SIECI NEURONOWE

Co to jest? Jak to działa? Jak ją wytrenować i jaka przyszłość czeka sztuczną inteligencję.

Dziś zespół Alexhost. com postara się udzielić odpowiedzi na wszystkie te pytania. Postaramy się zgłębić i ujawnić temat, i oczywiście nie pozostawimy Cię bez uwagi

Historia

Historia sieci neuronowych sięga lat 40. ubiegłego wieku, kiedy to grupa naukowców zaczęła badać wykorzystanie sieci sztucznych neuronów do naśladowania przetwarzania informacji podobnego do ludzkiego mózgu.W kolejnych dziesięcioleciach postęp w technologii komputerowej i lepsze zrozumienie neuronauki doprowadziły do nowoczesnego rozwoju bardziej wyrafinowanych modeli sieci neuronowych. Jednym z najbardziej wpływowych wczesnych osiągnięć w tej dziedzinie był algorytm Perceptron opracowany przez Franka Rosenblatta w latach 50.XXwieku. Algorytm ten pokazał, że proste sieci neuronowe można nauczyć rozpoznawania wzorców w danych – jest to dziś zasada algorytmu działania sieci neuronowych. Jednak pomimo początkowych obietnic, dziedzina sieci neuronowych znajdowała się w stagnacji przez kilka dziesięcioleci z powodu braku rozwoju maszyn i mocy obliczeniowej oraz oczywiście braku wiedzy teoretycznej. Dopiero pod koniec lat 80. dziedzina ta odrodziła się wraz z opracowaniem wstecznej propagacji, potężnego algorytmu uczenia się, który umożliwił trenowanie dużych i złożonych sieci neuronowych. Od tego czasu sieci neuronowe stały się kamieniem węgielnym sztucznej inteligencji i były wykorzystywane do szerokiego zakresu zadań, od rozpoznawania obrazu i mowy po przetwarzanie języka naturalnego.Do tej pory rozwój i szkolenie sieci neuronowych jest najbardziej sensacyjnym i najbardziej aktywnym obszarem badań i rozwoju, a nowe metody i architektury są stale proponowane i testowane

Zapoznajmy się z siecią neuronową.

Sieć neuronowa to model percepcji komputerowej i późniejszego uczenia się oparty na strukturze i funkcji działania ludzkiego mózgu. Model ten składa się z połączonych ze sobą “neuronów”, które przetwarzają dane między sobą i przekazują dalsze informacje.Dane wejściowe do sieci neuronowej przechodzą przez szereg połączonych ze sobą węzłów, z których każdy wykonuje proste obliczenia. Obliczenia te mogą być traktowane jako decyzje lub transformacje, a także uczenie się, któremu poddawane są dane w drodze do wyjścia. Połączenia tych węzłów są powiązane z wagami, które określają siłę wpływu jednego węzła na inny.Zadaniem trenowania sieci neuronowych jest wybór wag, które minimalizują błąd między przewidywaniami sieci a rzeczywistymi wynikami wyjściowymi w jak największym stopniu. Proces ten znany jest jako wsteczna propagacja błędów, która wykorzystuje opadanie gradientowe w celu dostosowania wag i zminimalizowania błędu

Neuron i synapsa, co to jest i jaką funkcję pełni?

• Neuron jest podstawowym budulcem układu nerwowego każdego zwierzęcia, a także sztucznych sieci neuronowych. W kontekście sztucznych sieci neuronowych neuron jest jednostką przetwarzania danych, która otrzymuje dane wejściowe od innych neuronów, wykonuje również obliczenia i generuje dane wyjściowe, które są następnie przekazywane do innych podobnych neuronów w celu dalszych obliczeń, ten proces zmniejszania błędów między prognozami sieci a rzeczywistymi wynikami.
• Synapsa jest tym, co łączy dwa neurony. W ludzkim mózgu synapsy przekazują sygnały między neuronami poprzez uwalnianie substancji chemicznych, które wiążą się z receptorami na neuronie odbierającym. W sztucznych sieciach neuronowych analogiem synapsy jest połączenie między węzłami, które jest reprezentowane przez wagę określającą siłę połączenia.

Jakie są rodzaje sieci neuronowych?

