אם השקעת זמן בקריאה על בינה מלאכותית, כמעט בוודאות שמעתם על רשתות עצביות מלאכותיות. אבל מה זה בדיוק אחד? במקום להירשם לקורס מקיף במדעי המחשב או להתעמק בכמה מהמשאבים היותר מעמיקים שיש זמין באינטרנט, עיין במדריך ההדיוט השימושי שלנו כדי לקבל היכרות מהירה וקלה לצורת המכונה המדהימה הזו לְמִידָה.
מהי רשת עצבים מלאכותית?
רשתות עצבים מלאכותיות הן אחד הכלים העיקריים המשמשים למידת מכונה. כפי שהחלק ה"עצבי" של שמם מרמז, הם מערכות בהשראת המוח שנועדו לשכפל את הדרך בה אנו בני האדם לומדים. רשתות עצביות מורכבות משכבות קלט ופלט, כמו גם (ברוב המקרים) שכבה נסתרת המורכבת מיחידות שהופכות את הקלט למשהו ששכבת הפלט יכולה להשתמש בו. הם כלים מצוינים למציאת דפוסים מורכבים או רבים מדי עבור מתכנת אנושי לחלץ וללמד את המכונה לזהות.
סרטונים מומלצים
בעוד רשתות עצביות (הנקראות גם "פרצטרונים") קיימים מאז שנות ה-40, רק בעשורים האחרונים הם הפכו לחלק מרכזי בבינה מלאכותית. זה נובע מהגעתה של טכניקה הנקראת "התפשטות לאחור", המאפשרת לרשתות להתאים את שכבות הנוירונים הנסתרות שלהן במצבים שבו התוצאה לא תואמת למה שהיוצר מקווה לו - כמו רשת שנועדה לזהות כלבים, שמזהה חתול בטעות, עבור דוגמא.
קָשׁוּר
- מה זה זיכרון RAM? הנה כל מה שאתה צריך לדעת
- Nvidia RTX DLSS: כל מה שאתה צריך לדעת
- דרישות מערכת PC Diffusion Stable: מה אתה צריך כדי להפעיל אותו?
התקדמות חשובה נוספת הייתה הגעתם של רשתות נוירונים למידה עמוקה, שבהן שונות שכבות של רשת רב-שכבתית מחלצות תכונות שונות עד שהיא יכולה לזהות מה היא נראית ל.
נשמע די מורכב. אתה יכול להסביר את זה כאילו אני בן חמש?
לקבלת רעיון בסיסי כיצד לומדת רשת נוירונים של למידה עמוקה, דמיינו קו מפעל. לאחר הזנת חומרי הגלם (מערך הנתונים), הם מועברים דרך רצועת המסוע, כאשר כל עצירה או שכבה עוקבים מחלצים קבוצה אחרת של תכונות ברמה גבוהה. אם הרשת נועדה לזהות אובייקט, השכבה הראשונה עשויה לנתח את בהירות הפיקסלים שלה.
השכבה הבאה תוכל לזהות את כל הקצוות בתמונה, בהתבסס על קווים של פיקסלים דומים. לאחר מכן, שכבה נוספת עשויה לזהות טקסטורות וצורות, וכן הלאה. עד שהשכבה הרביעית או החמישית תגיע, רשת הלמידה העמוקה תיצור גלאי תכונה מורכבים. זה יכול להבין שרכיבי תמונה מסוימים (כגון זוג עיניים, אף ופה) נמצאים בדרך כלל יחד.
ברגע שזה נעשה, החוקרים שהכשירו את הרשת יכולים לתת תוויות לפלט, ולאחר מכן להשתמש בהפצה לאחור כדי לתקן טעויות שנעשו. לאחר זמן מה, הרשת יכולה לבצע משימות סיווג משלה מבלי להזדקק לעזרה של בני אדם בכל פעם.
מעבר לכך, ישנם סוגים שונים של למידה, כגון בפיקוח אוֹ למידה ללא פיקוח אוֹ לימוד עם חיזוקים, שבו הרשת לומדת בעצמה על ידי ניסיון למקסם את הניקוד שלה - כפי שבוצע באופן בלתי נשכח על ידי הבוט למשחק Atari של Google DeepMind.
כמה סוגים של רשתות עצביות יש?
