Umělé neuronové sítě vznikly s cílem napodobit komplexní propojení neuronů v lidském nervovém systému.
Vycházelo se z předpokladu, že když je biologický nervový systém tak efektivní při přenosu a zpracování signálů, mohl by být inspirací pro vytvoření umělé inteligence u strojů.
Tento přístup vedl k návrhu sítě umělých neuronů, které jsou schopny zpracovávat a předávat data podobně jako shluk neuronů v lidském mozku.
Tím se stroje výrazně zdokonalily ve schopnosti učit se a inteligentně reagovat, což vedlo k vzniku neuronových sítí.
V tomto článku se podíváme na neuronové sítě, prozkoumáme, jak fungují, jaké jsou jejich výhody a další důležité aspekty.
Pojďme na to!
Co jsou neuronové sítě?
Zdroj obrázku: Tibco.com
Neuronové sítě, někdy nazývané umělé neuronové sítě (ANN), tvoří součást umělé inteligence (AI) a strojového učení (ML). Učí stroje a počítače zpracovávat informace podobným způsobem jako lidský mozek. Tato síť je adaptivní a dokáže se učit z předchozích aktivit a neustále se zdokonalovat.
Neuronové sítě jsou podmnožinou strojového učení, jejichž základem jsou algoritmy hlubokého učení. Název „neuronová síť“ odkazuje na složitou síť neuronů v lidském mozku a jejich vzájemnou komunikaci.
Neuronová síť využívá tréninková data jako vstup pro svůj proces učení a zlepšování schopností. Díky tomu se neustále učí z minulých dat s rostoucí přesností, což z ní dělá silný a moderní nástroj.
Historie neuronových sítí sahá až do počátků výpočetní techniky. První návrh neuronové sítě představil Warren McCulloch jako obvodový systém schopný aproximovat funkce lidského mozku.
V roce 1958 Frank Rosenblatt vyvinul první model umělého perceptronu. O „rekurentních neuronových sítích“ publikoval článek John Hopfield v roce 1982. V roce 1988 se neuronové sítě začaly hojně používat v oblasti výzkumu proteinů.
Tato technologie byla využita k predikci trojrozměrných tvarů proteinů. V roce 1992 byl vytvořen algoritmus pro rozpoznávání 3D objektů.
Dnes jsou neuronové sítě velmi pokročilé. Najdeme je v mnoha odvětvích, od zdravotnictví, letectví a obrany, až po kybernetickou bezpečnost, marketing a předpovědi počasí.
Jak fungují neuronové sítě?
Jak již bylo zmíněno, vývoj neuronových sítí byl inspirován neuronovou strukturou lidského mozku. Neurony v lidském mozku tvoří komplexní a hustě propojenou síť, skrze kterou se přenášejí signály a zpracovávají informace. Stejným způsobem fungují neurony v umělých neuronových sítích.
Základní princip fungování neuronových sítí spočívá v propojení mnoha a různých vrstev neuronů uvnitř sítě. Každý neuron je spojen s dalším prostřednictvím uzlu.
Neuron může přijímat vstup z vrstvy před ním a odesílat výstup, který pak předá další vrstvě. Tento proces se neustále opakuje, dokud poslední vrstva nedosáhne rozhodnutí nebo předpovědi.
Fungování neuronové sítě lze lépe pochopit skrze mechanismy jednotlivých vrstev, kterými data procházejí a jsou zpracovávána. V základní struktuře existují tři vrstvy – vstupní, skrytá a výstupní.
Vstupní vrstva
Tato vrstva neuronové sítě je zodpovědná za příjem dat z vnějšího světa. Po shromáždění dat je tato vrstva také zpracuje, analyzuje jejich obsah a přidává kategorii pro lepší identifikaci. Poté data odešle do další vrstvy.
Skrytá vrstva
Data do skryté vrstvy přicházejí ze vstupní vrstvy a dalších skrytých vrstev. Neuronová síť může obsahovat velké množství skrytých vrstev. Každá skrytá vrstva analyzuje vstup, který obdržela z předchozí vrstvy. Po zpracování se vstup předává dál.
Výstupní vrstva
Data z poslední skryté vrstvy se dostávají do výstupní vrstvy. Tato vrstva zobrazuje konečný výstup ze zpracování dat, které proběhlo v předchozích vrstvách neuronové sítě. Výstupní vrstva může mít jeden nebo více uzlů, v závislosti na charakteru vstupu.
Například při práci s binárními daty (1/0, Ano/Ne) se použije jeden výstupní uzel. Při zpracování dat z více kategorií bude použito více uzlů.
Skrytá vrstva je v podstatě hluboce se učící síť propojení mezi několika uzly. Spojení uzlů je reprezentováno číslem nazývaným „váha“. Toto číslo udává, jak silně může daný uzel ovlivnit ostatní uzly. Kladná hodnota značí schopnost excitovat jiný uzel, záporná hodnota naopak inhibovat.
