Ce este aceasta? Cum funcționează? Cum se antrenează și ce ne 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, bineînțeles, 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 în mod similar cu creierul uman.

În deceniile următoare, progresele în tehnologia informatică și o mai bună înțelegere în domeniul neuroștiinței 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 câteva decenii din cauza lipsei de dezvoltare a mașinilor și a puterii de calcul și, bineînțeles, a lipsei de cunoștințe teoretice. Abia la sfârșitul anilor 1980, domeniul a cunoscut o revenire odată cu dezvoltarea backpropagation, un algoritm de învățare puternic care a permis antrenarea unor rețele 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 până la procesarea limbajului natural.

Până în prezent, dezvoltarea și antrenarea rețelelor neuronale reprezintă cel mai senzațional și mai activ domeniu de cercetare și dezvoltare, fiind propuse și testate în mod constant noi metode și arhitecturi.

Să ne familiarizăm 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 în “neuroni” interconectați care procesează date între ei și transmit informații suplimentare.

Datele de 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 pe care o suferă datele la ieșire. Conexiunile acestor noduri sunt asociate cu ponderi, care determină puterea influenței unui nod asupra altuia.

Sarcina antrenării rețelelor neuronale este de a selecta ponderi care să minimizeze cât mai mult posibil eroarea dintre predicțiile rețelei și rezultatele reale de ieșire. Acest proces este cunoscut sub numele de propagare inversă a erorilor, care utilizează coborârea gradientului pentru a ajusta ponderile și a minimiza eroarea.

Neuronul și sinapsa, 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 procesare a datelor care primește intrări de la alți neuroni, efectuează, de asemenea, calcule și produce ieșiri care sunt ulterior transmise altor neuroni similari pentru calcule ulterioare, acest proces de reducere a erorilor dintre predicțiile rețelei și ieșirile reale. rezultate. 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 cadrul rețelelor neuronale artificiale, analalagul 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 și fiecare tip este conceput pentru sarcini specifice.

Cele mai frecvent utilizate tipuri de rețele neuronale sunt:

– Rețele neuronale de tip 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 de tip 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 procesarea limbajului natural.

– Autocodificatoare: Un tip de rețea neuronală de tip feedforward utilizat pentru învățarea nesupravegheată. Procesul în acest tip de rețea are loc în condițiile unei codificări parțiale a datelor de intrare și a unei decodificări parțiale 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 încearcă, de asemenea, să le distingă de datele reale. GAN-urile sunt utilizate cel mai frecvent pentru sinteza imaginilor și pentru creșterea datelor.

Acestea sunt cele mai comune tipuri de rețele neuronale, dar există și altele, inclusiv rețelele de credință profundă, mașinile Boltzmann și hărțile de auto-organizare.

În ce domenii sunt utilizate rețelele neuronale?

Rețelele neuronale – pot fi utilizate pentru a rezolva o gamă largă de probleme:

– Procesarea 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 anterior.

– Detectarea anomaliilor: Poate fi utilizat pentru a detecta valorile aberante sau anomaliile, cum ar fi detectarea fraudei în tranzacțiile financiare.

– Modelare 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 de inteligență artificială pentru jocuri precum șahul, go și jocurile video.

Acestea sunt doar câteva exemple de utilizare a rețelelor neuronale. Versatilitatea acestor modele înseamnă că ele pot fi aplicate într-o gamă largă de aplicații și industrii, de la finanțe și sănătate la transporturi și marketing.

Domeniul de aplicare al rețelelor neuronale.

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

– cum ar fi 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 anterior

– pentru a detecta valori aberante sau anomalii într-un set de date, cum ar fi detectarea fraudei în tranzacțiile financiare

– pentru a face previziuni pe baza datelor anterioare, cum ar fi prețurile acțiunilor sau condițiile meteorologice

– pentru a dezvolta jucători de inteligență artificială pentru jocuri precum șah, go și jocuri video

– pentru diagnosticarea bolilor, prezicerea rezultatelor pacienților și analiza imaginilor medicale.

– pentru detectarea fraudei, prognozarea prețurilor acțiunilor și analiza datelor financiare.

– pentru a îmbunătăți fluxul de trafic, a prezice accidentele și a optimiza rutele vehiculelor.

– pentru a analiza comportamentul clienților, a prezice vânzările și a personaliza publicitatea.

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 domeniul învățării automate.

Concluzii

Rețelele neuronale (inteligența artificială (AI)) reprezintă un domeniu în evoluție rapidă care are ca scop dezvoltarea de mașini inteligente capabile să îndeplinească sarcini care, în mod normal, ar necesita inteligența umană. În ultimii ani, inteligența artificială a înregistrat progrese semnificative.

Inteligența artificială transformă industriile și creează altele noi și poate 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. Asigurarea faptului că sistemele de inteligență artificială sunt concepute și utilizate în mod responsabil și că sunt în concordanță cu valorile și obiectivele umane reprezintă o provocare majoră cu care se confruntă comunitatea IA.

De asemenea, dezvoltarea inteligenței artificiale va continua să depindă de progresele 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 politică și societatea în general.

P.S.

AlexHost.com urmărește cele mai recente tendințe AI și își propune să ofere cele mai bune servicii pentru clienți. Pentru cei interesați de dezvoltarea AI sau care au nevoie de un server cu GPU, AlexHost.com oferă un server dedicat cu GPU de înaltă performanță care include un procesor Intel® Core™ i7-4770k, 16GB RAM, 8GB RX580 GPU și port partajat 1 Gbps pentru doar 99 de euro pe lună.

Pentru a activa serviciul, vă rugăm să accesați link-ul pentru înregistrarea serviciului: https://bill.alexhost.com/tickets/new/ 

* Nu uitați să includeți un comentariu privind configurația în bilet Intel® Core™ i7-4770 ( 4 Cores, 8 Threads ) 16GB RAM, GPU RX580 8 GB – pentru 99 euro

Rulăm acest serviciu în regim de testare, așa că, dacă aveți întrebări, vă rugăm să ne contactați.

Chat online pe Telegram: https://t.me/alexhost_on

De asemenea, puteți oricând să vă familiarizați 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, servere SSD VDS/VPS, servere dedicate, nume de domenii, certificate SSL, shared hosting.