НЕВРОННИ МРЕЖИ

Какво е това? Как работи? Как да го обучаваме и какво е бъдещето на изкуствения интелект.

Днес екипът на Alexhost.com ще се опита да ви даде отговори на всички тези въпроси. Ще се опитаме да навлезем по-дълбоко и да разкрием темата, като, разбира се, няма да ви оставим без внимание

Бакстория

Историята на невронните мрежи води началото си от 40-те години на миналия век, когато група научни изследователи започват да изучават използването на мрежи от изкуствени неврони за имитиране на обработка на информация, подобна на тази в човешкия мозък.През следващите десетилетия напредъкът в компютърните технологии и по-доброто разбиране в областта на неврологията довеждат до съвременното разработване на по-сложни модели на невронни мрежи.Една от най-влиятелните ранни разработки в тази област е алгоритъмът Perceptron, разработен от Франк Розенблат през 50-те години на миналия век. Този алгоритъм показа, че простите невронни мрежи могат да бъдат научени да разпознават модели в данните – това днес е принципът на алгоритъма за работа на невронните мрежи.Въпреки първоначалните обещания обаче областта на невронните мрежи е в застой в продължение на няколко десетилетия поради липсата на развитие на машините и компютърната мощ и, разбира се, липсата на теоретични познания. Едва в края на 80-те години на миналия век областта се възражда с разработването на обратното разпространение – мощен алгоритъм за обучение, който позволява да се обучават големи и сложни невронни мрежи.Оттогава невронните мрежи се превръщат в крайъгълен камък на изкуствения интелект и се използват за широк спектър от задачи – от разпознаване на изображения и реч до обработка на естествен език.Към днешна дата разработването и обучението на невронни мрежи е най-сензационната и най-активната област на изследвания и разработки, като непрекъснато се предлагат и тестват нови методи и архитектури

Нека се запознаем с невронната мрежа.

Невронната мрежа е модел на компютърно възприятие и последващо обучение, основан на структурата и функциите на действията на човешкия мозък. Този модел се състои от свързани помежду си “неврони”, които обработват данни помежду си и предават допълнителна информация.Входът на невронната мрежа преминава през поредица от свързани помежду си възли, всеки от които извършва просто изчисление. Тези изчисления могат да се разглеждат като решения или трансформации, както и като обучение, което данните претърпяват по пътя си навън. Връзките на тези възли са свързани с тегла, които определят силата на влиянието на един възел върху друг.Задачата на обучението на невронните мрежи е да се изберат тегла, които да минимизират максимално грешката между прогнозите на мрежата и действителните изходни резултати. Този процес е известен като обратно разпространение на грешки, при който се използва спускане по градиент, за да се коригират теглата и да се минимизира грешката

Неврон и синапс, какво е това и каква функция изпълнява?

• Невронът е основният градивен елемент на нервната система при всяко животно, както и в изкуствените невронни мрежи. В контекста на изкуствените невронни мрежи невронът е единица за обработка на данни, която получава входни данни от други неврони, също така извършва изчисления и произвежда изходи, които впоследствие се предават на други подобни неврони за последващи изчисления, като този процес намалява грешките между предвижданията на мрежата и реалните изходи. резултати.
• Синапсът е това, което свързва два неврона. В човешкия мозък синапсите предават сигнали между невроните, като освобождават химикали, които се свързват с рецепторите на приемащия неврон. В изкуствените невронни мрежи аналогът на синапса е връзка между възлите, която се представя чрез тегло, определящо силата на връзката.

Какви са видовете невронни мрежи?

