Chuqur neyron tarmoqlar: AIni quvvatlaydigan yashirin miya

• Muallif:
• Muallifning ismi

  Kvant davrini bashorat qilish
• Aprel 6, 2023

Algoritmlar va katta ma'lumotlar sun'iy intellekt (AI) sohasida mashhur so'zlarga aylandi, ammo sun'iy neyron tarmoqlari (ANN) ularga kuchli vositalarga aylanish imkonini beradi. Ushbu ANN modellarni tanib olish, ma'lumotlarni tasniflash va kiritilgan ma'lumotlarga asoslangan qarorlar qabul qilish uchun ishlatiladi. 

Chuqur neyron tarmoqlar konteksti

Sun'iy neyron tarmoqlar kirishni (ma'lumotlar/naqshlarni) qayta ishlash uchun dasturiy ta'minot, kodlar va algoritmlar tarmog'ini qurish orqali inson aqlining murakkabligini taqlid qilishga harakat qiladi va ularni eng hayotiy natijalar (effekt/natijalar) bilan moslashtiradi. ANN - bu ma'lumotlar va qaror qabul qilish o'rtasidagi munosabatlarni qayta ishlaydigan va bog'laydigan yashirin qatlam. Kirish va chiqish o'rtasida ANN qanchalik ko'p qurilgan bo'lsa, murakkabroq ma'lumotlar mavjudligi sababli mashina shunchalik ko'p o'rganadi. Ko'p ANN qatlamlari chuqur neyron tarmoqlari sifatida tanilgan, chunki ular katta hajmdagi o'quv ma'lumotlarini to'plashi va eng yaxshi echim yoki naqshlarni ishlab chiqishi mumkin. 

Mashina orqaga tarqalish, algoritmlarni eng yaxshi natija/tahlil olishga o'rgatish uchun mavjud parametrlarni sozlash jarayoni orqali "o'rgatiladi". Sun'iy neyron tarmoqlarni tasvir va nutqni aniqlash, tilni tarjima qilish va hatto o'yin o'ynash kabi turli vazifalarni bajarishga o'rgatish mumkin. Ular buni mashg'ulot jarayonida olingan kirish ma'lumotlariga asoslanib, og'irliklar deb nomlanuvchi neyronlar orasidagi aloqalarning kuchli tomonlarini sozlash orqali amalga oshiradilar. Bu usul tarmoqqa vaqt o'tishi bilan o'rganish va moslashish imkonini beradi, vazifani bajarishda uning ish faoliyatini yaxshilaydi. ANN ning ko'p turlari mavjud, jumladan, oldinga o'tish tarmoqlari, konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN) va takroriy neyron tarmoqlari (RNN). Har bir tur ma'lum bir vazifa yoki ma'lumotlar sinfiga juda mos keladigan tarzda ishlab chiqilgan.

Buzg'unchi ta'sir

Bugungi kunda biznes jarayonlarini avtomatlashtirish va bozor ma'lumotlarini yig'ish uchun chuqur neyron tarmoqlar va sun'iy intellektdan foydalanmaydigan soha deyarli yo'q. Ehtimol, chuqur neyron tarmoqlardan foydalanishning eng aniq misoli marketing sanoati bo'lib, u erda AI mahsulot yoki xizmatni sotib olish ehtimoli yuqori bo'lgan guruhlarni aniq aniqlash uchun millionlab mijozlar ma'lumotlarini qayta ishlaydi. Ushbu ma'lumotlar tahlillarining tobora yuqori aniqligi tufayli marketing kampaniyalari gipertargeting (mijozlarning muayyan kichik guruhlarini aniqlash va ularga juda moslashtirilgan xabarlarni yuborish) orqali ancha muvaffaqiyatli bo'ldi. 

Yana bir yangi paydo bo'lgan foydalanish misoli - bu kiberxavfsizlik va ma'lumotlar maxfiyligi bilan bog'liq munozaralar sohasi - yuzni aniqlash dasturi. Hozirda yuzni tanib olish ilova autentifikatsiyasidan tortib huquqni muhofaza qilish organlarigacha qo‘llanilmoqda va politsiya yozuvlari va foydalanuvchi tomonidan yuborilgan selfilarni qayta ishlovchi chuqur neyron tarmoqlar orqali faollashtirilgan. Moliyaviy xizmatlar bozor harakatlarini bashorat qilish, kredit arizalarini tahlil qilish va potentsial firibgarlikni aniqlash uchun sun'iy intellektdan foydalangan holda chuqur neyron tarmoqlardan yuqori foyda keltiradigan yana bir sohadir.

Chuqur neyron tarmoqlar kasalliklarni tashxislash va bemorning natijalarini bashorat qilish uchun rentgen nurlari va magnit-rezonans tomografiya (MRI) kabi tibbiy tasvirlarni ham tahlil qilishi mumkin. Ular, shuningdek, muayyan holatlar uchun tendentsiyalarni va xavf omillarini aniqlash uchun elektron sog'liqni saqlash yozuvlarini tahlil qilish uchun ishlatilishi mumkin. Neyron tarmoqlar, shuningdek, dori-darmonlarni kashf qilish, shaxsiylashtirilgan tibbiyot va aholi salomatligini boshqarishda foydalanish potentsialiga ega. Ammo shuni ta'kidlash kerakki, ANN o'qitilgan tibbiyot mutaxassislarining tajribasi va mulohazalari o'rnini bosmasdan, tibbiy qarorlar qabul qilishda yordam berishi kerak.

Chuqur neyron tarmoqlarni qo'llash

Chuqur neyron tarmoqlarning kengroq ilovalari quyidagilarni o'z ichiga olishi mumkin:

• Algoritmlar murakkabroq ma'lumotlar to'plamlari va yaxshi texnologiyalar orqali tobora takomillashib bormoqda, buning natijasida maslahat xizmatlari va sarmoyaviy maslahatlar berish kabi yuqori darajadagi vazifalar paydo bo'ladi. 2022-yilda Open AI’ning ChatGPT kabi kuchli iste’molchi uchun qulay algoritmlar yetarlicha katta ma’lumotlar to‘plamlarida o‘qitilgan AI tizimining kuchi, ko‘p qirraliligi va qo‘llanilishini namoyish etdi. (Dunyo bo'ylab oq yoqali ishchilar jamoaviy titroqni boshdan kechirdilar.)
• Sun'iy intellekt armiyada real vaqt rejimida ma'lumot va urush strategiyalarini qo'llab-quvvatlash uchun razvedka berish uchun tobora ko'proq foydalanilmoqda.
• Metaverse-ga demografiya, mijozlar xatti-harakatlari va iqtisodiy prognozlar kabi real vaqtda ma'lumotlardan tashkil topgan murakkab raqamli ekotizimni yaratishga imkon beruvchi chuqur neyron tarmoqlar.
• ANNlar firibgarlik faoliyatini koʻrsatuvchi maʼlumotlar namunalarini tan olishga oʻrgatiladi va moliya va elektron tijorat kabi sohalarda shubhali tranzaktsiyalarni belgilash uchun ishlatiladi.
• Tasvirlar va videolardagi ob'ektlar, odamlar va sahnalarni tanib olish uchun chuqur neyron tarmoqlardan foydalaniladi. Bu usul o'z-o'zidan boshqariladigan avtomobillar, xavfsizlik tizimlari va ijtimoiy media teglari kabi ilovalarda qo'llaniladi.

Ko'rib chiqilishi kerak bo'lgan savollar

• Sizningcha, chuqur neyron tarmoqlar kelgusi uch yil ichida jamiyatni yana qanday o'zgartiradi?
• Potentsial qiyinchiliklar va xavflar qanday bo'lishi mumkin?