REȚELE NEURONALE

Ce este aceasta? Cum funcționează? Cum se antrenează și ce rezervă viitorul pentru inteligența artificială.

Astăzi echipa Alexhost.com va încerca să vă ofere răspunsuri la toate aceste întrebări. Vom încerca să aprofundăm și să dezvăluim subiectul și, desigur, nu vă vom lăsa fără atenție

Bаckstory

Istoria rețelelor neuronale datează încă din anii 1940, când un grup de cercetători științifici a început să studieze utilizarea rețelelor de neuroni artificiali pentru a imita procesarea informațiilor similar cu creierul uman.În deceniile următoare, progresele în tehnologia informatică și o mai bună înțelegere în neuroștiințe au dus la dezvoltarea modernă a unor modele de rețele neuronale mai sofisticate. Una dintre cele mai influente evoluții timpurii în acest domeniu a fost algoritmul Perceptron dezvoltat de Frank Rosenblatt în anii 1950. Acest algoritm a arătat că rețelele neuronale simple pot fi învățate să recunoască modele în date – acesta este astăzi principiul algoritmului de funcționare a rețelelor neuronale.Cu toate acestea, în ciuda promisiunilor inițiale, domeniul rețelelor neuronale a stagnat timp de mai multe decenii din cauza lipsei de dezvoltare a mașinilor și a puterii de calcul și, desigur, a lipsei de cunoștințe teoretice. Abia la sfârșitul anilor 1980, domeniul a cunoscut o renaștere odată cu dezvoltarea backpropagation, un puternic algoritm de învățare care a permis antrenarea rețelelor neuronale mari și complexe.De atunci, rețelele neuronale au devenit o piatră de temelie a inteligenței artificiale și au fost utilizate pentru o gamă largă de sarcini, de la recunoașterea imaginilor și a vorbirii la prelucrarea limbajului natural.Până în prezent, dezvoltarea și antrenarea rețelelor neuronale reprezintă cel mai senzațional și mai activ domeniu de cercetare și dezvoltare, noi metode și arhitecturi fiind propuse și testate în mod constant

Să facem cunoștință cu rețeaua neuronală.

O rețea neuronală este un model de percepție computerizată și de învățare ulterioară bazat pe structura și funcția acțiunilor creierului uman. Acest model constă din “neuroni” interconectați care prelucrează date între ei și transmit informații suplimentare. Datelede intrare într-o rețea neuronală trec printr-o serie de noduri interconectate, fiecare dintre acestea efectuând un calcul simplu. Aceste calcule pot fi considerate decizii sau transformări, precum și învățarea prin care trec datele în drumul lor spre ieșire. Conexiunile acestor noduri sunt asociate cu ponderi, care determină puterea de influență a unui nod asupra altuia.Sarcina de formare a rețelelor neuronale este de a selecta ponderile care minimizează cât mai mult posibil eroarea dintre predicțiile rețelei și rezultatele reale de ieșire. Acest proces este cunoscut sub numele de retropropagare a erorilor, care utilizează coborârea gradientului pentru a ajusta ponderile și a minimiza eroarea

Neuron și sinapsă, ce este și ce funcție îndeplinește?

Neuronul este elementul de bază al sistemului nervos la orice animal, precum și în rețelele neuronale artificiale. În contextul rețelelor neuronale artificiale, un neuron este o unitate de prelucrare a datelor care primește intrări de la alți neuroni, efectuează calcule și produce ieșiri care sunt transmise ulterior altor neuroni similari pentru calcule ulterioare, acest proces reducând erorile dintre predicțiile rețelei și ieșirile reale. rezultate.
O sinapsă este ceea ce conectează doi neuroni. În creierul uman, sinapsele transmit semnale între neuroni prin eliberarea de substanțe chimice care se leagă de receptorii de pe neuronul receptor. În rețelele neuronale artificiale, analalag unei sinapse este o conexiune între noduri, care este reprezentată de o greutate care determină puterea conexiunii.

Care sunt tipurile de rețele neuronale?

Există mai multe tipuri de rețele neuronale, iar fiecare tip este conceput pentru sarcini specifice.Cele mai frecvent utilizate tipuri de rețele neuronale sunt

Rețele neuronale feedforward: Acesta este cel mai simplu tip de rețea neuronală în care datele circulă într-o singură direcție, de la intrare la ieșire.
Rețele neuronale convoluționale (CNN): Acesta este un tip de rețea neuronală feed-forward care este deosebit de potrivită pentru sarcinile de recunoaștere a imaginilor. Acestea utilizează straturi convoluționale pentru a învăța automat caracteristicile relevante.
Rețele neuronale recurente (RNN): Conexiunile acestei rețele neuronale formează o buclă dirijată care permite stocarea informațiilor. Cel mai frecvent utilizate pentru recunoașterea vorbirii și prelucrarea limbajului natural.
Autoencodere: Un tip de rețea neuronală feedforward utilizată pentru învățarea nesupravegheată. Procesul în acest tip de rețea are loc sub codificarea parțială a datelor de intrare și decodificarea parțială a datelor originale, care se recuperează din reprezentarea comprimată.
Generative Adversarial Networks (GAN): un tip de rețea neuronală cu două părți: un generator care creează noi eșantioane de date și un discriminator care evaluează eșantioanele generate de generator și, de asemenea, încearcă să le distingă de datele reale. GAN-urile sunt cel mai frecvent utilizate pentru sinteza imaginilor și creșterea datelor.

Acestea sunt cele mai comune tipuri de rețele neuronale, dar există și altele, inclusiv rețele de credință profundă, mașini Boltzmann și hărți de auto-organizare

În ce domenii sunt utilizate rețelele neuronale?

Rețele neuronale – pot fi utilizate pentru a rezolva o gamă foarte largă de probleme

Prelucrarea limbajului natural (NLP): clasificarea textelor, traducerea automată și analiza sentimentelor.
Sisteme de recomandare: pentru a oferi recomandări personalizate utilizatorilor, cum ar fi recomandări de filme sau produse, pe baza comportamentului lor trecut.
Detectarea anomaliilor: Poate fi utilizată pentru a detecta valorile aberante sau anomaliile, cum ar fi detectarea fraudei în tranzacțiile financiare.
Modelarea predictivă: Poate fi utilizată pentru a face predicții pe baza datelor din trecut, cum ar fi prețurile acțiunilor sau condițiile meteorologice.
Jocuri: Rețelele neuronale au fost utilizate pentru a dezvolta jucători AI pentru jocuri precum șah, go și jocuri video.

Acestea sunt doar câteva exemple ale modului în care pot fi utilizate rețelele neuronale. Versatilitatea acestor modele înseamnă că ele pot fi aplicate într-o gamă largă de aplicații și industrii, de la finanțe și asistență medicală la transport și marketing

Domeniul de aplicare al rețelelor neuronale.

Domeniul de aplicare al rețelelor neuronale este foarte larg și acoperă o gamă foarte largă de industrii. Rețelele neuronale sunt utilizate pentru sarcini precum

precum clasificarea imaginilor, detectarea obiectelor și segmentarea imaginilor
scrierea și clasificarea textelor,
recunoașterea vocii și analiza sentimentelor
pentru a oferi recomandări personalizate utilizatorilor, cum ar fi filme sau produse, pe baza comportamentului lor trecut
detectarea valorilor aberante sau a anomaliilor într-un set de date, cum ar fi detectarea fraudei în tranzacțiile financiare
pentru a face previziuni pe baza datelor din trecut, cum ar fi prețurile acțiunilor sau condițiile meteorologice
pentru a dezvolta jucători AI pentru jocuri precum șah, go și jocuri video
pentru diagnosticarea bolilor, prezicerea rezultatelor pacienților și analizarea imaginilor medicale.
pentru detectarea fraudelor, previzionarea prețului acțiunilor și analiza datelor financiare.
pentru îmbunătățirea fluxului de trafic, predicția accidentelor și optimizarea rutelor vehiculelor.
pentru analizarea comportamentului clienților, previzionarea vânzărilor și personalizarea publicității.

Acestea sunt doar câteva exemple din numeroasele domenii în care sunt aplicate rețelele neuronale. Versatilitatea acestor modele înseamnă că ele pot fi utilizate pentru a rezolva o gamă largă de probleme și pentru a optimiza diverse procese în multe industrii. Domeniul de aplicare al rețelelor neuronale continuă să se extindă odată cu dezvoltarea de noi aplicații și cu progresele în învățarea automată

Ce servere sunt utilizate pentru rețelele neuronale și de ce?

Serverele utilizate pentru rețelele neuronale sunt de obicei sisteme de calcul de înaltă performanță care oferă suficientă putere de procesare, memorie și stocare pentru a putea antrena și rula rețele neuronale mari și complexe. Echipa AlexHost.com recomandă utilizarea mai multor tipuri de servere, inclusiv

Server Unități de procesare grafică (GPU): GPU-urile sunt acceleratoare hardware specializate optimizate pentru calcul paralel și utilizate pe scară largă în aplicațiile de învățare automată și de învățare profundă. Serverele GPU oferă performanțe ridicate de calcul paralel și pot accelera semnificativ procesul de formare a rețelelor neuronale mari și complexe.
Servere cu unitate centrală de procesare (CPU): Serverele CPU sunt sisteme de calcul de uz general care oferă suficientă putere de procesare pentru formarea și rularea rețelelor neuronale. Deși pot fi mai lente decât serverele GPU, acestea sunt mai versatile și pot fi utilizate pentru o gamă mai largă de aplicații.
Unități de procesare tensorială (TPU): TPU sunt acceleratoare hardware specializate dezvoltate de Google special pentru aplicații de învățare automată și de învățare profundă. TPU oferă performanțe ridicate de calcul paralel și sunt concepute pentru a funcționa perfect cu platforma de cloud computing TensorFlow a Google.
Platforme de cloud computing. Platformele de cloud computing precum Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure și Google Cloud oferă acces la o gamă largă de resurse de calcul care pot fi utilizate pentru formarea și rularea rețelelor neuronale. Platformele de cloud computing pot fi rentabile și scalabile, permițând utilizatorilor să furnizeze și să elimine rapid resurse în funcție de necesități, fără a investi în hardware costisitor.

Alegerea serverului pentru rețele neuronale depinde de mai mulți factori, inclusiv dimensiunea și complexitatea rețelei, dimensiunea datelor de formare și viteza și precizia dorite ale procesului de formare. Ca regulă generală, serverele GPU sunt preferate pentru formarea rețelelor neuronale mari și complexe, în timp ce serverele CPU și platformele de cloud computing sunt mai potrivite pentru rețele mai mici și mai puțin complexe sau pentru implementare și inferență

Concluzii

Rețelele neuronale [inteligența artificială (AI)] reprezintă un domeniu care evoluează rapid și care urmărește să dezvolte mașini inteligente capabile să îndeplinească sarcini care, în mod normal, ar necesita inteligență umană. În ultimii ani, inteligența artificială a înregistrat progrese semnificative. Inteligențaartificială transformă industriile și creează altele noi, putând aduce beneficii sociale și economice semnificative.Cu toate acestea, dezvoltarea și implementarea inteligenței artificiale ridică, de asemenea, probleme etice, juridice și sociale importante, cum ar fi confidențialitatea, responsabilitatea, transparența și părtinirea.De asemenea, dezvoltarea inteligenței artificiale va continua să depindă de progresele înregistrate în domeniul învățării automate, al volumului mare de date și al calculului de înaltă performanță și va necesita colaborarea între cercetători, practicieni, factorii de decizie și societate în general

P.S

AlexHost.com urmărește toate cele mai recente tendințe în domeniul IA și își propune să ofere cele mai bune servicii pentru clienți. Pentru cei interesați de dezvoltarea AI sau care au nevoie de un server GPU, AlexHost.com oferă un server dedicat cu GPU-uri de înaltă performanță, inclusiv un procesor Intel® Core™ i7-4770k, 16GB RAM, 8GB RX580 GPU și port partajat 1 Gbps pentru doar 99 euro pe lună.Pentru a activa serviciul, vă rugăm să vizitați link-ul pentru înregistrarea serviciului: https://bill.alexhost.com/tickets/new/ * Nu uitați să includeți un comentariu cu privire la configurație în ticket Intel® Core™ i7-4770 ( 4 Cores, 8 Threads ) 16GB RAM, GPU RX580 8 GB – pentru 99 de euroExecutăm acest serviciu în modul de testare, deci dacă aveți întrebări, vă rugăm să ne contactați. Chat online Telegram: https://t.me/alexhost_on De asemenea, vă puteți familiariza întotdeauna cu gama noastră de servicii pe site-ul nostru (alexhost.com).AlexHost.com – accesul dvs. la cele mai bune servicii de găzduire VPS: SSD shared hosting, SSD servere VDS/VPS, servere dedicate, nume de domenii, certificate SSL, shared hosting