Sieci neuronowe – czym są?

Neuron, a w zasadzie komórka nerwowa, stanowi najmniejszy element układu nerwowego, który odpowiada za rejestrację danego bodźca, np. usłyszenie czegoś. Następnie przekazuje go kolejnemu neuronowi, aby docelowo ten bodziec dotarł do mózgu. Wtedy możesz np. usłyszeć dźwięk. Sieci neuronowe są modelem inspirowanym strukturą i funkcjonowaniem ludzkiego mózgu. Dowiedz się o nich nieco więcej. 

Czym jest sieć neuronowa?

Sieć neuronowa jest modelem matematycznym złożonym z neuronów, czyli węzłów połączonych synapsami (krawędziami), pomiędzy którymi dochodzi do przesyłania sygnałów. Wykorzystuje się je w różnych dziedzinach życia – mogą być proste, złożone lub składające się z tysięcy warstw. Co istotne, taka sieć zdobywa wiedzę, ucząc się. Do jej przechowywania wykorzystuje siłę połączeń między neuronami, czyli wagi synaptyczne. 

Jeden neuron znaczy niewiele – nie jest w stanie rozwiązać skomplikowanego problemu – ale w towarzystwie innych staje się ważnym układem. Kiedy neurony połączy się w warstwy, a następnie jedna z takich warstw przekaże wyniki kolejnej, możliwości się poszerzają. Docelowo taka sieć zaczyna się uczyć. 

Rysunek 1 Źródło: https://www.allerin.com/blog/3-types-of-neural-networks-that-ai-uses

Sieć neuronowa – jak to działa?

Podstawowymi funkcjami sieci są przetwarzanie i analiza danych, na co składa się kilka etapów. Na początek do sieci trafiają dane, które mogą mieć różną postać, np. liczb, obrazów czy tekstu. Następnie są one przetwarzane – każdy neuron konwertuje określony fragment i przeprowadza operacje matematyczne. W kolejnym kroku dane trafiają do strefy wyjściowej, gdzie uzyskiwany jest wynik, czego efekt może być przeróżny, np. rozpoznanie mowy. 

Jak wspomniałem, sieć neuronowa potrafi się uczyć, dzięki czemu osiąga lepsze wyniki, jest dokładniejsza w analizie i przewidywaniach. Z tego względu ma zastosowanie w przeróżnych dziedzinach m.in. finansach czy medycynie.

W czym najlepiej sprawdza się sieć neuronowa?

Sieć może sobie doskonale radzić ze skomplikowanymi problemami. Przeważnie jest wykorzystywana w zadaniach związanych z przetwarzaniem dźwięku, obrazu czy tekstu, ale ma też inne zastosowania. 

Oto kilka konkretnych przykładów:

• Rekomendacje – kiedy korzystasz z serwisów streamingowych, otrzymujesz propozycje materiałów, które mogą Cię zainteresować. Oczywiście, to nie jest przypadek. Platformy takie jak Netflix wykorzystują sieci neuronowe do personalizacji treści.
• Przewidywania zmian rynkowych – w branży finansowej wykorzystuje się je do przewidywania trendów rynkowych czy analizy ryzyka.
• Rozpoznawanie obrazów – ma ogromną wartość i zastosowanie w medycynie przy diagnozowaniu na podstawie zdjęć rentgenowskich. Wykorzystywana jest również w motoryzacji – do rozpoznawania znaków drogowych. 

Źródło: https://www.analyticssteps.com/blogs/8-applications-neural-networks

Sieć neuronowa a sztuczna inteligencja

Przede wszystkim ustalmy, że nie są one tym samym. Natomiast stanowią ważny element uczenia maszynowego, a tym samym – istotną część sztucznej inteligencji. Krokiem w kierunku rozwoju tej technologii były właśnie sztuczne sieci neuronowe – kiedy sieć neuronowa składa się z wielu takich warstw, wtedy możemy mówić o głębokim uczeniu się. Ile musi ich być? Możesz znaleźć różne odpowiedzi na to pytanie, więc po prostu przyjmij, że jeśli składa się z więcej niż jednej warstwy ukrytej, wtedy możesz ją określać jako głęboką.  

Przyszłość sieci neuronowych

Sieci neuronowe będą mieć coraz większe znaczenie w branży nowych technologii, a wszystko dzięki coraz większej popularności sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Prawdopodobnie rosnąć będzie liczba zastosowań. Jednak ten rozwój wiąże się także z wyzwaniami – głównie chodzi o odpowiedzialne wykorzystanie tych sieci. Przed nami z pewnością kolejne przełomy technologiczne.

Semcore