alang sa pipila nga mga kondisyon. Ang mga neural network usab adunay potensyal nga magamit sa pagdiskubre sa droga, personal nga tambal, ug pagdumala sa kahimsog sa populasyon. Bisan pa, hinungdanon nga timan-an nga ang mga ANN kinahanglan nga motabang sa paghimog desisyon sa medikal kaysa ilisan ang kahanas ug paghukom sa mga nabansay nga medikal nga propesyonal.

Mga aplikasyon sa lawom nga neural network

Ang mas lapad nga mga aplikasyon sa lawom nga neural network mahimong maglakip sa:

• Ang mga algorithm nahimong mas sopistikado pinaagi sa mas komplikado nga mga dataset ug mas maayo nga mga teknolohiya, nga miresulta sa taas nga lebel nga mga buluhaton sama sa paghatag og mga serbisyo sa pagkonsulta ug tambag sa pamuhunan. Kaniadtong 2022, ang kusgan nga mga algorithm nga mahigalaon sa mga konsumedor, sama sa Open AI's ChatGPT nagpakita sa gahum, versatility, ug applicability sa usa ka AI system nga gibansay sa igo nga dagkong mga dataset. (Ang mga trabahante sa white collar sa tibuok kalibutan nakasinati og kolektibong pagkurog.)
• Ang artipisyal nga paniktik nga labi nga gigamit sa militar aron mahatagan ang tinuod nga oras nga kasayuran ug paniktik aron suportahan ang mga estratehiya sa gubat.
• Ang lawom nga mga network sa neural nga nagtugot sa Metaverse sa paghimo sa usa ka komplikado nga digital ecosystem nga gilangkuban sa tinuud nga oras nga kasayuran sama sa mga demograpiko, pamatasan sa kostumer, ug mga panagna sa ekonomiya.
• Ang mga ANN gibansay sa pag-ila sa mga sumbanan sa datos nga nagpaila sa malimbungon nga kalihokan, ug gigamit sa pag-flag sa mga kadudahang transaksyon sa natad sama sa pinansya ug e-commerce.
• Ang lawom nga neural network gigamit aron mailhan ang mga butang, tawo, ug mga eksena sa mga imahe ug video. Kini nga pamaagi gigamit sa mga aplikasyon sama sa mga awto nga nagmaneho sa kaugalingon, sistema sa seguridad, ug pag-tag sa social media.

Mga pangutana nga hunahunaon

• Unsa pa sa imong hunahuna ang pagbag-o sa lawom nga neural network sa katilingban sa sunod nga tulo ka tuig?
• Unsa kaha ang posibleng mga hagit ug risgo?