Rețele neuronale profunde: creierul ascuns care alimentează AI

• Autor:
• Numele autorului

  Previziune Quantumrun
• Aprilie 6, 2023

Algoritmii și big data au devenit cuvintele la modă în spațiul inteligenței artificiale (AI), dar rețelele neuronale artificiale (ANN) sunt cele care le permit să devină instrumente puternice. Aceste ANN-uri sunt folosite pentru a recunoaște modele, a clasifica datele și a lua decizii pe baza datelor de intrare. 

Contextul rețelelor neuronale profunde

Rețelele neuronale artificiale încearcă să imite complexitatea inteligenței umane prin construirea unei rețele de software, coduri și algoritmi pentru a procesa intrarea (date/modele) și a le potrivi cu cele mai viabile rezultate (efect/rezultate). ANN este stratul ascuns care procesează și conectează relațiile dintre date și luarea deciziilor. Cu cât se construiește mai mult ANN între intrare și ieșire, cu atât mașina învață mai mult din cauza disponibilității unor date mai complexe. Straturile multiple ANN sunt cunoscute sub numele de rețele neuronale profunde, deoarece se pot îngropa în volume mari de date de antrenament și pot dezvolta cele mai bune soluții sau modele. 

O mașină este „educată” în continuare prin backpropagation, procesul de ajustare a parametrilor existenți pentru a antrena algoritmii pentru a obține cel mai bun rezultat/analiza. Rețelele neuronale artificiale pot fi antrenate pentru a îndeplini diverse sarcini, cum ar fi recunoașterea imaginilor și a vorbirii, traducerea limbii și chiar jocurile. Ei fac acest lucru ajustând punctele forte ale conexiunilor dintre neuroni, cunoscute sub numele de greutăți, pe baza datelor de intrare pe care le primesc în timpul procesului de antrenament. Această metodă permite rețelei să învețe și să se adapteze în timp, îmbunătățindu-și performanța la sarcină. Există multe tipuri de ANN, inclusiv rețele feedforward, rețele neuronale convoluționale (CNN) și rețele neuronale recurente (RNN). Fiecare tip este conceput pentru a fi deosebit de potrivit pentru o anumită sarcină sau clasă de date.

Impact perturbator

Astăzi, aproape că nu există nicio industrie care să nu folosească rețele neuronale profunde și AI pentru a automatiza procesele de afaceri și a aduna informații despre piață. Poate cel mai evident caz de utilizare al rețelelor neuronale profunde este industria de marketing, unde AI procesează milioane de informații despre clienți pentru a identifica cu exactitate anumite grupuri mai susceptibile de a cumpăra un produs sau un serviciu. Datorită acurateței din ce în ce mai mari a acestor analize de date, campaniile de marketing au devenit mult mai de succes prin hypertargeting (identificarea unor subseturi specifice de clienți și transmiterea acestora de mesaje extrem de personalizate). 

Un alt caz de utilizare emergent este software-ul de recunoaștere facială, o zonă de dezbatere legată de securitatea cibernetică și confidențialitatea datelor. Recunoașterea facială este utilizată în prezent de la autentificarea aplicației până la aplicarea legii și este activată de rețelele neuronale profunde care procesează înregistrările poliției și selfie-urile trimise de utilizatori. Serviciile financiare sunt încă o altă industrie care beneficiază foarte mult de pe urma rețelelor neuronale profunde, folosind inteligența artificială pentru a prognoza mișcările pieței, a analiza cererile de împrumut și a identifica potențialele fraude.

Rețelele neuronale profunde pot analiza, de asemenea, imagini medicale, cum ar fi raze X și imagistica prin rezonanță magnetică (IRM), pentru a ajuta la diagnosticarea bolilor și pentru a prezice rezultatele pacientului. Ele pot fi, de asemenea, utilizate pentru a analiza dosarele electronice de sănătate pentru a identifica tendințele și factorii de risc pentru anumite afecțiuni. Rețelele neuronale au, de asemenea, potențialul de a fi utilizate în descoperirea medicamentelor, medicina personalizată și managementul sănătății populației. Cu toate acestea, este important de menționat că ANN-urile ar trebui să ajute în luarea deciziilor medicale, mai degrabă decât să înlocuiască expertiza și raționamentul profesioniștilor medicali instruiți.

Aplicații ale rețelelor neuronale profunde

Aplicațiile mai largi ale rețelelor neuronale profunde pot include:

• Algoritmii devin din ce în ce mai sofisticați prin seturi de date mai complexe și tehnologii mai bune, rezultând sarcini de nivel înalt, cum ar fi furnizarea de servicii de consultanță și consultanță pentru investiții. În 2022, algoritmi puternici, prietenoși cu consumatorii, cum ar fi ChatGPT de la Open AI, au demonstrat puterea, versatilitatea și aplicabilitatea unui sistem AI antrenat pe seturi de date suficient de mari. (Lucrătorii din întreaga lume au experimentat un fior colectiv.)
• Inteligența artificială este din ce în ce mai utilizată în armată pentru a oferi informații și informații în timp real pentru a sprijini strategiile de război.
• Rețele neuronale profunde care permit Metaverse să creeze un ecosistem digital complex compus din informații în timp real, cum ar fi datele demografice, comportamentul clienților și previziunile economice.
• ANN-urile sunt instruite să recunoască modele în date care indică activități frauduloase și sunt utilizate pentru a semnala tranzacții suspecte în domenii precum finanțele și comerțul electronic.
• Rețele neuronale profunde sunt folosite pentru a recunoaște obiecte, oameni și scene în imagini și videoclipuri. Această metodă este utilizată în aplicații precum mașinile cu conducere autonomă, sistemele de securitate și etichetarea rețelelor sociale.

Întrebări de luat în considerare

• Cum altfel credeți că rețelele neuronale profunde vor schimba societatea în următorii trei ani?
• Care ar putea fi provocările și riscurile potențiale?