Искусственные нейронные сети (ИНС), одна из ключевых частей передовой технологии искусственного интеллекта, становятся слишком важными и распространенными, чтобы их игнорировать.
Однако искусственные нейронные сети и роль, которую они играют, могут быть сложными для понимания.
В этой статье мы объясним, что такое искусственная нейронная сеть и как она работает.
Чтобы проиллюстрировать их важность, мы также покажем вам несколько примеров того, как искусственные нейронные сети уже трансформируют бизнес.
Что такое нейронные сети?
Нейронные сети – это набор алгоритмов, имитирующих человеческий мозг, который предназначен для распознавания закономерностей. Они интерпретируют данные с помощью машинного восприятия, маркируя или группируя необработанные входные данные.
Давайте рассмотрим человеческий мозг. Мозг, состоящий из сети нейронов, представляет собой очень сложную структуру.
Он способен быстро оценить и понять контекст множества различных ситуаций. Компьютеры с трудом реагируют на ситуации аналогичным образом. Искусственные нейронные сети позволяют обойти это ограничение.
Первые разработанные в 1940-х годах искусственные нейронные сети пытаются имитировать работу мозга.
Искусственная нейронная сеть, которую иногда называют персептронами, представляет собой аппаратную или программную систему.
Эта система, состоящая из сети слоев, повторяет принцип работы нейронов в мозге.
Сеть состоит из входного слоя, куда вводятся данные, и выходного слоя.
Слой вывода — это место, где представлена обработанная информация.
Соединение этих двух элементов представляет собой скрытый слой или слои. Скрытые слои состоят из блоков, которые преобразуют входные данные в полезную информацию для представления выходным слоем.
Искусственные нейронные сети не только воспроизводят процесс принятия решений человеком, но и позволяют компьютерам обучаться. Их структура также позволяет ИНС надежно и быстро идентифицировать шаблоны, которые слишком сложны для распознавания людьми.
Искусственные нейронные сети также позволяют нам быстро классифицировать и группировать большие объемы данных.
Приложения в глубоком обучении и искусственном интеллекте
Искусственные нейронные сети — это форма глубокого обучения.
Они также являются одним из основных инструментов, используемых в машинном обучении.
Следовательно, ИНС играют все более важную роль в развитии искусственного интеллекта.
Рост значения искусственных нейронных сетей связан с развитием обратного распространения.
Этот метод позволяет сделать скрытые слои системы универсальными.
Адаптация к ситуациям, когда результат не соответствует изначально задуманному.
Разработка нейронных сетей глубокого обучения также помогла в разработке искусственных нейронных сетей.
Нейронные сети глубокого обучения – это сети, состоящие из нескольких слоев.
Это позволяет системе стать более универсальной.
Разные слои могут анализировать и извлекать разные функции.
Этот процесс позволяет системе идентифицировать новые данные или изображения.
Это также позволяет проводить обучение без учителя и выполнять более сложные задачи.
Как работают искусственные нейронные сети?
Как мы видели, искусственные нейронные сети состоят из нескольких различных слоев.
Каждый слой содержит искусственные нейроны, называемые единицами.
Эти искусственные нейроны позволяют слоям обрабатывать, классифицировать и сортировать информацию.
Вместе со слоями находятся узлы обработки.
Каждый узел имеет свою собственную часть знаний.
Эти знания включают в себя правила, с которыми изначально была запрограммирована система.
Он также включает все правила, которые система усвоила сама.
Такой состав позволяет сети обучаться и реагировать как на структурированную, так и на неструктурированную информацию и наборы данных.
Почти все искусственные нейронные сети полностью подключены к этим слоям.
Каждое подключение взвешивается.
Чем тяжелее вес или чем больше число, тем большее влияние единица оказывает на другую единицу.
Первый слой — это входной слой.
Это принимает информацию в различных формах.
Эта информация затем проходит через скрытые уровни, где она анализируется и обрабатывается.
