Sieci neuronowe powstały jako próba naśladowania skomplikowanej struktury połączeń w ludzkim mózgu.
Założono, że skoro biologiczny system nerwowy wykazuje tak dużą efektywność w przekazywaniu i obróbce informacji, to jego zasady działania mogą zostać wykorzystane do stworzenia sztucznej inteligencji w maszynach.
To podejście doprowadziło do opracowania sztucznych sieci neuronowych, które, podobnie jak skupiska neuronów w mózgu, są w stanie przetwarzać i przesyłać dane.
W rezultacie maszyny zyskały znacząco większe możliwości uczenia się i inteligentnego reagowania, co dało początek rozwojowi sieci neuronowych.
W tym artykule przyjrzymy się bliżej sieciom neuronowym, omówimy ich sposób działania, zalety oraz inne istotne aspekty.
Zaczynajmy!
Czym są sieci neuronowe?
Źródło obrazu: Tibco.com
Sieci neuronowe, nazywane również sztucznymi sieciami neuronowymi (ANN), stanowią element sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML). Ich celem jest nauczenie maszyn i komputerów przetwarzania informacji na wzór ludzkiego mózgu. Sieć ta posiada system adaptacyjny, umożliwiający jej doskonalenie się poprzez analizę wcześniejszych działań i ciągłe uczenie się.
Sieci neuronowe są podzbiorem uczenia maszynowego, a ich fundamentem są algorytmy głębokiego uczenia. Nazwa „sieć neuronowa” odzwierciedla skomplikowaną strukturę połączeń neuronów w ludzkim mózgu i sposoby, w jakie neurony komunikują się między sobą.
W procesie uczenia sieć neuronowa wykorzystuje dane treningowe jako dane wejściowe, co pozwala jej zwiększać swoje możliwości. Dzięki ciągłemu uczeniu się na danych historycznych, z coraz większą precyzją, staje się ona potężnym i nowoczesnym narzędziem.
Początki sieci neuronowych sięgają ery pierwszych komputerów. Pierwszą sieć neuronową zaprojektował Warren McCulloch, tworząc system obwodów, który miał za zadanie symulować funkcje ludzkiego mózgu.
W 1958 roku Frank Rosenblatt zaprezentował pierwszy przykład sztucznego perceptronu. W roku 1982 John Hopfield opublikował pracę poświęconą „rekurencyjnym sieciom neuronowym”. W 1988 roku sieci neuronowe zaczęto powszechnie wykorzystywać w badaniach nad białkami.
Technologię tę zastosowano do przewidywania trójwymiarowych struktur białek. Do 1992 roku opracowano algorytm umożliwiający rozpoznawanie obiektów 3D.
Obecnie sieci neuronowe osiągnęły bardzo wysoki poziom zaawansowania. Znajdują zastosowanie w wielu sektorach, od medycyny, lotnictwa i obrony, po cyberbezpieczeństwo, marketing i prognozowanie pogody.
Jak działają sieci neuronowe?
Jak wspomniano, inspiracją dla rozwoju sieci neuronowych był ludzki mózg i jego architektura oparta na sieci neuronowej. Neurony w mózgu tworzą rozległą i silnie powiązaną sieć, w której sygnały są przesyłane, a informacje przetwarzane. Sieci neuronowe działają na zasadzie odwzorowania funkcji tych neuronów.
Podstawową zasadą działania sieci neuronowych jest wzajemne powiązanie wielu warstw neuronów w ramach sieci. Każdy neuron jest połączony z innymi za pośrednictwem węzła.
Neuron może odbierać dane wejściowe z poprzedniej warstwy i wysyłać dane wyjściowe, które są przekazywane do kolejnej warstwy. Proces ten powtarza się, aż do momentu, gdy ostatnia warstwa podejmie decyzję lub wygeneruje prognozę.
Działanie sieci neuronowej można lepiej zrozumieć, analizując mechanizmy poszczególnych warstw, przez które przechodzą i są przetwarzane dane. W podstawowej strukturze wyróżniamy trzy warstwy: wejściową, ukrytą i wyjściową.
Warstwa wejściowa
Zadaniem tej warstwy sieci neuronowej jest gromadzenie danych ze świata zewnętrznego. Po zebraniu danych, warstwa ta również je przetwarza, analizuje ich treść i przypisuje dane do kategorii w celu lepszej identyfikacji. Następnie dane są przesyłane do następnej warstwy.