Istnieje kilka typów sieci neuronowych, a każdy typ jest przeznaczony do określonych zadań.Najczęściej używane typy sieci neuronowych to

• Feedforward Neural Networks: Jest to najprostszy typ sieci neuronowej, w której dane przepływają tylko w jednym kierunku, od wejścia do wyjścia.
• Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN): Jest to rodzaj sieci neuronowej typu feed-forward, która szczególnie dobrze nadaje się do zadań rozpoznawania obrazów. Wykorzystują one warstwy konwolucyjne do automatycznego uczenia się odpowiednich cech.
• Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN): Połączenia tej sieci neuronowej tworzą ukierunkowaną pętlę, która umożliwia przechowywanie informacji. Najczęściej używane do rozpoznawania mowy i przetwarzania języka naturalnego.
• Autoenkodery: Rodzaj sieci neuronowej typu feedforward wykorzystywanej do uczenia bez nadzoru. Proces w tego typu sieci odbywa się w ramach częściowego kodowania danych wejściowych i częściowego dekodowania oryginalnych danych, które są odzyskiwane ze skompresowanej reprezentacji.
• Generative Adversarial Networks (GAN): rodzaj sieci neuronowej składającej się z dwóch części: generatora, który tworzy nowe próbki danych, oraz dyskryminatora, który ocenia próbki wygenerowane przez generator, a także próbuje odróżnić je od rzeczywistych danych. Sieci GAN są najczęściej wykorzystywane do syntezy obrazu i rozszerzania danych.

Są to najpopularniejsze typy sieci neuronowych, ale istnieją też inne, w tym głębokie sieci przekonań, maszyny Boltzmanna i samoorganizujące się mapy

W jakich obszarach wykorzystywane są sieci neuronowe?

Sieci neuronowe – mogą być wykorzystywane do rozwiązywania szerokiego zakresu problemów

• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): klasyfikacja tekstu, tłumaczenie maszynowe i analiza nastrojów.
• Systemy rekomendacji: dostarczanie użytkownikom spersonalizowanych rekomendacji, takich jak rekomendacje filmów lub produktów, na podstawie ich wcześniejszych zachowań.
• Wykrywanie anomalii: Może być wykorzystywane do wykrywania wartości odstających lub anomalii, takich jak wykrywanie oszustw w transakcjach finansowych.
• Modelowanie predykcyjne: Może być wykorzystywane do prognozowania na podstawie danych z przeszłości, takich jak ceny akcji lub warunki pogodowe.
• Gry: Sieci neuronowe zostały wykorzystane do opracowania graczy AI do gier takich jak szachy, go i gry wideo.

To tylko kilka przykładów zastosowania sieci neuronowych. Wszechstronność tych modeli oznacza, że mogą być one stosowane w szerokim zakresie zastosowań i branż, od finansów i opieki zdrowotnej po transport i marketing

Zakres sieci neuronowych.

Zakres zastosowania sieci neuronowych jest bardzo szeroki i obejmuje wiele branż. Sieci neuronowe są wykorzystywane do takich zadań

• jak klasyfikacja obrazów, wykrywanie obiektów i segmentacja obrazów
• pisanie i klasyfikowanie tekstów,
• rozpoznawanie głosu i analiza nastrojów
• dostarczanie użytkownikom spersonalizowanych rekomendacji, takich jak filmy lub produkty, na podstawie ich wcześniejszych zachowań
• wykrywanie wartości odstających lub anomalii w zbiorze danych, takich jak wykrywanie oszustw w transakcjach finansowych
• do prognozowania na podstawie danych z przeszłości, takich jak ceny akcji lub warunki pogodowe
• do tworzenia odtwarzaczy AI do gier takich jak szachy, go i gry wideo
• do diagnozowania chorób, przewidywania wyników pacjentów i analizowania obrazów medycznych.
• do wykrywania oszustw, prognozowania cen akcji i analizy danych finansowych.
• do poprawy płynności ruchu, przewidywania wypadków i optymalizacji tras pojazdów.
• do analizy zachowań klientów, przewidywania sprzedaży i personalizacji reklam.

To tylko kilka przykładów z wielu obszarów, w których stosowane są sieci neuronowe. Wszechstronność tych modeli oznacza, że mogą być one wykorzystywane do rozwiązywania szerokiego zakresu problemów i optymalizacji różnych procesów w wielu branżach. Zakres zastosowania sieci neuronowych stale się poszerza wraz z rozwojem nowych aplikacji i postępem w dziedzinie uczenia maszynowego

Jakie serwery są wykorzystywane w sieciach neuronowych i dlaczego?

