Deep learning i sieci neuronowe

Sieci neuronowe, jak i głębokie uczenie, mają wiele zastosowań, które znacznie ułatwiają wykonywanie wielu zadań dnia codziennego. W tym artykule dowiesz się wszystkiego na temat tych technologii. 

Czym są sieci neuronowe? 

Pierwsze wzmianki o sieciach neuronowych pojawiły się już w latach 40. XX wieku. To wtedy po raz pierwszy stworzono neuron, który byłby w stanie rozpoznawać kategorie obiektów. Pierwsza wersja tego rozwiązania brała pod uwagę wagi zadane przez operatora. W późniejszych latach zbudowana została sieć neuronowa, rozpoznająca znaki. Ograniczenia technologiczne, jakie występowały kilkadziesiąt lat temu, sprawiły że rozwój sieci neuronowych nie był możliwy. 

Prawdziwa rewolucja miała miejsce w 2006 roku, kiedy to technologia stosowana w komputerach została znacząco rozwinięta. To wtedy rozpoczęła się era Big Data, która zapoczątkowała wielkie zmiany. Zaawansowane procesory, czy karty graficzne pozwoliły na stworzenie głębokich sieci z różnymi metodami uczenia. 

Gdzie sieci neuronowe znajdą swoje zastosowanie? 

Sieci neuronowe są niezwykle uniwersalne, dlatego można je stosować w wielu dziedzinach. Przede wszystkim, sieci neuronowe są w stanie rozpoznawać mowę, obrazy, a także teksty. Możliwość identyfikacji osób na podstawie obrazów, czy głosów sprawdza się chociażby w systemach odblokowywania smartfonów. Jednak sieci neuronowe mogą przewidywać kursy walut, a także szeregi konkretnych czasów. Dużą zaletą jest również opcja transkrypcji mowy na tekst. To oczywiście tylko kilka przykładów zastosowań sieci neuronowych. Nowoczesne komputery i telefony korzystają z takiej technologii, co znacznie przyspiesza wiele procesów i tym samym powoduje, że użytkownik może korzystać ze swojego urządzenia w sposób efektywny. 

Jak zbudowana jest sieć neuronowa? 

Bazą każdej sieci jest neuron, który odbiera sygnały z wejść sieci lub innych neuronów. Sygnały są mnożone przez wagę, która może zmieniać się podczas uczenia. Wagi zwykle przyjmują wartości dodatnie, ujemne, a także odpowiadające liczbie 0. Suma z cech wejściowych jest przedstawiana jako argument do aktywacji danej funkcji. Takie funkcje mogą występować w formie nieliniowej, liniowej, a także w formie skoku jednostkowego. 

Do najpopularniejszego rodzaju sieci neuronowej można zaliczyć sieć wielowarstwową. Neurony grupuje się w warstwy. Ten rodzaj połączeń wyróżnia się jedną warstwą ukrytą, a także warstwą pośredniczącą w komunikacji pomiędzy danymi wejścia oraz wyjścia. 

W sieciach neuronowych występują następujące warstwy: 

  • wejściowe 

Odpowiada za pobieranie danych i przekazywanie do warstwy ukrytej. Zazwyczaj liczba neuronów jest równa liczbie cech przekazywanego zbioru. 

  • wyjściowe

W tych warstwach są obliczane wartości wyjściowe sieci, które następnie są zwracane na zewnątrz. 

  • ukryte 

Nauka i obliczenia to główne zadania tej warstwy. Niestety, ale tutaj nie ma możliwości bezpośredniego przekazywania informacji. 

Warstwy są wyposażone w wartości przesunięcia nazywane „bias”. Pod tym skrótem  kryją się neurony, które przechowują wartość równą liczbie 1. 

Budowa sieci neuronowej wymaga od użytkownika przede wszystkim wiedzy z zakresu programowania. Warto również pamiętać, że w budowaniu sieci neuronowej należy określić przede wszystkim ilość warstw z neuronami. Jest to niezwykle ważne, ponieważ zbyt mało lub zbyt dużo neuronów nie pozwoli na poprawną naukę i tym samym wykonanie danego procesu w sposób poprawny. 

Uczenie głębokie i uczenie maszynowe – co warto wiedzieć? 

Deep learning, czyli uczenie głębokie to jedna z kategorii zaliczana do uczenia maszynowego. Ta technologia wyróżnia się tym, że do uczenia nie potrzebuje nadzoru człowieka. To przekłada się na dużą trafność wyników. Deep learning potrzebuje zdecydowanie więcej czasu na naukę niż uczenie maszynowe. Do tego konieczne są duże zbiory, a także GPU. Istnieje również możliwość głębokiego uczenia na CPU. 

Uczenie maszynowe działa odwrotnie i jest ono w stanie pracować na mniejszych zbiorach. Czas uczenia jest krótszy, jednak przekłada się to na niższą trafność wyników. Użytkownik do uczenia maszynowego może wykorzystać CPU. 

bm/nubo

Może Cię zainteresować

Podobne

Najnowsze

Czym jest sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja jeszcze do niedawna wydawała się wizją przyszłości, którą znamy jedynie z filmów science-fiction. Jednak wiele współczesnych urządzeń jest w stanie...

Big Blue Button – co powinieneś wiedzieć o tej platformie?

Webinary, a także wideokonferencje w ostatnim czasie cieszą się ogromną popularnością. Big Blue Button jest jedną z chętniej wybieranych platform, głównie za...

Usługi Google Cloud

Google Cloud oferuje ogromne możliwości, dzięki dostępności wielu przydatnych aplikacji. W naszym przewodniku znajdziesz wiele praktycznych informacji.   Usługi Compute 

Chcesz otrzymywać wartościowe informacje ze świata chmury?

Dołącz do naszego newslettera i pozostańmy w kontakcie!
Klauzula informacyjna

Poprzez kliknięcie "Zapisz się" wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych osobowych przez Administratora Prociv Sp. z o.o. w celu przesyłania newslettera na wskazany przeze mnie adres e-mail oraz oświadczam, że zapoznałem się z treścią, w tym z celem i sposobem przetwarzania danych osobowych oraz rozumiem, że mam prawo dostępu do treści swoich danych, do ich poprawiania oraz mogę wycofać zgodę w dowolnym momencie.