Rețelele neuronale au fost create ca o încercare de a imita interconexiunile complexe ale neuronilor din sistemul nervos uman.
S-a presupus că, având în vedere eficacitatea sistemului nervos biologic în transmiterea și procesarea informațiilor, ar putea fi util în dezvoltarea unei forme de inteligență artificială similară cu cea umană pentru mașini.
Această idee a condus la crearea unei rețele de neuroni artificiali, capabili să prelucreze și să transmită date într-un mod similar cu un grup de neuroni din creierul uman.
Această realizare a îmbunătățit considerabil capacitatea mașinilor de a învăța și a reacționa inteligent, marcând astfel nașterea rețelelor neuronale.
În acest articol, voi analiza conceptul rețelelor neuronale, modul lor de funcționare, avantajele pe care le oferă, și alte aspecte importante.
Să începem!
Ce reprezintă rețelele neuronale?
Sursa imagine: Tibco.com
Rețelele neuronale, cunoscute și sub denumirea de rețele neuronale artificiale (RNA), reprezintă o ramură a inteligenței artificiale (IA) și a învățării automate (ML), care instruiește mașinile/calculatoarele să proceseze informații într-un mod similar cu creierul biologic. Rețeaua posedă un sistem adaptiv care îi permite să învețe din experiențele anterioare și să se perfecționeze continuu.
Rețelele neuronale constituie o subcategorie a învățării automate, iar fundamentul lor este construit pe algoritmi de învățare profundă. Termenul „rețea neuronală” își are originea în rețeaua complexă de neuroni din creierul uman și în modul în care aceștia comunică.
Rețelele neuronale utilizează datele de instruire ca input pentru a facilita învățarea și a-și îmbunătăți abilitățile. Ele oferă învățare continuă din datele istorice, cu o precizie în creștere, devenind astfel un instrument modern și performant.
Istoria rețelelor neuronale poate fi urmărită încă din zorii erei computerelor. Prima formă a unei rețele neuronale a fost concepută de Warren McCulloch ca un sistem de circuite capabil să simuleze funcțiile creierului uman.
În 1958, Frank Rosenblatt a dezvoltat primul model de percepție artificială. În 1982, John Hopfield a publicat un studiu despre „rețelele neuronale recurente”. Rețelele neuronale au fost utilizate pe scară largă în 1988 în studiul proteinelor.
Tehnologia a fost folosită pentru a prognoza structurile tridimensionale ale proteinelor. Până în anul 1992, a fost dezvoltat un algoritm pentru recunoașterea obiectelor 3D.
În prezent, rețelele neuronale au evoluat considerabil. Ele sunt folosite într-o multitudine de sectoare, de la asistență medicală, aerospațială și apărare, până la securitate cibernetică, marketing și prognoze meteorologice.
Cum funcționează rețelele neuronale?
După cum s-a menționat anterior, crearea rețelelor neuronale a fost inspirată de structura neuronală a creierului uman. Neuronii creierului uman formează o rețea complexă și puternic interconectată, prin care sunt transmise semnale și procesate informații. Această funcție a neuronilor este replicată de rețelele neuronale.
Modul fundamental de funcționare al rețelelor neuronale constă în interconectarea unor straturi multiple și diverse de neuroni în interiorul rețelei. Fiecare neuron este conectat la alții printr-un nod.
El poate primi input de la stratul precedent și poate trimite un output care este transmis stratului următor. Acest proces continuă să se repete până când stratul final ia o decizie sau face o predicție.
Funcționarea rețelei neuronale poate fi înțeleasă mai bine analizând mecanismele individuale ale fiecărui strat prin care datele sunt transmise și procesate. Într-o structură de bază, există trei straturi: intrare, ascuns și ieșire.
Stratul de intrare
Acest strat al rețelei neuronale are rolul de a colecta date din exterior. După colectare, stratul procesează datele, analizând conținutul lor și alocând datele unei categorii pentru o identificare mai bună. Apoi, trimite datele către stratul următor.
