Introducere în rețelele neuronale [+ 5 Learning Resources]

Rețelele neuronale au fost dezvoltate în încercarea de a reproduce conexiunile complicate ale neuronilor sistemului nervos uman.

S-a crezut că, deoarece sistemul nervos biologic era atât de eficient în transmiterea și procesarea semnalelor, ar putea ajuta la crearea unei inteligențe asemănătoare omului pentru mașini.

Acest lucru a condus la crearea unei rețele de neuroni artificiali care pot procesa și transfera date la fel ca un grup de neuroni din creierul uman.

Acest lucru a oferit o capacitate mult îmbunătățită pentru mașini de a învăța și de a răspunde în mod inteligent, de aici, nașterea rețelelor neuronale.

În acest articol, voi discuta despre rețelele neuronale, cum funcționează, avantajele lor și alte aspecte importante.

Să începem!

Ce sunt rețelele neuronale?

Sursa imagine: Tibco.com

Rețelele neuronale sau rețelele neuronale artificiale (ANN) fac parte din inteligența artificială (AI) și învățarea automată (ML) care învață mașinile/calculatoarele să proceseze informații precum creierul biologic. Rețeaua are un sistem adaptiv care îi permite să învețe din activitățile sale anterioare și să se îmbunătățească în continuare.

Rețelele neuronale sunt un subgrup de învățare automată, iar nucleul lor este dezvoltat folosind algoritmi de învățare profundă. Denumirea „rețea neuronală” este inspirată de rețeaua complicată de neuroni din creierul uman și de modul în care neuronii comunică.

Rețeaua neuronală își folosește datele de antrenament ca intrare pentru a sprijini învățarea și a-și îmbunătăți abilitățile. Oferă învățare constantă din datele anterioare cu o acuratețe crescândă, făcându-l un instrument puternic și modern.

Istoria rețelelor neuronale poate fi urmărită încă din prima eră a computerelor. Prima instanță a unei rețele neuronale a fost concepută de Warren McCulloch ca un sistem de circuite care poate aproxima funcția creierului uman.

În 1958, prima instanță de percepție artificială a fost dezvoltată de Frank Rosenblatt. În 1982, a fost publicată o lucrare despre „rețelele neuronale recurente” de John Hopfield. Rețelele neuronale au fost utilizate pe scară largă în 1988 în domeniul studiului proteinelor.

Tehnologia a fost folosită pentru a prezice formele tridimensionale ale proteinelor. Până în anul 1992, a fost dezvoltat un algoritm pentru recunoașterea obiectelor 3D.

În prezent, rețelele neuronale au devenit foarte avansate. Sunt utilizate în mai multe sectoare, de la asistență medicală, aerospațială și apărare până la securitate cibernetică, marketing și previziuni meteorologice.

Cum funcționează rețelele neuronale?

După cum sa explicat mai sus, dezvoltarea rețelei neuronale a fost inspirată de creierul uman în ceea ce privește arhitectura neuronală. Neuronii creierului uman pot crea o rețea complexă și extrem de interconectată prin care sunt trimise semnale și sunt procesate informații. Aceasta acționează ca funcție a neuronilor care sunt replicați de rețelele neuronale.

Metoda de bază prin care funcționează rețelele neuronale este prin interconectarea straturilor multiple și diferite de neuroni din cadrul rețelei. Fiecare neuron este conectat la altul printr-un nod.

Poate primi o intrare de la stratul dinaintea acestuia și poate trimite o ieșire care trece ulterior stratului. Acest pas continuă să se repete până când o decizie sau o predicție a fost luată de stratul final.

Funcționarea rețelei neuronale poate fi mai bine înțeleasă în ceea ce privește mecanismele individuale ale fiecărui strat al rețelei prin care trec și sunt procesate datele. Într-o structură de bază, există trei straturi – intrare, ascuns și ieșire.

Stratul de intrare

Acest strat al rețelei neuronale este responsabil pentru colectarea datelor din lumea exterioară. După ce datele sunt colectate, stratul procesează și acele date, analizează conținutul datelor și adaugă o categorie datelor pentru o mai bună identificare. Apoi trimite datele la stratul următor.

Strat ascuns

Datele din stratul ascuns provin din stratul de intrare și din alte straturi ascunse. În rețeaua neuronală poate exista un număr mare de straturi ascunse. Fiecare dintre straturile ascunse poate analiza o intrare care este transmisă de la un strat anterior. Intrarea este apoi procesată și apoi transmisă mai departe.