Ukryta warstwa
Dane w warstwie ukrytej pochodzą z warstwy wejściowej oraz innych warstw ukrytych. W sieci neuronowej może występować wiele warstw ukrytych. Każda z nich analizuje dane wejściowe przekazane z poprzedniej warstwy. Dane wejściowe są następnie przetwarzane i przekazywane dalej.
Warstwa wyjściowa
Dane z ostatniej warstwy ukrytej trafiają do warstwy wyjściowej. Ta warstwa prezentuje końcowy wynik przetworzenia danych w poprzednich warstwach sieci neuronowej. Warstwa wyjściowa może zawierać jeden lub więcej węzłów, w zależności od rodzaju danych wejściowych.
Na przykład, w przypadku danych binarnych (1/0, Tak/Nie), używany jest pojedynczy węzeł wyjściowy. Natomiast dla danych wielokategorycznych stosuje się wiele węzłów.
Warstwa ukryta jest w zasadzie siecią głębokiego uczenia się połączeń między wieloma węzłami. Połączenie węzła reprezentowane jest przez liczbę zwaną „wagą”, która określa, w jakim stopniu węzeł może wpływać na inne węzły. Wartość dodatnia oznacza zdolność do pobudzania innego węzła, a wartość ujemna do jego tłumienia.
Rodzaje sieci neuronowych
Istnieje wiele rodzajów sieci neuronowych, a każdy z nich ma unikalną architekturę, dostosowaną do konkretnych zastosowań i danych. Poniżej przedstawiono kilka typów sieci neuronowych:
#1. Sieć Feed Forward
W tym typie sieci neuronowych występuje wiele powiązanych ze sobą warstw ukrytych oraz neuronów. Przepływ informacji odbywa się tylko w kierunku do przodu, bez propagacji wstecznej, stąd nazwa „feedforward”. Większa liczba warstw ułatwia dostosowywanie wag, a co za tym idzie, proces uczenia.
#2. Perceptron
Jest to najprostsza forma sieci neuronowej, składająca się tylko z jednego neuronu. Neuron stosuje funkcję aktywacji do danych wejściowych, aby uzyskać wyjście binarne. W zasadzie sumuje on wartość wejściową z wagą węzła i przekazuje wynik do funkcji aktywacji w celu utworzenia danych wyjściowych. W tym typie sieci nie występują warstwy ukryte.
#3. Perceptron wielowarstwowy
Ten typ sieci neuronowej umożliwia propagację wsteczną, która nie jest dostępna w systemie sprzężenia zwrotnego. Obejmuje kilka warstw ukrytych i funkcji aktywacji, które umożliwiają dwukierunkowy przepływ danych. Dane wejściowe są propagowane do przodu, a aktualizacje wag są propagowane wstecz. Funkcję aktywacji można dostosować do konkretnego celu.
#4. Radialna sieć bazowa
Ten rodzaj sieci wykorzystuje warstwę neuronów Radial Basis Function (RBF) pomiędzy warstwami wejściową i wyjściową. Neurony te mogą przechowywać klasy różnych danych treningowych, stosując w ten sposób odmienny sposób przewidywania celów. Neuron porównuje odległości euklidesowe z zapamiętanymi klasami z wartości cechy wejściowej.
#5. Sieć konwolucyjna
Ta sieć neuronowa zawiera wiele warstw splotowych, które identyfikują ważne cechy z danych wejściowych, takie jak obrazy. Pierwsze warstwy skupiają się na szczegółach niskiego poziomu, a kolejne na szczegółach wysokiego poziomu. Ta sieć wykorzystuje niestandardową matrycę lub filtr do tworzenia map.
#6. Sieć cykliczna
Sieć tego typu jest wykorzystywana, gdy istnieje potrzeba uzyskania prognozy na podstawie sekwencji danych. Może to wymagać opóźnionych w czasie danych wejściowych ostatniej prognozy. Dane te przechowywane są w komórce danych RNN, która pełni rolę drugiego wejścia używanego do prognozowania.
#7. Sieć pamięci krótkotrwałej
W tym typie sieci neuronowej wykorzystuje się dodatkową specjalną komórkę pamięci, która służy do przechowywania informacji przez dłuższy czas i przezwyciężania problemu znikających gradientów. Bramki logiczne są używane do identyfikacji danych wyjściowych, które powinny być użyte lub odrzucone. W tym typie sieci stosowane są trzy bramki logiczne: Wejście, Wyjście i Zapomnij.