Stratul ascuns
Datele din stratul ascuns provin din stratul de intrare și din alte straturi ascunse. Într-o rețea neuronală pot exista un număr considerabil de straturi ascunse. Fiecare strat ascuns analizează un input transmis de stratul precedent. Inputul este apoi prelucrat și transmis mai departe.
Stratul de ieșire
Datele transmise de ultimul strat ascuns ajung la stratul de ieșire. Acest strat indică rezultatul final al procesării datelor care a avut loc în straturile anterioare ale rețelei neuronale. Stratul de ieșire poate avea unul sau mai multe noduri, în funcție de input.
De exemplu, în cazul datelor binare (1/0, Da/Nu), se va folosi un singur nod de ieșire. Însă, în cazul datelor cu mai multe categorii, vor fi folosite mai multe noduri.
Stratul ascuns reprezintă, în esență, rețeaua de învățare profundă a interconexiunilor dintre numeroase noduri. Conexiunea dintre noduri este reprezentată de un număr numit „pondere”. Acesta indică măsura în care un nod poate influența alte noduri. O valoare pozitivă semnalează capacitatea de a excita un alt nod, în timp ce o valoare negativă sugerează capacitatea de a inhiba un alt nod.
Tipuri de rețele neuronale
Pentru diferite tipuri de utilizări și date, sunt aplicate diverse tipuri de rețele neuronale, fiecare având o arhitectură specifică. Iată câteva dintre tipurile de rețele neuronale:
#1. Rețeaua Feed Forward
În acest tip de rețea neuronală, sunt prezente mai multe straturi ascunse interconectate și neuroni. În acest caz, fluxul de informații are loc doar înainte, fără propagare înapoi, de unde și denumirea „feedforward”. Un număr mai mare de straturi ajută la personalizarea ponderilor; și, prin urmare, la învățare.
#2. Perceptron
Aceasta este cea mai simplă formă de rețea, care constă dintr-un singur neuron. Neuronul aplică o funcție de activare inputului pentru a obține un output binar. În esență, adaugă valoarea inputului și ponderea nodului și transmite suma funcției de activare pentru a crea outputul. Straturile ascunse lipsesc în acest tip de rețea.
#3. Perceptron cu mai multe straturi
Acest tip de rețea neuronală permite propagarea inversă, care nu este acceptată de sistemul feed-forward. Ea include mai multe straturi ascunse și funcții de activare care permit fluxul de date bidirecțional. Inputurile sunt propagate înainte, iar actualizările ponderilor sunt propagate înapoi. În funcție de obiectiv, funcția de activare poate fi modificată.
#4. Rețea de bază radială
Această categorie de rețea folosește un strat de neuroni cu funcție de bază radială (RBF) între straturile de input și output. Acești neuroni pot stoca clasele diferitelor date de instruire, utilizând astfel o metodă diferită de a anticipa țintele. Neuronul compară distanțele euclidiene cu clasele stocate efectiv din valoarea caracteristică a inputului.
#5. Rețeaua convoluțională
Această rețea neuronală include mai multe straturi de convoluții care identifică trăsături semnificative din inputuri, cum ar fi imaginile. Primele straturi se concentrează pe detaliile de nivel scăzut, în timp ce straturile ulterioare se concentrează pe detaliile de nivel înalt. Această rețea folosește o matrice sau un filtru personalizat pentru a crea hărți.
#6. Rețeaua recurentă
Această rețea este folosită atunci când este necesar să se obțină predicții dintr-o anumită secvență de date. Pot fi necesare inputuri întârziate din ultima predicție. Acesta este stocat în celula de date RNN, care, la rândul ei, acționează ca un al doilea input folosit pentru predicție.
#7. Rețea de memorie pe termen scurt
În acest tip de rețea neuronală, o celulă suplimentară de memorie specială este utilizată pentru a salva informații pe o perioadă mai lungă și pentru a depăși problema Gradientelor care dispar. Porțile logice sunt folosite pentru a identifica outputurile care trebuie utilizate sau eliminate. Astfel, cele trei porți logice folosite în acest caz sunt – Intrare, Ieșire și Uitare.
