Rețea neuronală artificială (ANN)

Ce este o rețea neuronală artificială (ANN)?

O rețea neuronală artificială (ANN) este piesa unui sistem de calcul conceput pentru a simula modul în care creierul uman analizează și procesează informațiile. Este fundamentul inteligenței artificiale (AI) și rezolvă probleme care s-ar dovedi imposibile sau dificile de către standardele umane sau statistice. ANN-urile au capacități de auto-învățare care le permit să producă rezultate mai bune pe măsură ce sunt disponibile mai multe date.

Chei de luat masa

• O rețea neuronală artificială (ANN) este componenta inteligenței artificiale care este menită să simuleze funcționarea unui creier uman.
• Unitățile de procesare alcătuiesc ANN-uri, care la rândul lor constau din intrări și ieșiri. Intrările sunt ceea ce ANN învață pentru a produce ieșirea dorită.
• Retropropagarea este setul de reguli de învățare utilizate pentru a ghida rețelele neuronale artificiale.
• Aplicațiile practice pentru ANN-uri sunt în mare parte, cuprinzând finanțe, comunicare personală, industrie, educație și așa mai departe.

Înțelegerea unei rețele neuronale artificiale (ANN)

Rețelele neuronale artificiale sunt construite ca creierul uman, cu noduri neuronice interconectate ca o rețea. Creierul uman are sute de miliarde de celule numite neuroni. Fiecare neuron este alcătuit dintr-un corp celular care este responsabil pentru procesarea informațiilor prin transportarea informațiilor către (intrări) și departe (ieșiri) de la creier.

Un ANN are sute sau mii de neuroni artificiali numiți unități de procesare, care sunt interconectate prin noduri. Aceste unități de procesare sunt formate din unități de intrare și ieșire. Unitățile de intrare primesc diferite forme și structuri de informații bazate pe un sistem de ponderare intern, iar rețeaua neuronală încearcă să afle despre informațiile prezentate pentru a produce un raport de ieșire. La fel cum oamenii au nevoie de reguli și linii directoare pentru a obține un rezultat sau rezultat, ANN-urile folosesc, de asemenea, un set de reguli de învățare numite backpropagation, o abreviere pentru propagarea înapoi a erorii, pentru a-și perfecționa rezultatele de ieșire.

Un ANN trece inițial printr-o fază de antrenament în care învață să recunoască tiparele din date, fie vizual, auditiv sau textual. În timpul acestei faze supravegheate, rețeaua își compară producția reală produsă cu ceea ce trebuia să producă – ieșirea dorită. Diferența dintre ambele rezultate este ajustată folosind propagarea înapoi. Aceasta înseamnă că rețeaua funcționează înapoi, mergând de la unitatea de ieșire la unitățile de intrare pentru a regla greutatea conexiunilor sale între unități până când diferența dintre rezultatul real și cel dorit produce cea mai mică eroare posibilă.

În timpul stagiului de instruire și supraveghere, ANN este învățat ce să caute și care ar trebui să fie rezultatul său, utilizând tipuri de întrebări da / nu cu numere binare. De exemplu, o bancă care dorește să detecteze la timp frauda cu cardul de credit poate avea patru unități de intrare alimentate cu aceste întrebări: (1) Tranzacția este într-o altă țară decât țara rezidentă a utilizatorului? (2) Este site-ul web pe care cardul este utilizat afiliat cu companii sau țări aflate pe lista de supraveghere a băncii? (3) Valoarea tranzacției este mai mare de 2.000 USD? (4) Numele de pe factura tranzacției este același cu numele titularului cardului?

Banca dorește ca răspunsurile „fraudelor detectate” să fie Da Da Da Nu, care în format binar ar fi 1 1 1 0. Dacă ieșirea reală a rețelei este 1 0 1 0, își ajustează rezultatele până când furnizează o ieșire care coincide cu 1 1 1 0. După antrenament, sistemul informatic poate alerta banca cu privire la tranzacțiile frauduloase în așteptare, economisind băncii o mulțime de bani.

Aplicații practice pentru rețelele neuronale artificiale (ANN)

Rețelele neuronale artificiale deschid calea pentru ca aplicațiile care schimbă viața să fie dezvoltate pentru a fi utilizate în toate sectoarele economiei. Platformele de inteligență artificială care sunt construite pe ANN perturbă modurile tradiționale de a face lucrurile. De la traducerea paginilor web în alte limbi până la obținerea unui asistent virtual pentru a comanda alimente online la conversația cu chatbots pentru a rezolva problemele, platformele AI simplifică tranzacțiile și fac accesibil serviciile tuturor la costuri neglijabile.

Rețelele neuronale artificiale au fost aplicate în toate domeniile operaționale. Furnizorii de servicii de e-mail folosesc ANN-uri pentru a detecta și șterge spamul din căsuța de e-mail a unui utilizator; administratorii de active îl folosesc pentru a prognoza direcția stocului unei companii; firmele de rating de credit îl utilizează pentru a-și îmbunătăți metodele de notare a creditelor; platformele de comerț electronic îl folosesc pentru a personaliza recomandările către publicul lor; chatboturile sunt dezvoltate cu ANN-uri pentru procesarea limbajului natural; algoritmii de învățare profundă folosesc ANN pentru a prezice probabilitatea unui eveniment; iar lista încorporării ANN continuă în mai multe sectoare, industrii și țări.