Разработчики всегда пытаются связать технологию с реальным миром, т. е. искусственные нейронные сети были созданы путем изучения человеческого мозга и того, как мы, люди, получаем и обрабатываем информацию в нашем мозгу и напоминаем нейроны. (которые являются основной единицей нашего мозга) технические специалисты создали искусственные нейронные сети, которые помогают машине принимать точные решения.
Что такое нейронные сети?
Нейронные сети — это набор алгоритмов, предназначенных для имитации способности человеческого мозга распознавать образы. Они используют форму машинного восприятия для понимания данных путем категоризации или кластеризации необработанных входных данных. Компьютеры с трудом реагируют на ситуации так же, как наш мозг может быстро оценить и понять контекст различных сценариев. Искусственные нейронные сети (ИНС) — один из способов обойти это ограничение.
Искусственные нейронные сети, впервые разработанные в 1940-х годах, пытаются имитировать работу мозга. Искусственная нейронная сеть, часто известная как персептрон, представляет собой аппаратную или программную систему. Некоторые сети представляют собой гибрид двух типов. Эта система, состоящая из сети слоев, предназначена для имитации работы нейронов в мозге.
Сеть состоит из входного уровня, куда вводятся данные, и выходного уровня.Выходной уровень — это место, где представлена обработанная информация. Их соединяет скрытый слой или слои. Скрытые слои состоят из блоков, которые преобразуют входные данные в полезную информацию для представления выходным слоем. В дополнение к воспроизведению процесса принятия решений человеком, искусственные нейронные сети позволяют компьютерам учиться. Их структура также позволяет ИНС надежно и быстро идентифицировать шаблоны, которые слишком сложны для идентификации человеком. Искусственные нейронные сети также позволяют нам быстро классифицировать и группировать большие объемы данных.
Приложения в глубоком обучении и искусственном интеллекте
Глубокое обучение – это тип искусственной нейронной сети. Они также являются одним из наиболее распространенных инструментов машинного обучения. В результате ИНС приобретают все большее значение в развитии искусственного интеллекта. Развитие «обратного распространения» повысило важность искусственных нейронных сетей. Благодаря этой технологии скрытые слои системы могут стать более универсальными. Адаптация к ситуациям, когда результат отличается от ожидаемого. Искусственные нейронные сети также выиграли от разработки нейронных сетей глубокого обучения. Сети, состоящие из множества слоев, известны как нейронные сети глубокого обучения. В результате система становится более адаптивной. Различные слои способны анализировать и извлекать различные характеристики. Этот метод позволяет системе распознавать новые данные или изображения. Он также обеспечивает автономное обучение и выполнение постепенно усложняющихся задач.
Как работают искусственные нейронные сети?
Искусственные нейронные сети, как мы видели, состоят из множества уровней. Единицы — это искусственные нейроны, размещенные в каждом слое. Слои могут обрабатывать, классифицировать и сортировать данные благодаря этим искусственным нейронам. Узлы обработки работают параллельно слоям. Каждый узел имеет свою уникальную часть информации. Эта информация включает в себя правила, изначально запрограммированные в системе. Он также включает в себя любые правила, которые система придумала сама. Это позволяет сети обучаться и реагировать как на организованные, так и на неструктурированные данные и информацию.
Почти все искусственные нейронные сети полностью взаимосвязаны на всех этих уровнях. Каждая ссылка имеет определенный вес. Чем сильнее влияние одной единицы на другую, тем тяжелее вес или выше число. Входной слой является первым. Это собирает данные в различных форматах. Затем эти данные проходят через секретные уровни, где они анализируются и обрабатываются. Сеть узнает больше об информации, обрабатывая данные таким образом. В конечном итоге данные достигают выходного уровня, который находится в конце сети. Сеть определяет, как реагировать на входные данные здесь. Этот ответ основан на данных, которые он собрал в ходе процесса. Узлы обработки в этом случае позволяют представить информацию удобным для использования способом.
Варианты промышленного использования нейронных сетей
Искусственные нейронные сети (ИНС) могут классифицировать данные, группировать их и прогнозировать результаты. Их можно использовать для выполнения различных действий. Эти задачи включают анализ данных, транскрипцию речи, программное обеспечение для распознавания лиц и прогнозирование погоды.
- Компании могут улучшить свой маркетинговый подход, внедрив искусственные нейронные сети. Это включает личную информацию о потребителях, покупательских привычках и любую другую информацию, важную для вашего бизнеса. Эти данные могут быть организованы и представлены осмысленным и доступным образом после их обработки. Сегментация рынка является термином для этого. Клиенты, которые с наибольшей вероятностью купят данную услугу или продукт, могут быть идентифицированы и нацелены на бизнес. Поскольку маркетинговые инициативы более сфокусированы, время и деньги не тратятся впустую на рекламу клиентам, которые вряд ли заинтересуются. Искусственные нейронные сети могут сэкономить предприятиям время и деньги в этом приложении. Это также может помочь в повышении производительности.
- Создание маркетинговых кампаний с определенной аудиторией Искусственные нейронные сети могут обнаруживать клиентов с похожими характеристиками с помощью обучения без учителя. Таким образом можно сгруппировать клиентов с сопоставимыми характеристиками, такими как экономический статус или предпочтение виниловых альбомов цифровой музыке.
- Повышение коэффициента конверсии и снижение утомляемости электронной почты. Вы можете ограничить вероятность того, что клиенты устанут от электронной почты, рекламируя релевантные продукты только заинтересованным клиентам. По данным dragon360.com, 61% клиентов предпочитают иметь дело с компаниями, которые предоставляют им целевые материалы.
- Улучшение функциональности поисковой системы
- Фармацевтический сектор использует искусственные нейронные сети различными способами. Тема обнаружения и диагностики заболеваний является наиболее очевидным приложением. В 2015 году утверждалось, что в США тестируется 800 методов лечения рака. Искусственные нейронные сети используются, чтобы помочь ученым эффективно анализировать и интерпретировать огромные объемы создаваемых данных.
- Сетевые модели анализируют местоположение, исторические наборы данных, а также прогнозы погоды, модели и другую важную информацию.
- Корпорация может увеличить запасы в магазинах, предвидя возможный всплеск спроса. Покупатели не уйдут с пустыми руками, и Walmart сможет предлагать предложения и поощрения, связанные с продуктами.
Это все с моей стороны. Спасибо за чтение!!:)
Соедините меня на LinkedIn:
