Կրկնվող նեյրոնային ցանցեր (RNN). Կանխատեսող ալգորիթմներ, որոնք կարող են կանխատեսել մարդու վարքագիծը

• Հեղինակ:
• Հեղինակ անունը

  Quantumrun Հեռատեսություն
• Դեկտեմբերի 4, 2023

Insight ամփոփում

Կրկնվող նեյրոնային ցանցերը (RNN) առաջադեմ նեյրոնային ցանցեր են, որոնք հարմարեցված են հաջորդական տվյալների մշակման համար, օրինակ՝ բնական լեզվի մշակման և խոսքի ճանաչման համար: Նրանց եզակի հետադարձ կապի կառուցվածքը թույլ է տալիս հիշել և օգտագործել անցյալի տվյալները՝ ավելի ճշգրիտ կանխատեսումների համար: RNN-ները բազմակողմանի են, ծառայում են տարբեր ծրագրերում, ինչպիսիք են պատկերի ճանաչումը, տրամադրությունների վերլուծությունը, շուկայի հետազոտությունը և կիբերանվտանգությունը: Նրանք գերազանցում են այնպիսի առաջադրանքներում, ինչպիսիք են չարամիտ ծրագրերի դասակարգումը, չաթ-բոտերի արդյունավետության բարձրացումը և տեքստից խոսքի համակարգերի բարելավումը: RNN-ներն ավելի ու ավելի կենսական նշանակություն ունեն բիզնես հավելվածների, կիբերանվտանգության և ինտուիտիվ ինտերֆեյսի գործիքների համար՝ ավելի լայն ազդեցություն ունենալով լեզվի թարգմանության, չաթբոտների ըմբռնման և ճանաչման տեխնոլոգիաների բարելավման գործում:

Կրկնվող նեյրոնային ցանցերի (RNNs) համատեքստ

Կրկնվող նեյրոնային ցանցը արհեստական ​​խորը ուսուցման նեյրոնային ցանցի տեսակ է, որը կազմված է փոխկապակցված նեյրոններից, որոնք նախատեսված են հաջորդական տվյալների մշակման և դրանցում օրինաչափությունները ճանաչելու համար: Կրկնվող նեյրոնային ցանցերն ունեն հետադարձ կապ, որը թույլ է տալիս հիշել տեղեկատվությունը նախորդ մուտքերից: Այս առավելությունը նրանց հնարավորություն է տալիս ավելի ճշգրիտ կանխատեսումներ անել, քանի որ նրանք կարող են անցյալի տվյալները ներառել իրենց հաշվարկներում: Այս ցանցերը կազմված են երեք շերտերից՝ մուտքային շերտ, թաքնված շերտ և ելքային շերտ: Թաքնված շերտը պարունակում է ժամանակավոր հանգույց, որը թույլ է տալիս ցանցին հիշել վերջին նեյրոնի վիճակը և այդ տեղեկատվությունը փոխանցել իրեն «ապագայում»: Այս գործընթացը հնարավորություն է տալիս ցանցին սովորել անցյալի տվյալներից՝ ապագա տվյալները ավելի լավ հասկանալու համար:

Գոյություն ունեն RNN-ների երեք հիմնական տեսակ. 

1. մեկ մուտք դեպի մի քանի ելքեր, 
2. մի քանի մուտքեր մեկ ելքի, և 
3. շատ մուտքեր շատ ելքերի համար: 

RNN-ի յուրաքանչյուր տեսակ հարմար է տարբեր ծրագրերի համար: Օրինակ, մի քանի ելքային RNN-ների մեկ մուտքը հաճախ օգտագործվում է պատկերների ճանաչման մեջ: Մինչդեռ մեկ ելքի մի քանի մուտքերով, RNN-ները սովորաբար օգտագործվում են տրամադրությունների վերլուծության մեջ: 

RNN-ների հիմքում ընկած երկու կրիտիկական ալգորիթմներն են ժամանակի ընթացքում հետ տարածումը և երկարաժամկետ կարճաժամկետ հիշողության միավորները: Ժամանակի ընթացքում հետ տարածումը թույլ է տալիս ցանցին սովորել նախորդ տեղեկություններից: Երկարատև կարճաժամկետ հիշողության միավորները թույլ են տալիս ցանցին ճանաչել այնպիսի օրինաչափություններ, որոնք հետևում են որոշակի կարգի:

