Sieci neuronowe znano już w latach siedemdziesiątych XX wieku, jednak dopiero XXI wiek przyniósł ich rozwój. Jest to jeden z działów sztucznej inteligencji, który znajduje niezwykle szerokie zastosowanie. Naukowcy oraz zwolennicy nowoczesnych technologii widzą w sieciach neuronowych ogromny potencjał. Mają one zdolność nauki, odwzorowywania i porównywania danych na różnych płaszczyznach. Są więc doskonałym narzędziem do tworzenia analiz i prognoz.
Budowa sieci neuronowej
Sieci neuronowe są odwzorowaniem ludzkiego układu nerwowego - zbudowane są z neuronów. Sieć taka składa się z 3 warstw - ukrytej, wyjściowej i wejściowej. Neurony z warstwy wejściowej zbierają dane, a następnie przekazują je do neuronów warstwy ukrytej. Tam właśnie zachodzi proces uczenia się - poszukiwane są powiązania między neuronami. W trzeciej warstwie otrzymywany jest wynik - analiza danych i wnioski. Sieć może składać się z nieskończonej ilości warstw neuronowych (pełnią one wyżej wymienione funkcje).
Rodzaje sieci neuronowych
Sieci neuronowe mogą być zorganizowane w różny sposób, mieć różne metody uczenia i działania. Zwykle są one dzielone:
- Pod względem topologii, czyli organizacji przekazywania danych - wyróżniamy proste sieci, przekazujące informacje w jednym kierunku (wejście - uczenie się - końcowa analiza) oraz skomplikowane, głębokie sieci neuronowe ze sprzężeniem zwrotnym, gdzie uzyskane analizy mogą "wracać" do warstwy ukrytej, np. w celu przyswojenia nowo wprowadzonych danych. Im sieć ma więcej neuronów warstwy wejściowej, tym więcej danych jest w stanie przyjąć oraz im głębsze są jej warstwy, tym sieć neuronowa ma większy potencjał do wykrywania skomplikowanych zależności pomiędzy danymi;
- Ze względu na sposoby działania - sieci neuronowe mogą mieć różny stopień dynamiki wewnętrznej, a więc przekazywania danych w warstwach ukrytych. Rozbudowane, wielopoziomowe rekurencyjne sieci neuronowe mają zdolność dłuższego przechowywania danych w pamięci. Wyciągnięte w trakcie analizy danych wnioski mogą być porównywane ze sobą i wychwytywane są wspólne dla nich punkty odniesienia;
- Pod kątem metod uczenia się - sieci neuronowe mogą być uczone "pod kontrolą", czyli dążyć do uzyskania danego wyniku lub bez kontroli, a więc służyć do wykrywania nieznanych dotąd zależności pomiędzy danymi. Pod uwagę bierze się również, czy w trakcie analizy była wykorzystana rekurencja, jak długo sieć szukała wyniku albo jaki jest stopień dopasowania warstwy wejściowej do ilości wprowadzanych danych.
Zastosowanie sieci neuronowych
Obszar sztucznej inteligencji, jakim są sieci neuronowe, pozwala na rozwój wielu branż z ogromnym pożytkiem dla ludzkości. Sztuczne sieci neuronowe mają tę zaletę, że w przeciwieństwie do ludzi nie przeszkadza im zmęczenie, dekoncentracja, emocje czy niesprzyjające warunki pracy. Rozbudowane sieci są w stanie przyswoić o wiele więcej danych niż człowiek.
Przykładem zastosowania sieci neuronowych jest medycyna. Mogą one służyć np. do przewidywania przyszłego stanu pacjenta na podstawie dotychczasowych badań i informacji o nim (szanse przeżycia przy nowotworach). Kolejne zastosowanie to analiza porównawcza wyników badań laboratoryjnych i obrazowych z różnych okresów choroby - sieć neuronowa jest w stanie wywnioskować, czy choroba postępuje i czy aplikowana metoda leczenia jest skuteczna. Sieć neuronowa w medycynie ma również swoją stronę ściśle praktyczną - może sterować skomplikowaną aparaturą medyczną.
Następnym przykładem zastosowania sieci neuronowych są dane klimatyczne - dzięki zbieranym i wprowadzonym do sieci danym dotyczącym np. Intensywności opadów, temperatur, prędkości wiatru czy ciśnienia atmosferycznego, sieć jest w stanie dokonać kompleksowej analizy klimatu i na jej podstawie przewidzieć tendencje pogodowe na przyszłość. Dzieje się tak, ponieważ sieć neuronowa przetwarza informacje pogodowe, porównuje je ze sobą i analizuje.
Podobnie sieci neuronowe są w stanie prognozować ceny akcji giełdowych i wskaźniki inflacji.
Jesteśmy serwisem kobiecym i tworzymy dla Was treści związane ze stylem życia. Pamiętamy jednak o sytuacji w Ukrainie. Chcesz pomóc? Sprawdź, co możesz zrobić. Pomoc. Informacje. Porady.
Zobacz także:
- Afazja - co to za zaburzenie? Czy można je nazwać chorobą? Dowiedz się, jak je leczyć
- Jak poprawić pracę naszego mózgu? "Ważne jest, by samemu stawiać sobie wyzwania"
- Udar u dzieci po COVID-19. "Najmłodszy pacjent miał kilkanaście miesięcy"
Autor: Adrian Adamczyk
Źródło zdjęcia głównego: William Taufic/Getty Images