Korzyści z sieci neuronowych
Sieci neuronowe oferują szereg korzyści:
- Dzięki swojej strukturze mogą przetwarzać dane i uczyć się złożonych i nieliniowych zależności w świecie rzeczywistym oraz uogólniać zdobytą wiedzę w celu tworzenia nowych rezultatów.
- Sieci neuronowe nie mają ograniczeń co do danych wejściowych. Mogą modelować heteroskedastyczność, dzięki czemu uczą się ukrytych zależności między danymi.
- Sieć neuronowa może przechowywać dane w całej sieci i pracować nawet na niepełnych danych. Tworzy to redundancję danych i zmniejsza ryzyko ich utraty.
- Dzięki rozbudowanym połączeniom sieć jest w stanie przetwarzać wiele danych jednocześnie i równolegle, co pozwala na wykonywanie wielu funkcji równocześnie.
- Dostosowanie sposobu przetwarzania danych zapewnia dużą tolerancję na błędy i umożliwia ciągłe doskonalenie się.
- Sieć jest odporna na uszkodzenia danych dzięki wykorzystaniu pamięci rozproszonej.
- Uczy się na podstawie przeszłych zdarzeń, co pozwala szkolić maszyny, aby podejmowały trafniejsze decyzje.
Zastosowania sieci neuronowych
- Przewidywanie wyników giełdowych: Perceptron wielowarstwowy jest często stosowany do przewidywania wyników giełdowych i reagowania na zmiany. System tworzy prognozy na podstawie wskaźników zysku, rocznych stóp zwrotu i danych historycznych z rynku akcji.
- Rozpoznawanie twarzy: Sieci splotowe są wykorzystywane w systemach rozpoznawania twarzy, które dopasowują dany obraz twarzy do bazy danych, aby wykryć dopasowanie.
- Analiza zachowań w mediach społecznościowych: Perceptron wielowarstwowy może służyć do badania zachowań użytkowników mediów społecznościowych na podstawie wirtualnych rozmów i interakcji. Dane te mogą być wykorzystane w działaniach marketingowych.
- Badania w lotnictwie: Sieci z opóźnieniem czasowym są stosowane w różnych dziedzinach lotnictwa, takich jak rozpoznawanie wzorców, zabezpieczanie systemów sterowania, wysokowydajne autopiloty, diagnostyka awarii samolotów i tworzenie symulacji. Pomaga to w udoskonaleniu praktyk bezpieczeństwa w branży.
- Planowanie obrony: Za pomocą sieci neuronowych można opracowywać strategie obronne. Technologia ta może być używana do przewidywania zagrożeń, sterowania zautomatyzowanym sprzętem i identyfikowania potencjalnych miejsc do patrolowania.
- Opieka zdrowotna: Sieci neuronowe mogą być używane do tworzenia ulepszonych technik obrazowania w ultrasonografii, tomografii komputerowej i zdjęciach rentgenowskich, a także do rejestracji i śledzenia danych pacjenta.
- Weryfikacja tożsamości: Wzory pisma ręcznego można zidentyfikować za pomocą sieci neuronowych, co ułatwia wykrywanie potencjalnych fałszerstw za pomocą systemów weryfikacji pisma ręcznego i podpisów.
- Prognozowanie pogody: Dane z satelitów pogodowych mogą być wykorzystywane do dynamicznego modelowania i prognozowania wzorców pogodowych z większą dokładnością. Może to pomóc w tworzeniu systemów wczesnego ostrzegania przed klęskami żywiołowymi, umożliwiając podejmowanie na czas środków zapobiegawczych.
Zasoby edukacyjne
#1. Deep Learning AZ od Udemy
Kurs Deep Learning AZ na platformie Udemy pozwoli Ci nauczyć się korzystać z Pythona i tworzyć algorytmy Deep Learning. Kurs trwa 22 godziny i 33 minuty.
Kurs nauczy studentów:
- Lepszego zrozumienia koncepcji sztucznej inteligencji, sieci neuronowych, samoorganizujących się map, maszyny Boltzmanna i autoenkoderów.
- Jak stosować te technologie w praktyce.
Cena kursu to 39,98 $.
