Keinotekoiset hermostoverkot (ANN) ovat tietokonejärjestelmän osia, jotka on suunniteltu simuloimaan tapaa, jolla ihmisen aivot analysoivat ja käsittelevät tietoa. Ne ovat keinotekoisen älykkyyden (AI) perusta ja ratkaisevat ongelmia, jotka ihmisen tai tilastollisten standardien mukaan osoittautuvat mahdottomiksi tai vaikeiksi. ANN: lla on itseoppimismahdollisuuksia, jotka antavat heille mahdollisuuden tuottaa parempia tuloksia, kun enemmän tietoja tulee saataville.
Rikkoa keinotekoiset hermostoverkot (ANN)
Keinotekoiset hermostoverkot (ANN) tasoittavat tietä elämänmuutossovellusten kehittämiselle käytettäväksi kaikilla talouden aloilla. ANN: lle rakennetut keinotekoisen älykkyyden (AI) alustat häiritsevät perinteistä tapaa toimia. AI-alustat yksinkertaistavat tapahtumia ja tekevät palveluista kaikille saatavissa vähäisillä kustannuksilla verkkosivujen kääntämisestä muille kielille virtuaalisen avustajan tilaamalla päivittäistavaroita verkossa keskustelemiseen chatbotien kanssa ongelmien ratkaisemiseksi.
Kuinka järjestelmä toimii?
Keinotekoiset hermoverkot on rakennettu kuten ihmisen aivot, hermosolmujen ollessa kytkettynä kuten verkko. Ihmisen aivoissa on satoja miljardeja soluja, joita kutsutaan neuroneiksi. Jokainen hermosolu koostuu solukappaleesta, joka vastaa tietojen käsittelystä kuljettamalla tietoa aivoihin (tulot) ja pois (ulostulot). ANN: lla on satoja tai tuhansia keinotekoisia neuroneja, joita kutsutaan prosessointiyksiköiksi, jotka on kytketty toisiinsa solmulla. Nämä prosessointiyksiköt koostuvat tulo- ja lähtöyksiköistä. Tuloyksiköt vastaanottavat erilaisia muotoja ja rakenteita tietoja, jotka perustuvat sisäiseen painotusjärjestelmään, ja hermoverkko yrittää oppia esitetyistä tiedoista yhden tulosraportin tuottamiseksi. Aivan kuten ihmiset tarvitsevat sääntöjä ja ohjeita tuloksen tai tuloksen aikaansaamiseksi, ANNS käyttää myös joukko oppimissääntöjä, joita kutsutaan backpropagation, lyhenne virheen taaksepäin leviämisestä, täydentääkseen tulosteensa.
ANN aluksi käy läpi koulutusvaiheen, jossa oppii tunnistamaan datamalleja visuaalisesti, foneettisesti tai tekstimuotoisesti. Tämän valvotun vaiheen aikana verkko verraa todellista tuotettua tuottoaan siihen, jonka sen oli tarkoitus tuottaa, ts. Haluttuun tuotokseen. Ero molempien tulosten välillä oikaistaan lisääntymisen avulla. Tämä tarkoittaa, että verkko toimii taaksepäin siirtyen lähtöyksiköstä tuloyksiköihin säätämään yksiköidensä välisten yhteyksien painoa, kunnes todellisen ja halutun lopputuloksen välinen ero tuottaa pienimmän mahdollisen virheen.
Koulutus- ja valvontavaiheessa ANN: lle opetetaan, mitä etsitään ja minkä tuloksen pitäisi olla, käyttämällä kyllä / ei kyselytyyppejä binaarinumeroilla. Esimerkiksi pankilla, joka haluaa havaita luottokorttipetokset ajoissa, voi olla neljä syöttöyksikköä, joille annetaan seuraavat kysymykset: (1) Onko tapahtuma eri maassa kuin käyttäjän asuinmaassa? (2) Onko verkkosivustoa, jota kortti käyttää, sidoksissa pankkien tarkkailuluettelossa oleviin yrityksiin tai maihin? (3) Onko kaupan summa suurempi kuin 2 000 dollaria? (4) Onko kauppalaskussa oleva nimi sama kuin kortinhaltijan nimi? Pankki haluaa "havaittujen petosten" vastausten olevan Kyllä Kyllä Kyllä Ei, joka binaarimuodossa olisi 1 1 1 0. Jos verkon todellinen lähtö on 1 0 1 0, se säätää tuloksiaan, kunnes se antaa tulosteen, joka vastaa 1 1 1 0. Koulutuksen jälkeen tietokonejärjestelmä voi varoittaa pankkia vireillä olevista vilpillisistä tapahtumista ja säästää pankille paljon rahaa.
Käytännön sovellukset
Keinotekoisia hermoverkkoja on sovellettu kaikilla toiminta-alueilla. Sähköpostipalveluntarjoajat havaitsevat ja poistavat roskapostin käyttäjän postilaatikossa ANN: n avulla. omaisuudenhoitajat käyttävät sitä ennustaakseen yhtiön osakekannan suuntaa; Luottoluokituslaitokset käyttävät sitä parantaakseen luottoluokitusmenetelmiään; sähköisen kaupankäynnin alustat käyttävät sitä räätälöimään suosituksia yleisölleen; chatbotit kehitetään ANN: n kanssa luonnollisen kielenkäsittelyä varten; syväoppimisalgoritmit käyttävät ANN: ta ennakoida tapahtuman todennäköisyys; ja ANN-yhtiöiden luettelo jatkuu useilla aloilla, toimialoilla ja maissa.
