Artificial Neural Network

Що таке ANN?

Однією з найважливіших технологій машинного навчання є нейронні мережі штучного інтелекту. Це системи, натхненні центральною нервовою системою, розроблені для імітації того, як навчаються люди, на що вказує "нейронна" частина їхньої назви. Для цього штучні нейронні мережі використовують алгоритми для адаптації та навчання на основі нових вхідних даних. Оскільки нейронні мережі є стохастичними алгоритмами, один і той самий метод на одних і тих самих даних може навчати нову модель з різною продуктивністю кожного разу, коли виконується код штучної нейронної мережі.

• Нейронні мережі складаються з 3 типів шарів: вхідний, вихідний і прихований шар.

Останній складається з блоків, які перетворюють вхідні дані на щось придатне для використання вихідним шаром. Вони чудово розпізнають патерни, які занадто складні для людини, щоб з ними впоратися.

Хоча нейронні мережі існують з 1940-х років, вони лише нещодавно стали важливим аспектом штучного інтелекту. Це сталося завдяки впровадженню механізму, відомого як "зворотне поширення", який дозволяє мережам змінювати свої приховані шари, коли висновок не збігається з тим, що задумав розробник - наприклад, мережа, створена для виявлення собак, помилково ідентифікує кота.

Ще одним значним досягненням стало впровадження нейронних мереж DL, які витягують окремі характеристики з різних рівнів багатошарової мережі, поки вона не зможе ідентифікувати те, що шукає.

Як вони працюють?

Штучні мережі обробляють інформацію за допомогою декількох рівнів математичних обчислень. ШНМ зазвичай складається з сотень і тисяч одиниць, організованих у послідовність шарів. Вхідний шар отримує дані з навколишнього середовища в різних формах. Це інформація, яку мережа сподівається перетравити або вивчити. Дані від вхідного блоку проходять через кілька прихованих блоків. Завданням прихованого блоку є перетворення необроблених даних у щось, що може бути використано вихідним блоком.

• Переважна більшість нейронних мереж повністю пов'язані між собою від одного шару до іншого. Подібно до людського мозку, ці зв'язки мають вагу; чим більше число, тим більший вплив одна клітина має на іншу.

Мережа дізнається більше про дані, коли вони проходять через кожен блок. Вихідні пристрої розташовані на іншому боці мережі, тут мережа реагує на отримані дані та обробляє їх.

З тих пір, як комп'ютерні вчені спробували створити першу штучну мережу, когнітивні нейробіологи дізналися багато нового про людський мозок. Наприклад, вони виявили, що окремі ділянки мозку здатні обробляти різні елементи інформації, і що ці ділянки організовані ієрархічно. Отже, інформація потрапляє в мозок, кожен шар нейронів забезпечує її розуміння, і знання згодом передаються на наступні, більш високі позиції. Саме цей процес і намагаються імітувати ШНМ.

Навчальний набір - це величезна кількість інформації, яка подається на ШНМ для того, щоб він навчився. Якщо ми намагаємося навчити ШНМ розрізняти людину і тварину, навчальний набір буде включати тисячі фотографій, позначених як люди, щоб мережа могла почати навчатися. Після того, як вона навчиться на великій кількості даних, вона спробує класифікувати майбутню інформацію на основі того, що, на її думку, вона бачить на багатьох об'єктах. Результат роботи машини порівнюється з наданою людиною специфікацією того, на що слід звернути увагу протягом фази навчання. Якщо вони збігаються, машина перевіряється. Якщо вона помиляється, вона коригує своє навчання, повертаючись через шари, щоб змінити математичне рівняння. Це те, що дає мережевий інтелект і називається глибоким навчанням.

Висновок

Однією з найбільш значних технологічних перешкод є час, необхідний для навчання мереж. Це також вимагає значної кількості обчислювальної потужності для більш складних функцій. Основна проблема полягає в тому, що нейронні мережі в штучному інтелекті - це "чорні скриньки", в які користувач вводить дані і отримує результати. Вони можуть вдосконалювати відповіді, але не знають, як приймаються рішення.

Це тема, над якою зараз працюють багато науковців. Сьогодні застосування штучних нейронних мереж охоплює безліч практичних цілей - виявлення спаму, NLP в чат-ботах, предиктивний аналіз та багато іншого. На жаль, ця тема буде ставати все більш актуальною, оскільки штучні нейронні мережі стають все більш поширеними в нашому житті.