A mesterséges neurális hálózatok (ANN) olyan számítási rendszer részei, amelyek célja az emberi agy elemzésének és feldolgozásának módja. Ezek képezik a mesterséges intelligencia (AI) alapjait és megoldják azokat a problémákat, amelyek emberi vagy statisztikai standardok alapján lehetetlennek vagy nehéznek bizonyulnak. Az ANN önálló tanulási képességekkel rendelkezik, amelyek lehetővé teszik jobb eredmények elérését, mivel több adat válik elérhetővé.
Mesterséges ideghálózatok (ANN) lebontása
A mesterséges neurális hálózatok (ANN) előkészítik az életet megváltoztató alkalmazások fejlesztésének lehetőségeit, amelyek a gazdaság minden ágazatában használhatók. Az ANN-ra épített mesterséges intelligencia (AI) platformok megzavarják a cselekedetek hagyományos módját. A weblapok más nyelvekre történő lefordításától kezdve a virtuális asszisztens online élelmiszerek megrendeléséig a chatbotokkal való beszélgetéssel a problémák megoldása érdekében az AI platformok egyszerűsítik a tranzakciókat, és elhanyagolható költségek mellett mindenki számára elérhetővé teszik a szolgáltatásokat.
Hogyan működik a rendszer?
A mesterséges ideghálózatok úgy épülnek fel, mint az emberi agy, és az idegcsomók össze vannak kötve, mint egy web. Az emberi agyban több százmilliárd sejt található neuronoknak. Minden egyes neuron egy sejttestből áll, amely az információk feldolgozásáért felel, azáltal, hogy információkat továbbít (bemenetek) és távol (kimeneteket) az agyból. Az ANN több száz vagy ezer mesterséges idegsejtből áll, úgynevezett feldolgozóegységekből, amelyeket csomópontok kapcsolnak össze. Ezek a feldolgozó egységek bemeneti és kimeneti egységekből állnak. A bemeneti egységek különböző formákat és struktúrákat kapnak egy belső súlyozási rendszer alapján, és az idegi hálózat megkísérli megismerni a bemutatott információkat egy kimeneti jelentés elkészítéséhez. Csakúgy, mint az embereknek szabályokra és iránymutatásokra van szükségük az eredmény vagy output eléréséhez, az ANNs a backpropagation nevű tanulási szabályok sorozatát is használja, amely a hiba visszafelé terjedésének rövidítése, hogy tökéletesítse output eredményeit.
Az ANN kezdetben egy képzési fázison megy keresztül, ahol megtanulja felismerni az adatok mintázatait, vizuálisan, hangzásban vagy szövegesen. Ebben a felügyelt szakaszban a hálózat összehasonlítja a ténylegesen előállított outputot azzal, amit előállítani akart, azaz a kívánt outputnal. A két eredmény közötti különbséget a hátsó szaporodással korrigáljuk. Ez azt jelenti, hogy a hálózat visszafelé halad a kimeneti egységtől a bemeneti egységekig, hogy beállítsa az egységek közötti kapcsolatok súlyát, amíg a tényleges és a kívánt eredmény közötti különbség a lehető legkisebb hibát eredményezi.
A képzési és a felügyeleti szakaszban az ANN-t megtanítják, hogy mit kell keresni, és milyen eredménynek kell lennie, igen / nem kérdés típusokkal, bináris számokkal. Például egy banknak, amely időben kíván felismerni a hitelkártya-csalást, négy bemeneti egysége van, amelyekkel ezek a kérdések szerepelnek: (1) Az ügylet a felhasználó lakóhelye szerinti országtól eltérő országban van? (2) A webhelyet, amelyet a kártya használ, kapcsolatban áll a bank megfigyelési listáján szereplő vállalatokkal vagy országokkal? (3) A tranzakció összege meghaladja a 2000 dollárt? (4) A tranzakciós számlán szereplő név megegyezik-e a kártyatulajdonos nevével? A bank azt akarja, hogy a „csalás észlelése” válaszok Igen Igen Igen Nem, bináris formátumban 1 1 1 0. Ha a hálózat tényleges outputja 1 0 1 0, addig módosítja az eredményeket, amíg egy olyan kimenetet nem mutat, amely megegyezik a 1 1 1 0. Képzés után a számítógépes rendszer figyelmeztetheti a bankot a folyamatban lévő csalárd ügyletekre, és sok pénzt takaríthat meg a banknak.
Praktikus alkalmazások
A mesterséges idegi hálókat alkalmazták a műtét minden területén. Az e-mail szolgáltatók az ANN segítségével spam-et észlelnek és törölnek a felhasználói beérkező levelekből; vagyonkezelők használják arra, hogy előre jelezzék a társaság részvényeinek irányát; A hitelminősítő társaságok javítják a hitelképezési módszereiket; az e-kereskedelmi platformok arra használják, hogy személyre szabják a közönségnek szóló ajánlásokat; a chatbotokat az ANN-val fejlesztettük ki a természetes nyelv feldolgozásához; a mély tanulási algoritmusok az ANN használatával megjósolják egy esemény valószínűségét; és az ANN alapításának listája több ágazaton, iparágon és országon keresztül folytatódik.