Serwery używane do sieci neuronowych to zazwyczaj wysokowydajne systemy obliczeniowe, które zapewniają wystarczającą moc obliczeniową, pamięć i pamięć masową, aby móc trenować i uruchamiać duże i złożone sieci neuronowe. Zespół AlexHost. com zaleca korzystanie z kilku typów serwerów, w tym

• Serwerowe procesory graficzne (GPU): GPU to wyspecjalizowane akceleratory sprzętowe zoptymalizowane pod kątem obliczeń równoległych i szeroko stosowane w aplikacjach uczenia maszynowego i głębokiego uczenia. Serwery GPU zapewniają wysoką wydajność obliczeń równoległych i mogą znacznie przyspieszyć proces uczenia dużych i złożonych sieci neuronowych.
• Serwery jednostek centralnych (CPU): Serwery CPU to systemy obliczeniowe ogólnego przeznaczenia, które zapewniają wystarczającą moc obliczeniową do trenowania i uruchamiania sieci neuronowych. Choć mogą być wolniejsze niż serwery GPU, są bardziej wszechstronne i mogą być wykorzystywane w szerszym zakresie aplikacji.
• Jednostki przetwarzania tensorowego (TPU): Jednostki TPU to wyspecjalizowane akceleratory sprzętowe opracowane przez firmę Google specjalnie do zastosowań związanych z uczeniem maszynowym i głębokim uczeniem. TPU zapewniają wysoką wydajność obliczeń równoległych i zostały zaprojektowane do płynnej współpracy z platformą chmurową Google TensorFlow.
• Platformy przetwarzania w chmurze. Platformy obliczeniowe w chmurze, takie jak Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure i Google Cloud, zapewniają dostęp do szerokiej gamy zasobów obliczeniowych, które można wykorzystać do trenowania i uruchamiania sieci neuronowych. Platformy przetwarzania w chmurze mogą być opłacalne i skalowalne, umożliwiając użytkownikom szybkie udostępnianie i usuwanie zasobów w razie potrzeby bez inwestowania w drogi sprzęt.

Wybór serwera dla sieci neuronowych zależy od kilku czynników, w tym rozmiaru i złożoności sieci, rozmiaru danych uczących oraz pożądanej szybkości i dokładności procesu uczenia. Zasadniczo serwery GPU są preferowane do trenowania dużych i złożonych sieci neuronowych, podczas gdy serwery CPU i platformy przetwarzania w chmurze są bardziej odpowiednie dla mniejszych, mniej złożonych sieci lub do wdrażania i wnioskowania

Wnioski

Sieci neuronowe (sztuczna inteligencja (AI)) to szybko rozwijająca się dziedzina, której celem jest opracowanie inteligentnych maszyn zdolnych do wykonywania zadań, które normalnie wymagałyby ludzkiej inteligencji. W ostatnich latach sztuczna inteligencja poczyniła znaczne postępy. AI przekształca branże i tworzy nowe, a także może przynieść znaczące korzyści społeczne i gospodarcze.Jednak rozwój i wdrażanie AI wiąże się również z ważnymi kwestiami etycznymi, prawnymi i społecznymi, takimi jak prywatność, odpowiedzialność, przejrzystość i stronniczość. Zapewnienie, że systemy AI są projektowane i wykorzystywane w sposób odpowiedzialny oraz że są one zgodne z ludzkimi wartościami i celami, jest głównym wyzwaniem stojącym przed społecznością AI. Ponadto rozwój AI będzie nadal zależał od postępów w uczeniu maszynowym, dużych zbiorach danych i obliczeniach o wysokiej wydajności i będzie wymagał współpracy między naukowcami, praktykami, decydentami i całym społeczeństwem

P.S

AlexHost.com śledzi wszystkie najnowsze trendy AI i dąży do zapewnienia najlepszej obsługi klienta. Dla osób zainteresowanych rozwojem sztucznej inteligencji lub potrzebujących serwera GPU, AlexHost.com oferuje dedykowany serwer z wysokowydajnymi procesorami graficznymi, w tym procesorem Intel® Core ™ i7-4770k, 16 GB pamięci RAM, 8 GB GPU RX580 i współdzielonym portem 1 Gbps za jedyne 99 euro miesięcznie.Aby aktywować usługę, odwiedź link do rejestracji usługi: https://bill.alexhost.com/tickets/new/ * Pamiętaj, aby dołączyć komentarz do konfiguracji w bilecie Intel® Core ™ i7-4770 ( 4 rdzenie, 8 wątków ) 16 GB pamięci RAM, GPU RX580 8 GB – za 99euro Usługę uruchamiamy w trybie testowym, więc jeśli masz pytania, skontaktuj się z nami. Czat online Telegram: https://t.me/alexhost_on Ponadtozawsze możesz zapoznać się z naszą ofertą usług na naszej stronie internetowej (alexhost.com).AlexHost.com – dostęp do najlepszych usług hostingowych VPS: Hosting współdzielony SSD, serwery SSD VDS/VPS, serwery dedykowane, nazwy domen, certyfikaty SSL, hosting współdzielony