#2. Data Science od Udemy
Data Science to doskonały kurs na temat głębokiego uczenia się i sieci neuronowych, oferujący dogłębne omówienie teorii sieci neuronowych stosowanych w uczeniu maszynowym. Kurs również jest oferowany na Udemy i trwa 12 godzin.
Kurs nauczy:
- O głębokim uczeniu i funkcjach sieci neuronowych
- Tworzenia kodu dla sieci neuronowych od podstaw
Cena kursu to 35,13 $.
#3. Tworzenie sieci neuronowych od Udemy
Kurs Udemy „Budowanie sieci neuronowych w języku Python od podstaw” umożliwia rozwój umiejętności w zakresie głębokiego uczenia i uczenia maszynowego z wykorzystaniem gradientu i regresji liniowej. Czas trwania kursu to 3 godziny i 6 minut.
Kurs nauczy:
- O podstawowych funkcjach sieci neuronowych, takich jak regresja liniowa, wsteczna propagacja i funkcja kosztu
- Trenowania, klasyfikowania, dostosowywania tempa uczenia się, normalizowania danych wejściowych i optymalizowania dokładności sieci neuronowych.
Cena kursu to 31,50 $.
#4. Sieci neuronowe i uczenie głębokie od Coursera
Kurs „Sieci neuronowe i głębokie uczenie się” oferowany jest przez platformę Coursera. Jest to pierwszy kurs specjalizujący się w głębokim uczeniu i skupia się na podstawowych koncepcjach. Czas trwania kursu to 25 godzin.
Kurs nauczy:
- Zapoznania się z ważnymi trendami technologicznymi, które napędzają rozwój głębokiego uczenia
- Uczenia się, jak trenować głębokie uczenie i wykorzystywać je do tworzenia w pełni połączonej sieci.
Ten kurs jest oferowany bezpłatnie.
#5. Budowanie zaawansowanego uczenia głębokiego i NLP
Kurs „Budowanie zaawansowanego uczenia głębokiego i NLP” jest oferowany przez platformę Educative. Kurs trwa około 5 godzin.
Kurs nauczy:
- Pracy w praktycznych środowiskach kodowania
- Zrozumienia koncepcji głębokiego uczenia się i praktyki projektów związanych z przetwarzaniem języka naturalnego (NLP) i zaawansowanym głębokim uczeniem się
Cena kursu wynosi 9,09 USD miesięcznie.
#6. Projekty sieci neuronowych w Pythonie:
Ta książka Jamesa Loya jest doskonałym przewodnikiem po wykorzystaniu Pythona do odkrywania możliwości sztucznych sieci neuronowych. Dzięki sześciu projektom w Pythonie wykorzystującym sieci neuronowe, nauczysz się je wdrażać. Ukończenie tych projektów pomoże Ci zbudować portfolio ML.
Kurs nauczy:
- Architektur sieci neuronowych, takich jak LSTM i CNN
- Korzystania z popularnych bibliotek, takich jak Keras
- Projekty obejmują analizę sentymentu, identyfikację twarzy, wykrywanie obiektów itp.
#7. Sieci neuronowe i głębokie uczenie się
Książka autorstwa Charu C. Aggarwal omawia nowoczesne i klasyczne modele głębokiego uczenia się. Nauczysz się algorytmów i teorii głębokiego uczenia i sieci neuronowych, aby móc je stosować w praktyce.
Książka obejmuje także zastosowania w takich dziedzinach jak systemy rekomendacji, podpisy i klasyfikacja obrazów, analiza tekstu, tłumaczenie maszynowe, gry i inne.
Nauczysz się:
- Podstawowych zasad działania sieci neuronowych
- Zaawansowanych zagadnień związanych z sieciami neuronowymi, takimi jak sieci GAN, neuronowe maszyny Turinga itp.
Wniosek
Sieci neuronowe stanowią istotny element sztucznej inteligencji, wspomagając proces uczenia się na podobieństwo ludzkiej inteligencji. Składają się one z wielu warstw, z których każda ma swoją określoną funkcję i dane wyjściowe. Z uwagi na swoje zalety, takie jak dokładność, możliwości przetwarzania danych, obliczenia równoległe itp., zastosowanie sieci neuronowych stale rośnie w wielu sektorach, gdzie wykorzystuje się je do przewidywania i podejmowania bardziej świadomych decyzji.
Warto również zapoznać się z konwolucyjnymi sieciami neuronowymi.