Խանգարող ազդեցություն

Իր առաջադեմ կանխատեսող ներուժի պատճառով RNN-ն ունի մի քանի բիզնես հավելվածներ: Շուկայական հետազոտության ժամանակ պարբերական նեյրոնային ցանցերը կարող են վերլուծել և հասկանալ հաճախորդների վարքագիծն ու նախասիրությունները, ինչը օգնում է արդյունավետ մարքեթինգային և արտադրանքի ռազմավարություններ պլանավորել: Արտադրանքի վերլուծության մեջ տրամադրությունների վերլուծությունը կառավարում և վերլուծում է հաճախորդների հետադարձ կապը՝ ապրանքը կամ ծառայությունը բարելավելու համար: Միևնույն ժամանակ, տրամադրությունների վերլուծությունը օգնում է կանխատեսել հաճախորդների կարիքներն ու ակնկալիքները հաճախորդների աջակցության հարցում: Մասնավորապես, NLP-ի շնորհիվ հնարավոր են դարձել ավելի ինտուիտիվ և օգտագործողի համար հարմար չաթ-բոտեր: Բնական լեզվի մշակումը թույլ է տալիս այս գործիքներին կատարել խոսակցական ինտերֆեյսի (UI) առաջադրանքներ, որոնք համատեղում են գիտելիքների բազան և պոտենցիալ վարքագծային սցենարները: 

Կիբերանվտանգությունը ևս մեկ ոլորտ է, որտեղ RNN-ները օգուտներ են տալիս: Համակարգչային ինժեներների կողմից իրականացված հետազոտության ընթացքում պարզվել է, որ RNN-ն ավելի արդյունավետ է Android-ի չարամիտ ծրագրերի դասակարգման և միջադեպերի և խարդախությունների հայտնաբերման մեջ, քան մեքենայական ուսուցման ավանդական մեթոդոլոգիաները: Գովազդի խարդախությունը, սպամի հայտնաբերումը և բոտերի հայտնաբերումը RNN-ների լրացուցիչ կիրառություններ են: Այս դեպքերում ցանցը կարող է բացահայտել կասկածելի կամ աննորմալ վարքագիծը: NLP գործիքները կարող են ճանաչել ավտոմատացված ալգորիթմների ընդհանուր օրինաչափությունները և արգելափակել սպամ հաղորդագրությունները: 

Կրկնվող նեյրոնային ցանցերը կարող են օգտագործվել նաև բաժնետոմսերի գների կանխատեսման համար, որը կանխատեսում է ապագա գները՝ հիմնվելով պատմական կատարողականի վրա: Այս ցանցերը չափազանց կարևոր են տեքստից խոսքի ճանաչումը հնարավոր դարձնելու համար: 

Կրկնվող նեյրոնային ցանցերի (RNNs) հետևանքները

Կրկնվող նեյրոնային ցանցերի (RNN) ավելի լայն հետևանքները կարող են ներառել. 

• Կիբերանվտանգության ընկերությունները մեծացնում են RNN-ների օգտագործումը՝ իրենց համակարգերը սովորեցնելու՝ հայտնաբերելու ընդհանուր չարամիտ և սպամ բովանդակությունը և օգնեն նվազեցնելու ավտոմատացված կիբերհարձակումները:
• Ընկերություններ, որոնք մեծացնում են տեքստի խոսակցական մեքենաների/համակարգերի օգտագործումը, որոնք կարող են կարդալ բովանդակությունը ավելի մարդանման ձևով:
• Աուդիո ձայնագրություններ, որոնք կարող են արագ թարգմանվել տարբեր լեզուներով և սարքեր, որոնք կարող են ավելի ճշգրիտ թարգմանություններ կատարել:
• Ինտուիտիվ չաթ-բոտերը և վիրտուալ օգնականները բարելավում են շարժառիթները հասկանալու և նախապատվությունները կանխատեսելու իրենց կարողությունը, օրինակ՝ խելացի տնային էկոհամակարգերը:
• Դեմքի ճանաչման և օպտիկական կերպարների ճանաչման գործիքների բարելավում: 

Հարցեր մեկնաբանելու համար

• Որո՞նք կարող են լինել RNN-ների այլ օգտագործում:
• Ո՞ր RNN-ով միացված գործառույթների/տեխնոլոգիաների հետ եք շփվել: Ինչպիսի՞ն էր փորձը: