Pokud jste strávili nějaký čas čtením o umělá inteligence, téměř jistě jste slyšeli o umělých neuronových sítích. Ale co přesně je jeden? Spíše než se zapsat do komplexního kurzu informatiky nebo se ponořit do některých podrobnějších zdrojů, které jsou k dispozici online, podívejte se na naši praktickou příručku pro laiky, kde získáte rychlý a snadný úvod do této úžasné formy stroje učení se.
Co je to umělá neuronová síť?
Umělé neuronové sítě jsou jedním z hlavních nástrojů používaných ve strojovém učení. Jak napovídá „neurální“ část jejich názvu, jsou to systémy inspirované mozkem, které mají napodobovat způsob, jakým se my lidé učíme. Neuronové sítě se skládají ze vstupní a výstupní vrstvy a také (ve většině případů) skryté vrstvy skládající se z jednotek, které vstup transformují na něco, co může použít výstupní vrstva. Jsou to vynikající nástroje pro hledání vzorů, které jsou příliš složité nebo početné na to, aby je lidský programátor extrahoval a naučil stroj rozpoznávat.
Doporučená videa
Zatímco neuronové sítě (také nazývané „perceptrony“) existují od 40. let 20. století, teprve v posledních několika desetiletích se staly hlavní součástí umělé inteligence. To je způsobeno příchodem techniky zvané „backpropagation“, která umožňuje sítím upravit své skryté vrstvy neuronů v situacích. kde výsledek neodpovídá tomu, v co tvůrce doufal – jako síť navržená k rozpoznávání psů, která špatně identifikuje kočku, příklad.
Příbuzný
- Co je RAM? Zde je vše, co potřebujete vědět
- Nvidia RTX DLSS: vše, co potřebujete vědět
- Požadavky na systém stabilního difúzního PC: co potřebujete k jeho spuštění?
Dalším důležitým pokrokem byl příchod neuronových sítí hlubokého učení, ve kterých se liší vrstvy vícevrstvé sítě extrahují různé funkce, dokud nerozeznají, co hledají pro.
Zní to docela složitě. Můžeš to vysvětlit, jako by mi bylo pět?
Pro základní představu o tom, jak se neuronová síť s hlubokým učením učí, si představte tovární linku. Poté, co jsou suroviny (soubor dat) vloženy, procházejí pásovým dopravníkem, přičemž každá další zastávka nebo vrstva získává jinou sadu funkcí na vysoké úrovni. Pokud je síť určena k rozpoznání objektu, může první vrstva analyzovat jas jeho pixelů.
Další vrstva by pak mohla identifikovat jakékoli okraje v obrázku na základě řádků podobných pixelů. Poté může další vrstva rozpoznat textury a tvary a tak dále. Než bude dosaženo čtvrté nebo páté vrstvy, síť hlubokého učení vytvoří detektory složitých funkcí. Dokáže zjistit, že určité prvky obrazu (jako je pár očí, nos a ústa) se běžně vyskytují společně.
Jakmile je toto hotovo, výzkumníci, kteří vycvičili síť, mohou dát výstupu štítky a poté použít zpětné šíření k opravě jakýchkoli chyb, kterých se dopustili. Po chvíli může síť provádět své vlastní klasifikační úkoly, aniž by pokaždé potřebovala pomoc člověka.
Kromě toho existují různé druhy učení, jako např pod dohledem nebo učení bez dozoru nebo posilovací učení, ve kterém se síť sama učí tím, že se snaží maximalizovat své skóre – jak to nezapomenutelně provedl Google DeepMind je herní robot Atari.
Kolik typů neuronových sítí existuje?
Existuje několik typů neuronových sítí, z nichž každý má své vlastní specifické případy použití a úrovně složitosti. Nejzákladnějším typem neuronové sítě je něco, co se nazývá a dopředná neuronová síť, ve kterém informace putují pouze jedním směrem od vstupu k výstupu.
Více používaným typem sítě je rekurentní neuronová síť, ve kterém mohou data proudit více směry. Tyto neuronové sítě mají lepší schopnosti učení a jsou široce využívány pro složitější úkoly, jako je učení se rukopisu nebo rozpoznávání jazyka.
Jsou tu také konvoluční neuronové sítě, Boltzmannovy strojní sítě, Hopfieldovy sítěa řada dalších. Výběr správné sítě pro váš úkol závisí na datech, se kterými ji musíte trénovat, a na konkrétní aplikaci, kterou máte na mysli. V některých případech může být žádoucí použít více přístupů, jako by tomu bylo v případě náročného úkolu, jako je rozpoznávání hlasu.
Jaké úkoly může neuronová síť dělat?
Rychlá kontrola našich archivů naznačuje, že správná otázka by zde měla být „jaké úkoly nemůže neuronová síť?" Z aby auta jezdila autonomně po silnicích, do generování šokujících realistických CGI tváří, ke strojovému překladu, k odhalování podvodů, k čtení našich myšlenek, k rozpoznání, kdy a kočka je na zahradě a zapíná postřikovače; neuronové sítě stojí za mnoha z největších pokroků v A.I.
Obecně řečeno jsou však navrženy pro vyhledávání vzorů v datech. Specifické úkoly mohou zahrnovat klasifikaci (klasifikace datových sad do předem definovaných tříd), shlukování (klasifikace dat do různé nedefinované kategorie) a predikce (použití minulých událostí k odhadu budoucích, jako je akciový trh nebo filmový box kancelář).
Jak přesně se věci „učí“?
Stejně jako se učíme ze zkušeností v našich životech, neuronové sítě vyžadují k učení data. Ve většině případů platí, že čím více dat lze hodit do neuronové sítě, tím přesnější bude. Myslete na to jako na jakýkoli úkol, který děláte znovu a znovu. Postupem času se stáváte efektivnější a děláte méně chyb.
Když se výzkumníci nebo počítačoví vědci pustí do trénování neuronové sítě, obvykle rozdělí svá data do tří sad. První je trénovací sada, která pomáhá síti stanovit různé váhy mezi jejími uzly. Poté jej doladí pomocí ověřovací datové sady. Nakonec použijí testovací sadu, aby zjistili, zda dokáže úspěšně přeměnit vstup na požadovaný výstup.
Mají neuronové sítě nějaká omezení?
Na technické úrovni je jednou z větších výzev doba, kterou trvá trénování sítí, což může vyžadovat značné množství výpočetního výkonu pro složitější úkoly. Největším problémem však je, že neuronové sítě jsou „černé skříňky“, do kterých uživatel vkládá data a dostává odpovědi. Mohou doladit odpovědi, ale nemají přístup k přesnému rozhodovacímu procesu.
To je problém řady výzkumníků aktivně pracovat, ale bude to jen naléhavější, protože umělé neuronové sítě hrají v našich životech stále větší roli.
Doporučení redakce
- Nabíjení notebooků USB-C: Zde je to, co potřebujete vědět
- Co je GDDR7? Vše, co potřebujete vědět o paměti VRAM nové generace
- Výměna baterie MacBooku Pro: vše, co potřebujete vědět
- Co je Wi-Fi 7: Vše, co potřebujete vědět o 802.11be
- YouTube zavádí kliky. Zde je to, co potřebujete vědět
