Sieci neuronowe to kolejne popularne pojęcie, które postanowiliśmy omówić w serii artykułów poświęconych terminologii związanej ze sztuczną inteligencją. W tym wpisie znajdziesz nie tylko ich kompleksową definicję, ale też poznasz ich historię, dowiesz jak działają i jakie mają zastosowanie.Zapraszamy do lektury!
Na początek obiecana definicja.
Sieci neuronowe (ang. neural network, NN), znane również jako sztuczne sieci neuronowe (ang. artificial neural network, ANN) to luźno powiązane ze sobą modele o elastycznej strukturze i dużej przestrzeni parametrów.
Dzięki inspiracji sztucznych neuronów biologicznym mechanizmem funkcjonowania mózgu, sieci neuronowe są w stanie rozpoznawać wzorce w danych i rozwiązywać skomplikowane zadania związane m.in. z rozumieniem języka czy widzeniem komputerowym.
Sieci neuronowe składają się więc z warstw, których możemy wyróżnić 3 typy:
- Warstwa wejściowa: do niej kierowane są dane , które sieć będzie przetwarzać.
- Warstwy ukryte: znajdują się pomiędzy warstwą wejściową a wyjściową. Są nazywane „ukrytymi”, ponieważ ich wejścia i wyjścia nie są bezpośrednio widoczne. W nich model nabywa umiejętność rozpoznawania wzorców w danych, przeprowadzając w trakcie treningu aktualizację swoich parametrów (wag) na podstawie danych wejściowych.
- Warstwa wyjściowa: warstwa zwracająca ostateczny wynik działania sieci. Mogą to być np. rozpoznane kategorie słów w tekście, bądź wykryte na obrazie obiekty.
Kluczowe w działaniu sieci neuronowych jest fakt, że w trakcie treningu uczą się one jakie aspekty danych wejściowych mają wpływ na końcowy wynik przetwarzania bez konieczności ręcznego wyodrębniania z danych cech (co przed erą sieci neuronowych było pracochłonnym i niepewnym procesem). Wraz z dostarczaniem dla sieci nowych danych, są one coraz lepsze w wyodrębnianiu cech, przez co coraz lepiej wykonują powierzone im zadanie. To sprawia, że z czasem stają się potężnymi narzędziami, które mają wszechstronne zastosowanie.
Jak działają sieci neuronowe?
Jak wspominaliśmy wyżej, sieci neuronowe inspirowane są ich biologicznym odpowiednikiem – ludzkim mózgiem. Składają się z wielu ściśle powiązanych ze sobą węzłów – jednostek przetwarzających, w których każdy odpowiada za inny aspekt. Każdy węzeł przetwarzania zawiera swoją bazę danych, w tym wszystkie wcześniejsze reguły, na jakich został wytrenowany.
Proces tworzenia sieci neuronowej rozpoczyna się odebrania surowych danych wejściowych przez pierwszy z nich. Następnie, każdy węzeł otrzymuje wyniki z poprzedniego. Trwa to tak długo, aż ostatni węzeł przetworzy informacje i wygeneruje dane wyjściowe, czyli wynik końcowy.
Na potrzeby tego artykułu, wyobraźmy sobie, że każdy węzeł to robot, który analizuje określone informacje. Każdy z robotów wchodzących w skład sieci neuronowej otrzymuje informacje z zewnątrz (dane wejściowe) i skupia się na konkretnym aspekcie tych informacji. Na przykład, jeden analizuje kształty, inny kolory.
Gdy robot dostaje informacje, waży je według swojego własnego klucza “ważności” i niektóre rzeczy mogą być dla niego bardziej istotne od innych.
Następnie sprawdza, czy suma tych informacji przekracza pewien próg. Jeżeli tak, robot aktywuje się i wysyła sygnał do kolejnych robotów znajdujących się w jego sieci. Jeśli nie, robot nie aktywuje się i nie wysyła sygnału.
Podczas trwania tego procesu, wszystkie informacje przechodzą przez sieć, od jednego robota do następnego, aż w końcu otrzymujemy wynik – na przykład o tym, co znajduje się na danym obrazie.
Warto dodać, że początkowo wspomniane wagi i progi są ustawiane losowo , co oznacza, że sieć na początku działa z niewielką skutecznością. Jednakże dzięki przetwarzaniu coraz większej liczby danych, sieć dostosowuje swoje parametry, stale zwiększając swoją skuteczność i precyzję.