Beneficiile rețelelor neuronale
Rețelele neuronale oferă o serie de avantaje:
- Datorită structurii sale, poate procesa date și poate învăța relații complexe și neliniare despre lumea reală și poate generaliza învățarea pentru a genera noi rezultate.
- Rețelele neuronale nu au restricții în ceea ce privește inputurile. Astfel, pot modela heteroschedasticitatea, descoperind relațiile ascunse dintre date.
- O rețea neuronală poate stoca date în întreaga rețea și poate lucra cu date limitate. Acest lucru creează redundanța datelor și reduce riscul de pierdere a informațiilor.
- Datorită conexiunilor redundante, este capabilă să proceseze simultan și în paralel multiple date. Acest lucru înseamnă că rețelele neuronale pot asista la îndeplinirea mai multor funcții în același timp.
- Abilitatea de a regla procesarea datelor îi oferă o toleranță mare la erori și îi permite să se perfecționeze continuu.
- Deoarece rețeaua folosește memorie distribuită, este rezistentă la coruperea datelor.
- Poate învăța din evenimentele trecute, pe baza cărora poate instrui mașinile pentru a lua decizii mai bune.
Aplicații ale rețelelor neuronale
- Anticiparea performanței pieței de acțiuni: Perceptronul multistrat este adesea folosit pentru a prezice performanța pieței de acțiuni și pentru a se pregăti pentru fluctuațiile acesteia. Sistemul face predicții pe baza ratelor de profit, a randamentelor anuale și a datelor de performanță anterioare de pe piața de acțiuni.
- Recunoaștere facială: rețelele convoluționale sunt utilizate pentru a rula un sistem de recunoaștere facială care corelează un anumit ID facial cu o listă de ID-uri faciale din baza de date pentru a afișa o potrivire pozitivă.
- Studierea comportamentului în social media: Perceptronul multistrat poate fi folosit pentru a studia comportamentul oamenilor pe social media din conversațiile virtuale și interacțiunile social media. Aceste date pot fi folosite în activități de marketing.
- Cercetare aerospațială: rețelele cu întârziere în timp pot fi utilizate în diferite domenii ale aeronauticii, cum ar fi recunoașterea modelelor, sistemele de control de securitate, pilotajul automat de înaltă performanță, diagnosticarea defectelor aeronavelor și dezvoltarea simulărilor. Acest lucru contribuie la îmbunătățirea practicilor de siguranță și securitate în industrie.
- Planificarea apărării: strategiile de apărare pot fi evaluate și elaborate folosind rețele neuronale. Tehnologia poate fi utilizată pentru a anticipa riscurile de apărare, pentru a controla echipamentele automatizate și pentru a identifica locuri potențiale de patrulare.
- Asistență medicală: rețeaua poate fi folosită pentru a crea tehnici de imagistică mai performante pentru ultrasunete, tomografii și raze X. Acest lucru poate ajuta, de asemenea, la o înregistrare și urmărire mai eficientă a datelor pacienților.
- Verificarea identității: modelele scrise de mână pot fi identificate folosind rețele neuronale. Acest lucru poate ajuta la identificarea potențialelor dovezi de fals prin sistemele de verificare a scrisului de mână și a semnăturii.
- Prognoza meteo: datele de la sateliții meteorologici pot fi utilizate pentru modelarea dinamică și anticiparea modelelor meteo cu o acuratețe sporită. Acest lucru poate ajuta la crearea unei alerte timpurii în cazul dezastrelor naturale, astfel încât măsurile preventive să poată fi luate la timp.
Resurse de învățare
#1. Deep Learning AZ de la Udemy
Cursul Deep Learning AZ de la Udemy vă va ajuta să învățați cum să utilizați Python și să creați algoritmi de învățare profundă. Durata cursului este de 22 de ore și 33 de minute.
Cursul va instrui studenții să:
- Înțeleagă mai bine conceptele de IA, rețele neuronale, hărți auto-organizate, mașină Boltzmann și codificatoare automate.
- Să aplice aceste tehnologii în situații practice reale.
Prețul cursului este de 39,98 USD.