Stratul de ieșire

Datele transmise de la ultimul strat ascuns ajung la stratul de ieșire. Acest strat arată rezultatul final din procesarea datelor care are loc în straturile anterioare ale rețelei neuronale. Stratul de ieșire poate avea unul sau mai multe noduri în funcție de intrare.

De exemplu, atunci când se ocupă cu date binare (1/0, Da/Nu), va fi folosit un singur nod de ieșire. Dar, în timp ce se ocupă de date cu mai multe categorii, vor fi utilizate mai multe noduri.

Stratul ascuns este în esență rețeaua de deep learning a interconexiunilor dintre mai multe noduri. Conexiunea nodului este reprezentată de un număr numit „greutate”. Reprezintă cât de mult poate influența nodul altor noduri. O valoare pozitivă indică capacitatea de a excita un alt nod, în timp ce o valoare negativă indică capacitatea de a suprima un alt nod.

Tipuri de rețele neuronale

Pentru diferite tipuri de utilizări și date, se aplică diferite tipuri de rețele neuronale, fiecare având arhitectură diferită. Iată câteva dintre tipurile de rețele neuronale:

#1. Rețeaua Feed Forward

În acest tip de rețea neuronală, sunt prezenți mai multe straturi ascunse interconectate și neuroni. Aici, fluxul de informații este doar în direcția înainte, fără propagare înapoi, de unde și numele „feedforward”. Un număr mai mare din acest strat ajută la personalizarea greutății; și, prin urmare, învățarea.

#2. Perceptron

Aceasta este cea mai de bază formă de rețea care constă dintr-un singur neuron. Neuronul aplică o funcție de activare intrării pentru a obține o ieșire binară. În esență, adaugă valoarea de intrare și greutatea nodului și trece suma la funcția de activare pentru a crea ieșirea. Straturile ascunse sunt absente în acest tip de rețea.

#3. Perceptron cu mai multe straturi

Acest tip de rețea neuronală permite propagarea inversă care nu este acceptată în sistemul feed-forward. Acesta încorporează mai multe straturi ascunse și funcții de activare care permit fluxul de date bidirecțional. Intrările sunt propagate înainte în timp ce actualizările de greutate sunt propagate înapoi. În funcție de țintă, 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 intrare și de ieșire. Acești neuroni pot stoca clasele diferitelor date de antrenament, folosind astfel un mod diferit de a prezice ținte. Neuronul compară distanțele euclidiene cu clasele stocate efectiv din valoarea caracteristică a intrării.

#5. Rețeaua convoluțională

Această rețea neuronală conține mai multe straturi de convoluții care identifică caracteristici importante din intrări, cum ar fi imagini. 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 utilizată atunci când există o cerință de a obține predicții dintr-o anumită secvență de date. Poate fi nevoie de intrări întârziate ale ultimei predicții. Acesta este stocat în celula de date RNN, care, la rândul său, acționează ca o a doua intrare utilizată pentru predicție.

#7. Rețea de memorie pe termen scurt

În acest tip de rețea neuronală, o celulă de memorie specială suplimentară este utilizată pentru a salva informații pe o durată mai lungă și pentru a depăși problema Gradientelor care dispar. Porțile logice sunt folosite pentru a identifica ieșirile care trebuie utilizate sau aruncate. Astfel, cele trei porți logice utilizate în aceasta sunt – Intrare, Ieșire și Uitare.

Beneficiile rețelelor neuronale

Rețelele neuronale oferă o mulțime de beneficii:

• Datorită structurii sale, poate procesa date și poate învăța relații complexe și neliniare despre lumea reală și poate generaliza învățarea pentru a crea noi rezultate.
• Rețelele neuronale nu au restricții asupra intrărilor. Astfel, acestea pot modela heteroschedasticitatea prin care poate afla despre relațiile ascunse dintre date.
• O rețea neuronală poate stoca date în întreaga rețea și poate lucra cu date insuficiente. Acest lucru creează redundanță a datelor și reduce riscul de pierdere a datelor.

• Datorită conexiunilor redundante, este capabil să proceseze mai multe date simultan și în paralel. Aceasta înseamnă că rețelele neuronale pot ajuta la efectuarea mai multor funcții în același timp.
• Capacitatea de a regla procesarea datelor îi conferă o toleranță puternică la erori și se antrenează să se îmbunătățească în mod constant.
• Deoarece rețeaua folosește memorie distribuită, este rezistentă la coruperea datelor.
• Poate învăța din evenimentele trecute, pe baza cărora poate antrena mașinile pentru a lua decizii mai bune.