Съществуват няколко вида невронни мрежи, като всеки вид е предназначен за специфични задачи.Най-често използваните видове невронни мрежи са: 1

• Невронни мрежи за захранване (Feedforward Neural Networks): Това е най-простият тип невронна мрежа, при която данните се движат само в една посока – от входа към изхода.
• Конволюционни невронни мрежи (CNN): Това е вид невронна мрежа, която е особено подходяща за задачи за разпознаване на изображения. Те използват конволюционни слоеве, за да научат автоматично съответните характеристики.
• Рекурентни невронни мрежи (RNN): Връзките на тази невронна мрежа образуват насочен цикъл, който позволява да се съхранява информация. Най-често се използват за разпознаване на реч и обработка на естествен език.
• Автокодери: Вид захранваща невронна мрежа, която се използва за неконтролирано обучение. Процесът в този тип мрежа протича при частично кодиране на входните данни и частично декодиране на оригиналните данни, които се възстановяват от компресираното представяне.
• Генериращи противоположни мрежи (GAN): вид невронна мрежа с две части: генератор, който създава нови образци от данни, и дискриминатор, който оценява образците, генерирани от генератора, и също така се опитва да ги разграничи от реалните данни. GAN се използват най-често за синтез на изображения и допълване на данни.

Това са най-често срещаните видове невронни мрежи, но има и други, включително дълбоки мрежи от вярвания, машини на Болцман и самоорганизиращи се карти

В кои области се използват невронните мрежи?

Невронни мрежи – могат да се използват за решаване на огромен набор от проблеми

• Обработка на естествен език (NLP): класификация на текстове, машинен превод и анализ на настроения.
• Системи за препоръчване: за предоставяне на персонализирани препоръки на потребителите, като например препоръки за филми или продукти, въз основа на тяхното предишно поведение.
• Откриване на аномалии: Може да се използва за откриване на отклонения или аномалии, например за откриване на измами при финансови транзакции.
• Предсказващо моделиране: Може да се използва за изготвяне на прогнози въз основа на минали данни, като например цени на акции или метеорологични условия.
• Игри: Невронните мрежи се използват за разработване на играчи с изкуствен интелект за игри като шах, го и видеоигри.

Това са само няколко примера за това как могат да се използват невронните мрежи. Универсалността на тези модели означава, че те могат да бъдат прилагани в широк спектър от приложения и индустрии – от финанси и здравеопазване до транспорт и маркетинг

Обхват на невронните мрежи.

Обхватът на невронните мрежи е много широк и обхваща огромен брой индустрии. Невронните мрежи се използват за такива задачи

• като класификация на изображения, откриване на обекти и сегментиране на изображения
• писане и класифициране на текстове,
• разпознаване на глас и анализ на настроенията
• предоставяне на персонализирани препоръки на потребителите, например за филми или продукти, въз основа на тяхното предишно поведение
• за откриване на отклонения или аномалии в набор от данни, като например откриване на измами при финансови транзакции
• прогнозиране въз основа на минали данни, като например цени на акции или метеорологични условия
• разработване на играчи с изкуствен интелект за игри като шах, го и видеоигри
• за диагностициране на болести, прогнозиране на резултатите от лечението на пациенти и анализ на медицински изображения.
• за откриване на измами, прогнозиране на цените на акциите и анализ на финансови данни.
• за подобряване на транспортния поток, прогнозиране на произшествия и оптимизиране на маршрутите на превозните средства.
• за анализиране на поведението на клиентите, прогнозиране на продажбите и персонализиране на рекламата.

Това са само няколко примера от многото области, в които се прилагат невронни мрежи. Универсалността на тези модели означава, че те могат да се използват за решаване на широк спектър от проблеми и оптимизиране на различни процеси в много отрасли. Обхватът на невронните мрежи продължава да се разширява с разработването на нови приложения и напредъка в машинното обучение

Какви сървъри се използват за невронните мрежи и защо?

