Mākslīgie neironu tīkli (ANN) definēti
Mākslīgie neironu tīkli (ANN) ir skaitļošanas sistēmas elementi, kas izstrādāti, lai modelētu veidu, kā cilvēka smadzenes analizē un apstrādā informāciju. Tie ir mākslīgā intelekta (AI) pamati un risina problēmas, kuras pēc cilvēku vai statistikas standartiem varētu izrādīties neiespējami vai sarežģīti. ANN ir pašmācības iespējas, kas viņiem ļauj sasniegt labākus rezultātus, jo kļūst vairāk datu.
Mākslīgo neironu tīklu (ANN) sadalīšana
Mākslīgie neironu tīkli (ANN) paver ceļu dzīves mainošu lietojumu izstrādei, lai tos varētu izmantot visās ekonomikas nozarēs. Mākslīgā intelekta (AI) platformas, kas veidotas uz ANN, izjauc tradicionālo lietu veikšanas veidu. Sākot ar tīmekļa lapu tulkošanu citās valodās un virtuālu palīgu pasūtījumu pārtikas piegādēm tiešsaistē līdz sarunām ar tērzēšanas robotiem problēmu risināšanai, AI platformas vienkāršo darījumus un padara pakalpojumus pieejamus visiem ar nenozīmīgām izmaksām.
Kā sistēma darbojas?
Mākslīgie neironu tīkli ir veidoti tāpat kā cilvēka smadzenes ar neironu mezgliem, kas savstarpēji savienoti kā tīmeklis. Cilvēka smadzenēs ir simtiem miljardu šūnu, ko sauc par neironiem. Katru neironu veido šūnas ķermenis, kas ir atbildīgs par informācijas apstrādi, pārnesot informāciju virzienā uz (ieejām) un prom (izejām) no smadzenēm. ANN ir simtiem vai tūkstošiem mākslīgo neironu, ko sauc par apstrādes vienībām, kurus savstarpēji savieno mezgli. Šīs apstrādes vienības veido ievades un izvades vienības. Ievades vienības saņem dažādas informācijas formas un struktūras, pamatojoties uz iekšējo svēršanas sistēmu, un neironu tīkls mēģina uzzināt par sniegto informāciju, lai izveidotu vienu izvades ziņojumu. Tāpat kā cilvēkiem ir nepieciešami noteikumi un vadlīnijas, lai nākt klajā ar rezultātu vai iznākumu, ANNS arī izmanto mācību noteikumu kopumu, ko sauc par backpropagation, saīsinājumu kļūdas izplatībai atpakaļ, lai pilnveidotu savus izejas rezultātus.
Sākumā ANN iziet apmācības posmu, kurā iemācās atpazīt datu modeļus vizuāli, fonētiski vai tekstuāli. Šajā pārraudzītajā posmā tīkls salīdzina savu faktisko saražoto ar to, kas tam bija paredzēts, ti, ar vēlamo izlaidi. Starpību starp abiem rezultātiem koriģē, izmantojot reproducēšanu. Tas nozīmē, ka tīkls darbojas atpakaļ, pārejot no izejas vienības uz ieejas vienībām, lai pielāgotu savienojumu svaru starp vienībām, līdz starpība starp faktisko un vēlamo rezultātu rada mazāko iespējamo kļūdu.
Apmācības un uzraudzības posmā ANN tiek mācīts, ko meklēt un kādam jābūt tā iznākumam, izmantojot Jā / Nē jautājumu veidus ar binārajiem numuriem. Piemēram, bankai, kas vēlas savlaicīgi atklāt krāpšanos ar kredītkarti, var būt četras ievades vienības, kuras baro ar šiem jautājumiem: (1) Vai darījums notiek citā valstī, nevis lietotāja rezidences valstī? (2) Vai vietne, kurā karte tiek izmantota, ir saistīta ar uzņēmumiem vai valstīm, kas ir bankas uzraudzības sarakstā? (3) Vai darījuma summa ir lielāka par 2000 USD? (4) Vai vārds darījuma rēķinā ir tāds pats kā kartes īpašnieka vārds? Banka vēlas, lai atbildes uz “atklātu krāpšanu” būtu Jā Jā Jā Nē, kas binārā formātā būtu 1 1 1 0. Ja tīkla faktiskā izvade ir 1 0 1 0, tā koriģē savus rezultātus, līdz tā nodrošina izvadi, kas sakrīt ar 1 1 1 0. Pēc apmācības datorsistēma var brīdināt banku par gaidāmiem krāpnieciskiem darījumiem, ietaupot bankai daudz naudas.
Praktiski pielietojumi
Mākslīgie neironu tīkli ir piemēroti visās operāciju zonās. E-pasta pakalpojumu sniedzēji izmanto ANN, lai noteiktu un izdzēstu surogātpastu no lietotāja iesūtnes; aktīvu pārvaldītāji to izmanto, lai prognozētu uzņēmuma akciju virzienu; Kredītvērtējuma firmas to izmanto, lai uzlabotu savas kredītvērtēšanas metodes; e-komercijas platformas to izmanto, lai personalizētu ieteikumus savai auditorijai; tērzēšanas roboti tiek izstrādāti ar ANN dabiskās valodas apstrādei; dziļo mācību algoritmi izmanto ANN, lai paredzētu notikuma iespējamību; un ANN iekļaušanas saraksts turpinās vairākās nozarēs, nozarēs un valstīs.
Investīciju kontu salīdzināšana Piegādātāja nosaukums Apraksts Reklāmdevēja atklāšana × Piedāvājumi, kas parādās šajā tabulā, ir no partnerībām, no kurām Investtopedia saņem kompensāciju.