Historia sieci neuronowych
Historia sztucznych sieci neuronowych sięga roku 1943, kiedy to matematycy Warren McCulloch i Walter Pitts zbudowali system obwodów uruchamiający proste algorytmy, którego działanie było zbliżone do funkcjonowania ludzkiego mózgu.
Dopiero ponad 60 lat później, około 2010 roku rozwój tej zaczęły znów nabierać tempa. Trend Big Data, polegający na gromadzeniu przez firmy ogromnych ilości danych dał możliwość uzyskania danych i zasobów obliczeniowych potrzebnych do uruchomienia skomplikowanych sztucznych sieci neuronowych.
Jednym z kluczowych wydarzeń w historii sieci neuronowych była wygrana konkursu ImageNet challenge przez Alex Krizhevskyego, Ilya Sutskevera i Geoffrey E. Hintona, którzy stworzyli AlexNet – unikalną głęboką konwolucyjną sieć neuronową. Ich rewolucyjna architektura była w stanie sklasyfikować 1,3 miliona obrazów o wysokiej rozdzielczości, osiągając przy tym wskaźnik błędu na poziomie 15,3%.
To osiągnięcie sprawiło, że badania nad głębokim uczeniem wręcz eksplodowały, a firmy technologiczne zaczęły masowo inwestować w technologie klasyfikacji z wykorzystaniem AlexNet i tworzyć inne modele do tworzenia realistycznych rozwiązań problemów, takich jak wykrywanie obrazów, klasyfikacja obrazów i wiele więcej.
Przykłady zastosowania sieci neuronowych
Znamy już teorię, czas przejść do praktyki. Sieci neuronowe mają wręcz nieograniczone możliwości, a wymienienie ich wszystkich jest niemożliwe. Poniżej znajdziesz kilka popularnych przykładów ich zastosowania w różnych sektorach.
Turystyka
Sieci neuronowe uczą się na podstawie historycznych danych, identyfikując określone wzorce i zależności – na przykład, w których miesiącach jest większe zainteresowanie wybranymi kierunkami podróży. Następnie, są w stanie m.in. przewidzieć popyt na określone oferty turystyczne, dzięki czemu firmy turystyczne mogą efektywniej planować swoje działania.
Zobacz też: Sztuczna inteligencja w turystyce: Kluczowe korzyści i przykłady zastosowania.
Wyszukiwarki internetowe
Sieci neuronowe znajdują też zastosowanie w wyszukiwarkach internetowych, gdzie odpowiadają za analizę zapytań użytkowników i dostarczenie odpowiednich wyników. Dzięki uczeniu się na podstawie miliardów zapytań, potrafią zrozumieć kontekst i niuanse języka, co pozwala na zwrócenie wyników dla nawet najbardziej skomplikowanych zapytań.
Media społecznościowe
Sieci neuronowe analizują duże ilości generowanych przez użytkowników danych, co pozwala na głębsze poznanie ich zachowań. Informacje te mogą być potem wykorzystywane w różny sposób, m.in. w celu tworzenia spersonalizowanych reklam.
Lotnictwo
Sieci neuronowe mogą być wykorzystywane do diagnostyki błędów podczas procesu produkcji samolotów, w szkoleniu załogi, a nawet w systemach autopilota.
Meteorologia
Sieci neuronowe mogą dokładnie analizować dane takie jak wilgotność powietrza, temperatura, promieniowanie słoneczne i prędkość wiatru, aby dawać jak najbardziej precyzyjne prognozy pogody.
Obrona
Sieci neuronowe są wykorzystywane do lokalizacji obiektów, analizy ataków zbrojnych, sterowania automatycznymi dronami czy patroli powietrznych i morskich.
Opieka zdrowotna
Sieci neuronowe mogą dokładnie analizować obrazy, takie jak rentgeny czy tomografie komputerowe. Co więcej, są także używane w badaniach nad odkrywaniem nowych leków.
Słowniczek pojęć związanych z sieciami neuronowymi
Węzeł (Node) / neuron – podstawowy element sieci neuronowej, który przyjmuje jedno lub więcej wejść, przetwarza je, a następnie zwraca wyjście.
Warstwa (Layer) – grupa neuronów działających razem w ramach tej samej fazy procesu przetwarzania.