Сървърите, използвани за невронни мрежи, обикновено са високопроизводителни изчислителни системи, които осигуряват достатъчно изчислителна мощност, памет и съхранение, за да могат да обучават и изпълняват големи и сложни невронни мрежи. Екипът на AlexHost.com препоръчва използването на няколко вида сървъри, включително

• Сървърни графични процесори (GPU): Графичните процесори са специализирани хардуерни ускорители, оптимизирани за паралелни изчисления и широко използвани в приложенията за машинно обучение и дълбоко обучение. Сървърите с графични процесори осигуряват висока паралелна изчислителна производителност и могат значително да ускорят процеса на обучение на големи и сложни невронни мрежи.
• Сървъри с централен процесор (CPU): Централнопроцесорните сървъри са изчислителни системи с общо предназначение, които осигуряват достатъчно изчислителна мощност за обучение и работа с невронни мрежи. Въпреки че може да са по-бавни от GPU сървърите, те са по-универсални и могат да се използват за по-широк кръг приложения.
• Процесори за обработка на тензори (TPU): TPU са специализирани хардуерни ускорители, разработени от Google специално за приложения за машинно обучение и дълбоко обучение. TPU осигуряват висока паралелна изчислителна производителност и са проектирани да работят безпроблемно с платформата за изчисления в облак TensorFlow на Google.
• Платформи за изчисления в облак. Платформите за изчисления в облак, като Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure и Google Cloud, осигуряват достъп до широк набор от изчислителни ресурси, които могат да се използват за обучение и работа с невронни мрежи. Платформите за изчисления в облак могат да бъдат рентабилни и мащабируеми, което позволява на потребителите бързо да предоставят и премахват ресурси при необходимост, без да инвестират в скъп хардуер.

Изборът на сървър за невронни мрежи зависи от няколко фактора, включително размера и сложността на мрежата, размера на данните за обучение и желаната скорост и точност на процеса на обучение. Като общо правило сървърите с графични процесори се предпочитат за обучение на големи и сложни невронни мрежи, докато сървърите с процесори и платформите за изчисления в облак са по-подходящи за по-малки, не толкова сложни мрежи или за разгръщане и изводи

Заключения

Невронните мрежи (изкуствен интелект (ИИ)) са бързо развиваща се област, която има за цел да разработи интелигентни машини, способни да изпълняват задачи, които обикновено изискват човешки интелект. През последните години изкуственият интелект отбеляза значителен напредък.ИИ трансформира индустриите и създава нови и може да донесе значителни социални и икономически ползи.Разработването и внедряването на ИИ обаче повдига и важни етични, правни и социални въпроси, като например неприкосновеност на личния живот, отчетност, прозрачност и пристрастност. Основното предизвикателство пред общността на ИИ е да се гарантира, че системите за ИИ се проектират и използват отговорно, както и че те са в съответствие с човешките ценности и цели.Също така развитието на ИИ ще продължи да зависи от напредъка в машинното обучение, големите данни и високопроизводителните изчисления и ще изисква сътрудничество между изследователите, практиците, политиците и обществото като цяло

P.S

AlexHost.com следи всички най-нови тенденции в областта на ИИ и се стреми да предоставя най-доброто обслужване на клиенти. За тези, които се интересуват от разработване на ИИ или имат нужда от сървър с графичен процесор, AlexHost.com предлага специализиран сървър с високопроизводителни графични процесори, включващ процесор Intel® Core™ i7-4770k, 16GB RAM, 8GB RX580 GPU и споделен порт 1 Gbps само за 99 евро на месец.За да активирате услугата, моля, посетете връзката за регистрация на услугата: https://bill.alexhost . com/tickets/new/ * Не забравяйте да включите коментар за конфигурацията в билета Intel® Core™ i7-4770 ( 4 ядра, 8 нишки ) 16GB RAM, GPU RX580 8 GB – за 99 евроТази услуга работи в тестови режим, така че ако имате въпроси, моля, свържете се с нас. Онлайн чат в Telegram: https://t.me/alexhost_on Също такавинаги можете да се запознаете с нашата гама от услуги на нашия уебсайт (alexhost.com).AlexHost.com – вашият достъп до най-добрите VPS хостинг услуги: SSD споделен хостинг, SSD VDS/VPS сървъри, специализирани сървъри, имена на домейни, SSL сертификати, споделен хостинг