Aplicații ale rețelelor neuronale

• Prezicerea performanței pieței de valori: Perceptronul multistrat este adesea folosit pentru a prezice performanța pieței de valori și se pregătește pentru schimbările pieței de valori. Sistemul face previziuni bazate pe ratele profitului, randamentele anuale și datele de performanță anterioare de pe piața de valori.

• Recunoaștere facială: rețelele convoluționale sunt utilizate pentru a rula un sistem de recunoaștere facială care potrivește un anumit ID facial cu o listă de ID-uri faciale din baza de date pentru a afișa o potrivire pozitivă.
• Studierea comportamentului social media: Multiplayer Perceptron poate fi folosit pentru a studia comportamentul oamenilor pe social media din conversații 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, pilotarea automată de înaltă performanță, diagnosticarea defecțiunilor aeronavei și dezvoltarea simulărilor. Acest lucru ajută la îmbunătățirea practicilor de siguranță și securitate în industrie.
• Planificarea apărării: strategiile de apărare pot fi accesate și dezvoltate folosind rețele neuronale. Tehnologia poate fi utilizată pentru a prezice riscurile de apărare, pentru a controla echipamentele automate și pentru a identifica locuri potențiale pentru patrulare.
• Asistență medicală: rețeaua poate fi utilizată pentru a crea tehnici de imagistică mai bune pentru ultrasunete, tomografii și raze X. Acest lucru poate ajuta, de asemenea, la o mai bună înregistrare și urmărire a datelor pacientului.
• 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 meteo pot fi utilizate pentru modelarea dinamică și prognozarea modelelor meteo cu o precizie mai mare. Acest lucru poate ajuta la crearea unei avertismente timpurii a dezastrelor naturale, astfel încât măsurile preventive să poată fi luate la timp.

Resurse de învățare

#1. Deep Learning AZ de la Udemy

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 îi va învăța pe studenți să:

• Înțelegeți mai bine conceptele de AI, rețele neuronale, hărți auto-organizate, mașină Boltzmann și codificatoare automate.
• Cum să aplicați aceste tehnologii pentru a practica în lumea reală.

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 acoperire aprofundată a teoriilor rețelelor neuronale utilizate în învățarea automată. Acest curs este oferit și de Udemy. Durata sa este de 12 ore.

Cursul va preda:

• Despre deep learning și funcția rețelei neuronale
• 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 îi 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
• Pentru a antrena rețelele neuronale, a le clasifica, a le ajusta ratele de învățare, a normaliza intrările și a optimiza acuratețea acestora.

Prețul cursului este de 31,50 USD.

#4. Rețele neuronale și învățare profundă de Coursera

Cursul Neural Networks and Deep Learning este oferit de Coursera. Acesta este primul curs specializat în Deep learning și se concentrează pe conceptele fundamentale. Durata cursului este de 25 de ore.

Cursul va preda:

• Să se familiarizeze cu tendințele tehnologice importante care conduc la dezvoltarea învățării profunde
• Aflați cum să antrenați învățarea profundă și să le utilizați pentru a dezvolta o rețea complet conectată.

Acest curs este oferit gratuit.

#5. Construirea de învățare profundă avansată și NLP

Cursul, Building Advanced Deep Learning și NLP, este oferit de Educative. Cursul durează aproximativ 5 ore.

Cursul va preda:

• Lucrați în medii practice de codare
• Aflați despre concepte în învățarea profundă și exersați 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 de James Loy este un ghid suprem despre cum să utilizați Python și să descoperiți puterea rețelelor neuronale artificiale. Te va face să înveți și să implementezi 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
• Pentru a utiliza biblioteci populare precum Keras
• Proiectele implică analiza sentimentelor, identificarea feței, detectarea obiectelor etc.

#7. Rețele neuronale și învățare profundă

Această carte de Charu C. Aggarwal acoperă modele moderne și clasice în învățarea profundă. Vă va învăța algoritmii și teoria învățării profunde și a rețelelor neuronale, astfel încât să le puteți aplica în mai multe aplicații.

De asemenea, acoperă aplicații precum sistemele de recomandare, subtitrărea și clasificarea imaginilor, analiza textului, traducerea automată, jocurile și multe altele.

O sa inveti:

• 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 sprijină învățarea într-o manieră apropiată de inteligența umană. Acestea cuprind mai multe straturi, fiecare cu propria sa funcție și ieșire. Având în vedere beneficiile lor, cum ar fi acuratețea, capabilitățile de procesare a datelor, calculul paralel etc., aplicațiile rețelelor neuronale sunt în creștere în mai multe sectoare pentru a face predicții și decizii mai inteligente.

De asemenea, puteți explora rețelele neuronale convoluționale.