Typy neuronových sítí
Pro různé účely a data se používají různé typy neuronových sítí, z nichž každá má specifickou architekturu. Zde jsou některé typy neuronových sítí:
#1. Dopředná síť
Tento typ neuronové sítě obsahuje několik vzájemně propojených skrytých vrstev a neuronů. Informace zde proudí pouze dopředu bez zpětného šíření, odtud název „feedforward“. Větší počet těchto vrstev pomáhá přizpůsobit váhy a zlepšit učení.
#2. Perceptron
Jedná se o nejzákladnější formu sítě, která se skládá pouze z jednoho neuronu. Neuron aplikuje aktivační funkci na vstup, aby získal binární výstup. V podstatě sečte vstupní hodnotu a váhu uzlu a předá součet aktivační funkci k vytvoření výstupu. V tomto typu sítě chybí skryté vrstvy.
#3. Vícevrstvý perceptron
Tento typ neuronové sítě umožňuje zpětné šíření, které není podporováno u dopředných systémů. Obsahuje několik skrytých vrstev a aktivačních funkcí, které umožňují obousměrný tok dat. Vstupy se šíří dopředu, zatímco aktualizace váhy se šíří zpět. Aktivační funkci lze měnit dle potřeby.
#4. Radiální základní síť
Tato kategorie sítí používá vrstvu neuronů Radiální Základní Funkce (RBF) mezi vstupní a výstupní vrstvou. Tyto neurony mohou ukládat třídy různých trénovacích dat a používat tak odlišný způsob předpovídání cílů. Neuron porovnává euklidovské vzdálenosti s uloženými třídami na základě hodnoty vstupního prvku.
#5. Konvoluční síť
Tato neuronová síť obsahuje několik vrstev konvolucí, které identifikují důležité prvky ze vstupů, například z obrázků. První vrstvy se zaměřují na detaily nižší úrovně, zatímco následující vrstvy na detaily vyšší úrovně. Tato síť používá k vytváření map vlastní matici neboli filtr.
#6. Rekurentní síť
Tato síť se používá, pokud je potřeba získávat predikce ze sekvence dat. Může zpracovávat vstupy s časovým zpožděním z poslední predikce. Tyto údaje jsou uloženy v datové buňce RNN, která funguje jako druhý vstup použitý pro predikci.
#7. Síť s krátkodobou pamětí
Tento typ neuronové sítě používá speciální paměťovou buňku k ukládání informací na delší dobu a řeší problém mizejících gradientů. Logická hradla se používají k určení, které výstupy se mají použít a které vyřadit. Používají se tři logická hradla – vstupní, výstupní a zapomínací.
Výhody neuronových sítí
Neuronové sítě nabízejí celou řadu výhod:
- Díky své struktuře dokážou zpracovávat data a učit se složité a nelineární vztahy v reálném světě a generalizovat své učení na nové výstupy.
- Neuronové sítě nemají omezení na typ vstupů. Dokážou modelovat heteroskedasticitu, díky čemuž se učí skryté vztahy mezi daty.
- Neuronová síť dokáže ukládat data napříč celou sítí a pracovat i s neúplnými daty. To vytváří redundanci dat a snižuje riziko jejich ztráty.
- Díky redundantním spojením dokáže zpracovávat více dat současně a paralelně. Neuronové sítě tak mohou provádět více úloh najednou.
- Schopnost upravovat zpracování dat jim dodává silnou odolnost vůči chybám a umožňuje jim se neustále zlepšovat.
- Díky distribuované paměti je síť odolná proti poškození dat.
- Dokážou se poučit z minulých událostí a trénovat stroje k lepším rozhodnutím.
Aplikace neuronových sítí
- Předpovídání vývoje akciového trhu: Vícevrstvý Perceptron se často používá k předpovídání vývoje akciového trhu a reagování na změny. Systém vytváří prognózy na základě ziskových poměrů, ročních výnosů a údajů o minulé výkonnosti.
- Rozpoznávání obličejů: Konvoluční sítě se využívají v systémech rozpoznávání obličejů, které porovnávají zadané ID obličeje se seznamem ID obličejů v databázi a zobrazí pozitivní shodu.
- Studium chování na sociálních sítích: Vícevrstvý Perceptron se dá použít ke studiu lidského chování na sociálních sítích z virtuálních konverzací a interakcí. Tyto údaje se pak dají využít v marketingu.
- Letecký výzkum: Sítě s časovým zpožděním se využívají v mnoha oblastech letectví, jako je rozpoznávání vzorů, bezpečnostní řídicí systémy, vysoce výkonné autopiloty, diagnostika poruch letadel a vývoj simulací. To pomáhá zvýšit bezpečnost a zabezpečení v tomto odvětví.
- Obranné plánování: Neuronové sítě se využívají pro obranné strategie. Tato technologie se dá použít k předpovídání rizik, ovládání automatizovaného vybavení a identifikaci potenciálních míst pro hlídkování.
