Ako ste proveli neko vrijeme čitajući o umjetna inteligencija, gotovo ste sigurno čuli za umjetne neuronske mreže. Ali što je točno jedan? Umjesto da se upišete na sveobuhvatan tečaj informatike ili zadubite u neke od dubljih izvora koji su dostupan online, pogledajte naš praktični vodič za laike kako biste se brzo i jednostavno upoznali s ovim nevjerojatnim oblikom stroja učenje.
Što je umjetna neuronska mreža?
Umjetne neuronske mreže jedan su od glavnih alata koji se koriste u strojnom učenju. Kao što "neuralni" dio njihova naziva sugerira, to su sustavi inspirirani mozgom koji su namijenjeni repliciranju načina na koji mi ljudi učimo. Neuronske mreže sastoje se od ulaznog i izlaznog sloja, kao i (u većini slučajeva) skrivenog sloja koji se sastoji od jedinica koje pretvaraju ulaz u nešto što izlazni sloj može koristiti. Oni su izvrsni alati za pronalaženje obrazaca koji su previše složeni ili brojni da bi ih ljudski programer izvukao i naučio stroj prepoznati.
Preporučeni videozapisi
Dok neuronske mreže (također nazvane "perceptroni") postoje od 1940-ih, tek su u posljednjih nekoliko desetljeća postali glavni dio umjetne inteligencije. To je zbog dolaska tehnike zvane "backpropagation", koja omogućuje mrežama da prilagode svoje skrivene slojeve neurona u situacijama gdje se ishod ne podudara s onim čemu se kreator nada - poput mreže dizajnirane za prepoznavanje pasa, koja pogrešno identificira mačku, za primjer.
Povezano
- Što je RAM? Ovdje je sve što trebate znati
- Nvidia RTX DLSS: sve što trebate znati
- Stable Diffusion PC sistemski zahtjevi: što vam je potrebno za pokretanje?
Drugi važan napredak bio je dolazak neuronskih mreža dubokog učenja, u kojima se razlikuju slojevi višeslojne mreže izdvajaju različite značajke sve dok ne može prepoznati što gleda za.
Zvuči prilično složeno. Možete li to objasniti kao da imam pet godina?
Za osnovnu ideju o tome kako neuronska mreža dubokog učenja uči, zamislite tvorničku liniju. Nakon što su sirovi materijali (skup podataka) uneseni, oni se prosljeđuju niz pokretnu traku, pri čemu svako sljedeće zaustavljanje ili sloj izvlači drugačiji skup značajki visoke razine. Ako je mreža namijenjena prepoznavanju objekta, prvi sloj može analizirati svjetlinu njegovih piksela.
Sljedeći sloj bi tada mogao identificirati sve rubove na slici, na temelju linija sličnih piksela. Nakon toga, drugi sloj može prepoznati teksture i oblike, i tako dalje. Do trenutka kada se dosegne četvrti ili peti sloj, mreža dubokog učenja stvorit će detektore složenih značajki. Može shvatiti da se određeni elementi slike (kao što su par očiju, nos i usta) obično nalaze zajedno.
Nakon što je to učinjeno, istraživači koji su trenirali mrežu mogu dati oznake izlazu, a zatim koristiti povratno širenje kako bi ispravili sve pogreške koje su učinjene. Nakon nekog vremena, mreža može izvršiti vlastite zadatke klasifikacije bez potrebe za ljudskom pomoći svaki put.
Osim toga, postoje različite vrste učenja, kao što su pod nadzorom ili učenje bez nadzora ili učenje s potkrepljenjem, u kojem mreža uči za sebe pokušavajući maksimizirati svoj rezultat - kao što je nezaboravno izveo Google DeepMindov Atari bot za igranje igrica.
Koliko vrsta neuronskih mreža postoji?
Postoji više vrsta neuronskih mreža, od kojih svaka ima svoje specifične slučajeve upotrebe i razine složenosti. Najosnovniji tip neuronske mreže je nešto što se zove a neuronska mreža s unaprijednim prijenosom, u kojem informacije putuju samo u jednom smjeru od ulaza do izlaza.
Više korištena vrsta mreže je rekurentna neuronska mreža, u kojem podaci mogu teći u više smjerova. Ove neuronske mreže imaju veće sposobnosti učenja i naširoko se koriste za složenije zadatke kao što je učenje rukopisa ili prepoznavanje jezika.
Postoje također konvolucijske neuronske mreže, Boltzmannove mreže strojeva, Hopfieldove mreže, i niz drugih. Odabir prave mreže za vaš zadatak ovisi o podacima s kojima je morate trenirati i specifičnoj aplikaciji koju imate na umu. U nekim slučajevima može biti poželjno koristiti više pristupa, kao što bi bio slučaj s izazovnim zadatkom kao što je prepoznavanje glasa.
Koje zadatke može obavljati neuronska mreža?
Brzo skeniranje naše arhive sugerira da bi pravo pitanje ovdje trebalo biti „koji zadaci ne može neuronska mreža?” Iz natjerati automobile da autonomno voze cestama, do stvarajući šokantno realna CGI lica, na strojno prevođenje, na otkrivanje prijevare, na čitajući naše misli, do prepoznavanja kada a mačka je u vrtu i uključuje prskalice; neuronske mreže stoje iza mnogih najvećih napredaka u umjetnoj inteligenciji.
Općenito govoreći, oni su dizajnirani za uočavanje uzoraka u podacima. Specifični zadaci mogu uključivati klasifikaciju (klasificiranje skupova podataka u unaprijed definirane klase), grupiranje (klasificiranje podataka u različite nedefinirane kategorije) i predviđanje (korištenje prošlih događaja za pogađanje budućih, poput burze ili filmske kutije ured).
Kako točno oni "uče" stvari?
Na isti način na koji učimo iz iskustva u našim životima, neuronske mreže zahtijevaju podatke za učenje. U većini slučajeva, što se više podataka može baciti na neuronsku mrežu, to će ona postati preciznija. Razmišljajte o tome kao o bilo kojem zadatku koji radite iznova i iznova. S vremenom postupno postajete učinkovitiji i činite manje pogrešaka.
Kada istraživači ili računalni znanstvenici krenu trenirati neuronsku mrežu, obično dijele svoje podatke u tri skupa. Prvi je set za obuku, koji pomaže mreži da uspostavi različite težine između svojih čvorova. Nakon toga ga fino podešavaju pomoću skupa podataka za provjeru valjanosti. Konačno, upotrijebit će testni skup kako bi vidjeli može li uspješno pretvoriti ulaz u željeni izlaz.
Imaju li neuronske mreže ograničenja?
Na tehničkoj razini, jedan od većih izazova je vrijeme koje je potrebno za osposobljavanje mreža, što može zahtijevati znatnu količinu računalne snage za složenije zadatke. Najveći problem je, međutim, to što su neuronske mreže "crne kutije", u koje korisnik unosi podatke i prima odgovore. Oni mogu precizno prilagoditi odgovore, ali nemaju pristup točnom procesu donošenja odluka.
To je problem brojnih istraživača aktivno radi na, ali to će postati samo hitnije kako umjetne neuronske mreže budu igrale sve veću i veću ulogu u našim životima.
Preporuke urednika
- Prijenosna računala s USB-C punjenjem: Evo što trebate znati
- Što je GDDR7? Sve što trebate znati o VRAM-u sljedeće generacije
- Zamjena baterije za MacBook Pro: sve što trebate znati
- Što je Wi-Fi 7: Sve što trebate znati o 802.11be
- YouTube uvodi ručke. Evo što trebate znati