Обрабатывая данные таким образом, сеть узнает все больше и больше об информации.
В конце концов данные достигают конца сети, выходного уровня.
Здесь сеть решает, как реагировать на входные данные.
Этот ответ основан на информации, полученной в ходе процесса.
Здесь узлы обработки позволяют представить информацию удобным способом.
Обучение искусственных нейронных сетей
Чтобы искусственные нейронные сети обучались, им требуется масса информации.
Эта информация называется тренировочной выборкой.
Если вы хотите научить свою ИНС распознавать кошку, ваш обучающий набор будет состоять из тысяч изображений кошки.
Все эти изображения будут помечены тегом "кошка".
После ввода и анализа этой информации сеть считается обученной.
С этого момента он будет пытаться классифицировать любые будущие данные на основе того, что, по его мнению, он видит.
Поэтому, если вы представите ему новое изображение кота, он идентифицирует существо.
В качестве проверки во время обучения выходные данные системы сопоставляются с описанием данных, которые она анализирует.
Если информация совпадает, процесс обучения проходит проверку.
Если информация отличается, для корректировки процесса обучения используется обратное распространение.
Обратное распространение включает в себя возврат к слоям, корректировку установленных математических уравнений и параметров.
Эти корректировки выполняются до тех пор, пока выходные данные не будут соответствовать желаемому результату.
Этот процесс, глубокое обучение, делает сеть адаптивной.
Сеть способна обучаться и адаптироваться по мере обработки большего количества информации.
Для чего используются искусственные нейронные сети?
Искусственные нейронные сети можно использовать несколькими способами.
Они могут классифицировать информацию, группировать данные или прогнозировать результаты.
ИНС можно использовать для целого ряда задач.
К ним относятся анализ данных, преобразование речи в текст, использование программного обеспечения для распознавания лиц или предсказание погоды.
Существует множество типов искусственных нейронных сетей.
Теперь, когда мы установили, что такое искусственные нейронные сети, вот несколько примеров того, как они применяются в настоящее время.
Рыночные стратегии
Внедряя искусственные нейронные сети, предприятия могут оптимизировать свою маркетинговую стратегию.
Системы, работающие на искусственных нейронных сетях, способны обрабатывать большие объемы информации.
Это включает в себя личные данные клиентов, схемы покупок, а также любую другую информацию, имеющую отношение к вашему бизнесу.
После обработки эту информацию можно отсортировать и представить в удобном и доступном виде. Обычно это называют сегментацией рынка.
Другими словами, сегментация клиентов позволяет компаниям нацеливать свои маркетинговые стратегии.
Предприятия могут определить и нацелить клиентов, которые, скорее всего, купят конкретную услугу или продукт.
Такая направленность маркетинговых кампаний означает, что время и средства не тратятся впустую на рекламу клиентам, которые вряд ли заинтересуются.
Это приложение искусственных нейронных сетей может сэкономить предприятиям время и деньги.
Это также может помочь увеличить прибыль.
Гибкость искусственных нейронных сетей означает, что их маркетинговые приложения могут быть реализованы большинством предприятий.
Искусственные нейронные сети могут сегментировать клиентов по нескольким характеристикам.
Эти характеристики могут быть такими же разнообразными, как местоположение, возраст, экономический статус, модели покупок и все остальное, имеющее отношение к вашему бизнесу.
Одной из компаний, максимально использующих эту гибкость, является косметический бренд Sephora.
Маркетинговая кампания по электронной почте адаптирована к интересам каждого клиента в списке рассылки.
Это позволяет им предлагать цельную, целенаправленную маркетинговую кампанию.
Такой подход означает, что в то время, когда многие компании испытывают трудности, Sephora процветает.
Надеюсь, эта статья поможет вам понять различные варианты использования нейронных сетей.
Спасибо за чтение…….
Статья опубликована Дипаком Кумаром Шармой..