ישנם סוגים מרובים של רשתות עצביות, שכל אחד מהם מגיע עם מקרי שימוש ספציפיים משלו ורמות מורכבות. הסוג הבסיסי ביותר של רשת עצבית הוא משהו שנקרא a רשת עצבית הזנה קדימה, שבו המידע נע בכיוון אחד בלבד מקלט לפלט.
סוג רשת בשימוש נרחב יותר הוא רשת נוירונים חוזרת, שבו נתונים יכולים לזרום בכמה כיוונים. לרשתות עצביות אלו יש יכולות למידה גדולות יותר והן מועסקות באופן נרחב למשימות מורכבות יותר כגון לימוד כתב יד או זיהוי שפה.
יש גם רשתות עצביות קונבולוציוניות, רשתות מכונות בולצמן, רשתות הופפילדועוד מגוון של אחרים. בחירת הרשת המתאימה למשימה שלך תלויה בנתונים שעליך לאמן אותה, וביישום הספציפי שעומד בראשך. במקרים מסוימים, ייתכן שרצוי להשתמש במספר גישות, כמו למשל במקרה של משימה מאתגרת כמו זיהוי קולי.
איזה סוג של משימות יכולה לעשות רשת עצבית?
סריקה מהירה של הארכיונים שלנו מציעה שהשאלה הנכונה כאן צריכה להיות "אילו משימות צְבִיעוּת רשת עצבית לעשות?" מ לגרום למכוניות לנהוג באופן אוטונומי על הכבישים, ל יוצר פרצופי CGI מציאותיים להחריד, לתרגום מכונה, לגילוי הונאה, ל לקרוא את המחשבות שלנו, לזהות מתי א החתול נמצא בגינה ומפעיל את הממטרות; רשתות עצביות עומדות מאחורי רבים מההתקדמות הגדולות ביותר בתחום A.I.
עם זאת, בגדול, הם מיועדים לאיתור דפוסים בנתונים. משימות ספציפיות יכולות לכלול סיווג (סיווג מערכי נתונים למחלקות מוגדרות מראש), אשכולות (סיווג נתונים לתוך קטגוריות שונות לא מוגדרות), וחיזוי (שימוש באירועי עבר כדי לנחש בעתיד, כמו שוק המניות או קופסת הסרטים מִשׂרָד).
איך בדיוק הם "לומדים" דברים?
באותו אופן שאנו לומדים מניסיון בחיינו, רשתות עצביות דורשות נתונים כדי ללמוד. ברוב המקרים, ככל שניתן לזרוק יותר נתונים לרשת עצבית, כך הם יהיו מדויקים יותר. תחשוב על זה כמו כל משימה שאתה עושה שוב ושוב. עם הזמן, אתה מתייעל בהדרגה ועושה פחות טעויות.
כאשר חוקרים או מדעני מחשב יוצאים לאמן רשת עצבית, הם בדרך כלל מחלקים את הנתונים שלהם לשלוש קבוצות. ראשית, ערכת אימונים, המסייעת לרשת לבסס את המשקולות השונות בין הצמתים שלה. לאחר מכן, הם מכווננים אותו באמצעות ערכת נתוני אימות. לבסוף, הם ישתמשו בערכת בדיקה כדי לראות אם היא יכולה להפוך בהצלחה את הקלט לפלט הרצוי.
האם לרשתות עצביות יש מגבלות כלשהן?
ברמה הטכנית, אחד האתגרים הגדולים יותר הוא משך הזמן שלוקח להכשיר רשתות, אשר עשוי לדרוש כמות ניכרת של כוח מחשוב עבור משימות מורכבות יותר. עם זאת, הבעיה הגדולה ביותר היא שרשתות עצביות הן "קופסאות שחורות", שבהן המשתמש מזין נתונים ומקבל תשובות. הם יכולים לכוונן את התשובות, אבל אין להם גישה לתהליך קבלת ההחלטות המדויק.
זו בעיה של מספר חוקרים עובד באופן פעיל על, אבל זה רק יהפוך לדוחק יותר ככל שרשתות עצבים מלאכותיות ממלאות תפקיד גדול יותר ויותר בחיינו.
המלצות עורכים
- מחשבים ניידים לטעינת USB-C: הנה מה שאתה צריך לדעת
- מה זה GDDR7? כל מה שאתה צריך לדעת על VRAM מהדור הבא
- החלפת סוללת MacBook Pro: כל מה שאתה צריך לדעת
- מהו Wi-Fi 7: כל מה שאתה צריך לדעת על 802.11be
- YouTube מוציא ידיות. הנה מה שאתה צריך לדעת