Uczenie nadzorowane (Supervised Learning) – typ uczenia maszynowego, w którym sieć neuronowa jest trenowana za pomocą danych wejściowych wraz z odpowiednimi danymi wyjściowymi, które służą jako „nauczyciel”.
Uczenie nienadzorowane (Unsupervised Learning) – typ uczenia maszynowego, gdzie sieć neuronowa jest trenowana za pomocą danych wejściowych, ale bez jakichkolwiek danych wyjściowych jako przewodnika. Sieć musi sama znaleźć strukturę lub wzorce w danych.
Uczenie ze wzmocnieniem (Reinforcement Learning) – typ uczenia maszynowego, w którym model jest trenowany poprzez system nagród i kar, umożliwiający modelowi uczenie się na podstawie własnych decyzji.
Sieci konwolucyjne (Convolutional Neural Networks, CNN) – typ sieci neuronowych, który wykorzystuje mechanizm konwolucji do wykrywania i przetwarzania wzorców np. obrazach. Zamiast analizować cały obraz na raz, CNN przegląda małe fragmenty za pomocą filtrów, ucząc się rozpoznawać różne cechy, takie jak kształty czy kolory. Wraz z kolejnymi warstwami, model wyodrębnia z obrazu cechy na coraz wyższym poziomie abstrakcji. Najpierw są to cechy identyfikujące proste kształty, by później stać się cechami określającymi wystąpienie np. twarzy bądź określonego gestu ręki. Poza rozpoznawaniem obrazów, jest to również przydatne w innych zadaniach, takich jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP) czy rozpoznawanie znaków (OCR).
Sieci dekonwolucyjne (Deconvolutional Neural Networks) – sieci działające podobnie do sieci konwolucyjnych, ale w odwrotnym kierunku. Wykorzystują informacje, które mogły zostać odrzucone w procesie analizy przez sieć konwolucyjną, aby odkryć ukryte cechy lub sygnały. Są szczególnie przydatne w analizie obrazów, pomagając komputerowi „odkodować” ich szczegóły.
Sieci rekurencyjne (Recurrent Neural Networks, RNN) – sieci neuronowe, które są one w stanie zapamiętać informacje z poprzednich obliczeń. Jest to szczególnie przydatne, gdy informacje z przeszłości mają wpływ na aktualne wyniki. Zazwyczaj używane są do rozumienia i generowania mowy oraz prognozowania trendów.
Sieci feed-forward (Feed-forward Neural Networks) – typ sieci neuronowej, który przetwarza dane krok po kroku, przesyłając informacje od wejścia do wyjścia. Pomagają komputerom rozpoznawać obrazy, rozumieć język czy analizować złożone wzorce w danych.
Sieci modularne (Modular Neural Networks) – złożone sieci neuronowe, które składają się z wielu mniejszych, niezależnych sieci, z których każda skupia się na konkretnej części problemu. To trochę jak zespół specjalistów, każdy skupia się na swoim obszarze ekspertyzy, co umożliwia szybsze i skuteczniejsze rozwiązanie problemu.
Generatywne sieci przeciwnościowe (Generative Adversarial Networks, GAN) – zaawansowany typ sieci neuronowej, który składa się z dwóch części: jedna generuje nowe dane, a druga próbuje rozróżnić te nowe dane od prawdziwych. Są one używane do tworzenia realistycznych symulacji, takich jak generowanie obrazów, które wyglądają jak prawdziwe zdjęcia.
Głęboka sieć neuronowa (Deep Neural Network, DNN) – rodzaj sieci neuronowej z wieloma warstwami („głębokimi”). DNN są zdolne do rozpoznawania skomplikowanych wzorców w danych dzięki przetwarzaniu informacji przez wiele warstw. Wykorzystywane są w wielu dziedzinach, takich jak rozpoznawanie obrazów czy mowy, tłumaczenie maszynowe czy przewidywanie trendów rynkowych.
Podsumowanie
Jak widzisz, sieci neuronowe to skomplikowane pojęcie, szczególnie dla osób nietechnicznych. Mamy jednak nadzieję, że udało nam w prosty sposób wyjaśnić podstawy ich działania oraz zapoznać Cię z ogromem możliwości, jakie oferują.
Jeśli reprezentujesz branżę turystyczną i zastanawiasz się, jakie zastosowanie mogą mieć w Twoim biznesie – zapraszamy do kontaktu. Chętnie podzielimy się naszą wiedzą i wieloletnim doświadczeniem w dziedzinie sztucznej inteligencji.