- Zdravotní péče: Sítě se dají použít k vytváření lepších zobrazovacích technik pro ultrazvuk, CT a rentgen. Mohou také pomoci ke kvalitnějšímu zaznamenávání a sledování dat o pacientech.
- Ověřování totožnosti: Vzory rukopisu se dají identifikovat pomocí neuronových sítí. To může pomoci s identifikací falzifikátů prostřednictvím systémů ověřování rukopisu a podpisu.
- Předpověď počasí: Data z meteorologických družic se dají využít k dynamickému modelování a předpovědím počasí s vyšší přesností. To může pomoci s včasným varováním před přírodními katastrofami a preventivním opatřením.
Výukové zdroje
#1. Deep Learning AZ od Udemy
Kurz Deep Learning AZ od Udemy vám pomůže naučit se používat Python a vytvářet algoritmy hlubokého učení. Kurz trvá 22 hodin a 33 minut.
V kurzu se studenti naučí:
- Lépe porozumět konceptům umělé inteligence, neuronových sítí, samoorganizujících se map, Boltzmannova stroje a automatických kodérů.
- Jak tyto technologie aplikovat v praxi v reálném světě.
Cena kurzu je 39,98 $.
#2. Data Science od Udemy
Data Science je vynikající kurz o hlubokém učení a neuronových sítích, který poskytuje detailní přehled teorií neuronových sítí používaných ve strojovém učení. Tento kurz také nabízí platforma Udemy. Délka kurzu je 12 hodin.
V kurzu se naučíte:
- O hlubokém učení a funkcích neuronové sítě.
- Vytvářet kód pro neuronové sítě od základu.
Cena kurzu je 35,13 $.
#3. Budování neuronových sítí od Udemy
Kurz Udemy Budování neuronových sítí v Pythonu od nuly umožní studentům rozvíjet znalosti hlubokého učení a strojového učení s využitím gradientního sestupu a lineární regrese. Délka kurzu je 3 hodiny a 6 minut.
V kurzu se naučíte:
- O základních funkcích neuronových sítí, jako jsou lineární regrese, zpětné šíření a nákladová funkce.
- Trénovat neuronové sítě, klasifikovat je, upravovat jejich rychlost učení, normalizovat vstupy a optimalizovat jejich přesnost.
Cena kurzu je 31,50 $.
#4. Neuronové sítě a hluboké učení od Coursera
Kurz Neuronové sítě a hluboké učení nabízí platforma Coursera. Jde o první kurz zaměřený na hluboké učení a jeho základní koncepty. Délka kurzu je 25 hodin.
V kurzu se naučíte:
- Seznámit se s důležitými technologickými trendy, které stojí za rozvojem hlubokého učení.
- Naučit se trénovat hluboké učení a použít ho k vývoji plně propojené sítě.
Tento kurz je nabízen zdarma.
#5. Budování pokročilého hlubokého učení a NLP
Kurz Building Advanced Deep Learning a NLP nabízí platforma Educative. Absolvování kurzu trvá přibližně 5 hodin.
V kurzu se naučíte:
- Pracovat v prostředí praktického kódování.
- Seznámit se s koncepty hlubokého učení a procvičit si projekty související se zpracováním přirozeného jazyka (NLP) a pokročilým hlubokým učením.
Cena kurzu je 9,09 $ měsíčně.
#6. Projekty neuronové sítě s Pythonem
Tato kniha od Jamese Loye je skvělým průvodcem, jak používat Python a prozkoumávat sílu umělých neuronových sítí. Naučíte se a implementujete neuronové sítě pomocí šesti projektů v Pythonu. Dokončení tohoto projektu vám pomůže vybudovat portfolio ML.
V kurzu se naučíte:
- Architektury neuronových sítí, jako jsou LSTM a CNN.
- Používat oblíbené knihovny, jako je Keras.
- Projekty zahrnují analýzu sentimentu, identifikaci obličeje, detekci objektů atd.
#7. Neuronové sítě a hluboké učení
Tato kniha od Charu C. Aggarwal pokrývá moderní i klasické modely hlubokého učení. Naučí vás algoritmy a teorii hlubokého učení a neuronových sítí, abyste je mohli aplikovat v několika různých aplikacích.
Zahrnuje také aplikace, jako jsou systémy doporučování, popisky a klasifikace obrázků, analýza textu, strojový překlad, hraní her a další.
V kurzu se naučíte:
- Základy neuronových sítí.
- Pokročilá témata neuronových sítí, jako jsou GAN, neuronové Turingovy stroje atd.
Závěr
Neuronové sítě jsou základní součástí umělé inteligence, která podporuje učení způsobem blízkým lidské inteligenci. Zahrnují několik vrstev, z nichž každá má svou vlastní funkci a výstup. Díky jejich výhodám, jako je přesnost, schopnost zpracování dat, paralelní výpočty atd., roste využití neuronových sítí v mnoha odvětvích pro předpovědi a inteligentnější rozhodování.
Můžete také prozkoumat konvoluční neuronové sítě.