#2. Știința datelor de la Udemy
Data Science este un curs excelent despre învățarea profundă și rețelele neuronale, care oferă o analiză aprofundată a teoriilor rețelelor neuronale utilizate în învățarea automată. Acest curs este oferit tot de Udemy. Durata sa este de 12 ore.
Cursul va preda:
- Despre învățarea profundă și funcția rețelei neuronale
- Să dezvoltați cod pentru rețelele neuronale de la zero
Prețul cursului este de 35,13 USD.
#3. Construirea rețelelor neuronale de la Udemy
Cursul Udemy Construirea rețelelor neuronale în Python de la zero permite cursantului să dezvolte învățarea profundă și învățarea automată folosind coborârea gradientului și regresia liniară. Durata cursului este de 3 ore și 6 minute.
Cursul va preda:
- Despre funcțiile de bază ale rețelelor neuronale, cum ar fi regresia liniară, propagarea inversă și funcția de cost
- Cum să antreneze rețelele neuronale, să le clasifice, să le ajusteze ratele de învățare, să normalizeze inputurile și să optimizeze acuratețea lor.
Prețul cursului este de 31,50 USD.
#4. Rețele neuronale și învățare profundă de Coursera
Cursul Rețele neuronale și învățare profundă este oferit de Coursera. Acesta este primul curs specializat în învățare profundă și se axează pe conceptele fundamentale. Durata cursului este de 25 de ore.
Cursul va preda:
- Să se familiarizeze cu tendințele tehnologice majore care conduc la dezvoltarea învățării profunde
- Cum să antreneze învățarea profundă și să o utilizeze pentru a dezvolta o rețea complet conectată.
Acest curs este oferit gratuit.
#5. Construirea de învățare profundă avansată și NLP
Cursul, Construirea de învățare profundă avansată și NLP, este oferit de Educative. Cursul durează aproximativ 5 ore.
Cursul va preda:
- Să lucreze în medii practice de codare
- Să învețe concepte din învățarea profundă și să exerseze pe proiecte legate de procesarea limbajului natural (NLP) și învățarea profundă avansată
Prețul cursului este de 9,09 USD pe lună.
#6. Proiecte de rețele neuronale cu Python:
Această carte a lui James Loy este un ghid complex despre cum să folosiți Python și să descoperiți potențialul rețelelor neuronale artificiale. Vă va ajuta să învățați și să implementați rețele neuronale cu ajutorul a șase proiecte în Python, folosind rețele neuronale. Finalizarea acestui proiect vă va ajuta să vă construiți portofoliul ML.
Cursul va preda:
- Arhitecturi de rețele neuronale, cum ar fi LSTM și CNN
- Să utilizeze biblioteci populare precum Keras
- Proiectele implică analiza sentimentelor, identificarea feței, detectarea obiectelor etc.
#7. Rețele neuronale și învățare profundă
Această carte scrisă de Charu C. Aggarwal analizează modele moderne și clasice în învățarea profundă. Vă va familiariza cu algoritmii și teoria învățării profunde și a rețelelor neuronale, astfel încât să le puteți utiliza în multiple aplicații.
De asemenea, acoperă aplicații cum ar fi sistemele de recomandare, subtitrările și clasificarea imaginilor, analiza textului, traducerea automată, jocurile și multe altele.
Veți învăța:
- Bazele rețelei neuronale
- Fundamentele rețelelor neuronale
- Subiecte avansate privind rețelele neuronale, cum ar fi GAN-uri, mașini Turing neuronale etc.
Concluzie
Rețelele neuronale sunt, în esență, o parte a inteligenței artificiale, care facilitează învățarea într-un mod similar cu inteligența umană. Ele sunt compuse din mai multe straturi, fiecare cu propria funcție și output. Având în vedere beneficiile lor, cum ar fi acuratețea, capacitățile de procesare a datelor, calculul paralel etc., aplicațiile rețelelor neuronale sunt în creștere în multiple sectoare, cu scopul de a face predicții și decizii mai inteligente.
Puteți explora și rețelele neuronale convoluționale.