Djippe neuronale netwurken: It ferburgen brein dat AI oandriuwt

• Skriuwer:
• Namme fan auteur

  Quantumrun Foresight
• April 6, 2023

Algoritmen en grutte gegevens binne de go-to buzzwords wurden yn 'e romte foar keunstmjittige yntelliginsje (AI), mar keunstmjittige neurale netwurken (ANN) binne wat se tastean om krêftige ark te wurden. Dizze ANN's wurde brûkt om patroanen te erkennen, gegevens te klassifisearjen en besluten te nimmen op basis fan ynfiergegevens. 

Djippe neuronale netwurken kontekst

Keunstmjittige neuronale netwurken besykje de kompleksiteit fan minsklike yntelliginsje te imitearjen troch in netwurk fan software, koades en algoritmen te bouwen om ynput (gegevens / patroanen) te ferwurkjen en te oerienkomme mei de meast libbensfetbere útfier (effekt / resultaten). De ANN is de ferburgen laach dy't ferwurket en ferbynt relaasjes tusken gegevens en beslútfoarming. Hoe mear ANN is boud tusken input en output, hoe mear de masine leart fanwegen de beskikberens fan kompleksere gegevens. De meardere ANN-lagen steane bekend as djippe neurale netwurken, om't se yn hege voluminten trainingsgegevens kinne grave en de bêste oplossing of patroanen ûntwikkelje. 

In masine wurdt "oplieding" fierder troch backpropagation, it proses fan it oanpassen fan besteande parameters te trenen de algoritmen te kommen mei it bêste resultaat / analyze. Keunstmjittige neuronale netwurken kinne wurde oplaat om ferskate taken út te fieren, lykas byld- en spraakherkenning, taaloersetting en sels spultsjes spielje. Se dogge dit troch it oanpassen fan 'e sterkte fan' e ferbiningen tusken neuroanen, bekend as gewichten, basearre op de ynfiergegevens dy't se ûntfange tidens it trainingsproses. Dizze metoade lit it netwurk leare en oanpasse yn 'e rin fan' e tiid, it ferbetterjen fan har prestaasjes op 'e taak. D'r binne in protte soarten ANN's, ynklusyf feedforward-netwurken, konvolúsjonele neurale netwurken (CNN's), en weromkommende neurale netwurken (RNN's). Elk type is ûntworpen om benammen goed te passen foar in spesifike taak of gegevensklasse.

Disruptive ynfloed

D'r is hjoed amper in yndustry dy't gjin djippe neurale netwurken en AI brûkt om saaklike prosessen te automatisearjen en merkyntelliginsje te sammeljen. Miskien is it meast foar de hân lizzende gebrûk fan djippe neurale netwurken de marketingsektor, wêr't AI miljoenen klantynformaasje ferwurket om bepaalde groepen sekuer te identifisearjen dy't wierskynliker in produkt of tsjinst keapje. Fanwegen de hieltyd hege krektens fan dizze gegevensanalyzes binne marketingkampanjes folle súksesfol wurden troch hypertargeting (spesifike klantsubsets identifisearje en se ekstreem oanpaste berjochten ferstjoere). 

In oare opkommende gebrûksgefal is software foar gesichtsherkenning, in gebiet fan debat oangeande cyberfeiligens en gegevensprivacy. Gesichtsherkenning wurdt op it stuit brûkt fan app-autentikaasje oant wet hanthavenjen en wurdt ynskeakele troch djippe neurale netwurken dy't plysje-records ferwurkje en troch brûker yntsjinne selfies. Finansjele tsjinsten is noch in oare yndustry dy't tige profitearret fan djippe neurale netwurken, mei help fan AI om merkbewegingen te foarsizzen, lieningsapplikaasjes te analysearjen en potinsjele fraude te identifisearjen.

Djippe neuronale netwurken kinne ek medyske ôfbyldings analysearje, lykas röntgenfoto's en magnetyske resonânsjeôfbylding (MRI), om te helpen by it diagnostearjen fan sykten en de resultaten fan pasjinten te foarsizzen. Se kinne ek brûkt wurde om elektroanyske sûnensrecords te analysearjen om trends en risikofaktoaren te identifisearjen foar bepaalde betingsten. Neurale netwurken hawwe ek it potensjeel om te brûken yn medisynûntdekking, personaliseare medisinen, en befolkingssûnensbehear. It is lykwols wichtich om te notearjen dat ANN's moatte helpe by medyske beslútfoarming ynstee fan it ferfangen fan de saakkundigens en it oardiel fan oplaat medyske professionals.

Applikaasjes fan djippe neurale netwurken

Bredere tapassingen fan djippe neurale netwurken kinne omfetsje:

• Algoritmen wurde hieltyd ferfine troch kompleksere datasets en bettere technologyen, wat resulteart yn taken op heech nivo lykas it leverjen fan konsultaasjetsjinsten en ynvestearringsadvys. Yn 2022 demonstrearren krêftige konsumintfreonlike algoritmen, lykas Open AI's ChatGPT, de krêft, veelzijdigheid en tapasberens fan in AI-systeem oplaat op genôch grutte datasets. (White collar workers wrâldwiid belibbe in kollektyf huverjen.)
• Keunstmjittige yntelliginsje wurdt hieltyd mear brûkt yn it leger om realtime ynformaasje en yntelliginsje te leverjen om oarlochsstrategyen te stypjen.
• Djippe neurale netwurken dy't de Metaverse ynskeakelje om in kompleks digitaal ekosysteem te meitsjen besteande út real-time ynformaasje lykas demografy, klantgedrach en ekonomyske prognosen.
• ANN's wurde oplaat om patroanen yn gegevens te herkennen dy't oanwize op frauduleuze aktiviteit, en wurde brûkt om fertochte transaksjes te flagge op fjilden lykas finânsjes en e-commerce.
• Djippe neurale netwurken wurde brûkt om objekten, minsken en sênes te erkennen yn ôfbyldings en fideo's. Dizze metoade wurdt brûkt yn applikaasjes lykas selsridende auto's, befeiligingssystemen en tagging op sosjale media.

Fragen om te beskôgje

• Hoe oars tinke jo dat djippe neurale netwurken de maatskippij de kommende trije jier sille feroarje?
• Wat kinne de potinsjele útdagings en risiko's wêze?