Сізге айналасындағы өзгеретін технологияны түсіну үшін не қажет екенін білу керек
Нейрондық желілер - бұл нейрондық (жүйке жасушалары) адамдарда қалай жұмыс істейтініне ұқсас ақпаратпен (деректермен) хабарлауға, өңдеуге және үйренуге арналған байланысқан бірліктердің немесе түйіндердің компьютерлік үлгілері.
Жасанды нейрондық желілер
Технологияда нейрондық желілер көбінесе жасанды нейрондық желілер (ННН) немесе нейрондық торлар деп аталады, олар кейіннен модельденген биологиялық нейрондық желілерден ерекшеленеді. АНС-дың негізгі идеясы - адам миы барынша күрделі және ақылды «компьютер». ҒТБ-ны миға қолданылатын ақпаратты өңдеудің құрылымы мен жүйесіне мүмкіндігінше модельдеу арқылы зерттеушілер адам ақылына жақындаған немесе одан асып түсетін компьютерлер құруды ойлады. Нейрон торлары жасанды интеллект (ағылшынша), машина жасау (ML), терең білім берудегі қазіргі жетістіктердің маңызды құрамдас бөлігі болып табылады.
Нейрондық желілер қалай жұмыс істейді: салыстыру
Нейрондық желілер қалай жұмыс істейтінін және екі түрдің (биологиялық және жасанды) арасындағы айырмашылықты түсіну үшін, 15 қабатты кеңсе ғимаратын, сондай-ақ ғимараттың, жекелеген едендерді және жеке кеңселерді шақыратын телефон желілері мен коммутаторларды мысалын қолданайық. Біздің 15 қабатты кеңсе ғимаратындағы әрбір жеке кеңсе нейронды білдіреді (компьютерлік желі немесе биологиядағы жүйке торабы). Ғимарат өзі 15 қабаттағы (жүйке желісі) жүйедегі кеңселер жиынтығын қамтитын құрылым болып табылады.
Биологиялық нейрондық желілерге мысал келтіріп, қоңырауларды қабылдайтын коммутатор бүкіл ғимараттың кез-келген қабатындағы кез-келген кеңсеге қосылу үшін сызықтарға ие. Оған қоса, әрбір кеңседе кез-келген қабаттағы ғимараттың барлық ғимараттарына қосылатын желілер бар. Қоңырау шалу (кіріс) пайда болғанын және коммутатор оны 3-қабаттың кеңсесіне өткізетінін елестетіп көріңізші, оны тікелей 11- ші қабаттағы кеңсеге тапсырады, содан кейін оны 5- ші қабатта кеңсеге жібереді. Миға әрбір нейрондық немесе жүйке клеткасы (кеңсе) жүйеде немесе нейрондық желіде (ғимаратта) кез келген басқа нейронды тікелей қосуға болады. Ақпарат (шақыру) кез-келген басқа нейронды (кеңседе) жауап немесе шешім (шығу) болғанға дейін қажет нәрсені өңдеуге немесе үйренуге болады.
Біз бұл мысалды АНС-қа қолданғанда, ол әлдеқайда күрделі болады. Ғимараттың әр қабатында бір қабаттағы офистерге, сонымен қатар жоғары және төменгі қабаттардағы коммутаторларға қосыла алатын өз коммутаторы қажет. Әрбір офис тек сол қабатта орналасқан басқа кеңселерге және осы қабаттағы коммутаторға тікелей қосыла алады. Барлық жаңа қоңыраулар бірінші қабаттағы коммутатордан басталуы керек және қоңыраудың аяқталуына дейін 15- ші қабатқа дейін сандық тәртіпте әрбір жеке қабатқа көшірілуі тиіс. Оны қалай жұмыс істейтінін көру үшін қозғалысқа келтірейік.
Бірінші қабатты коммутаторға қоңырау шалып, 1 қабатта (түйін) кеңсеге жіберілгенін елестетіп көріңіз. Қоңырау кейінірек екінші қабатқа жіберуге дайын болғанша 1- ші қабатта басқа кеңселердің (түйіндердің) арасында тікелей ауыстырылады. Одан кейін қоңырауды екінші қабаттағы коммутаторға қайтаруға болады, содан кейін оны 2- ші қабат коммутаторына ауыстырады. Осы қадамдар бір уақытта бір қабатты қайталайды, қоңырау осы процестің әрбір қабатында 15-ші деңгейге дейін жіберіледі.
АН-да түйіндер (кеңселер) қабаттарда (ғимараттың едендері) орналасады. Ақпарат (қоңырау) әрқашан кіріс қабаты арқылы өтеді (1-қабат және оның коммутаторы) және әр қабат (қабат) арқылы жіберілуі керек және келесіге өтуі керек. Әрбір қабат (қабат) осы қоңырау туралы нақты мәліметтерді өңдейді және келесі қабатқа қоңыраумен бірге нәтижені жібереді. Қоңырау шығу қабатына жеткенде (15-қабат және оның коммутаторы) 1-14-деңгейден өңдеу туралы ақпаратты қамтиды. 15-қабаттағы (қабаттар) түйіндер (кеңселер) жауапты немесе рұқсат (шығару) үшін жауап беру үшін барлық басқа қабаттардан (едендерден) кіріс және өңдеу ақпаратын пайдаланады.
Нейрологиялық желілер және машина жасау
Нейрологиялық желілер машина жасау санаты бойынша технологиялардың бір түрі болып табылады. Шын мәнінде, зерттеу және нервтік желілерді дамыту МЛ-дағы жетістіктер мен ағымдарға тығыз байланысты. Нейрондық торлар деректерді өңдеу мүмкіндігін кеңейтеді және ML есептеу қуатын арттырады, өңдеуге болатын деректердің көлемін арттырады, сонымен бірге күрделі тапсырмаларды орындауға қабілетті болады.
ANNs үшін алғашқы құжатталған компьютерлік моделі 1943 жылы Уолтер Питс пен Уоррен Макколчпен құрылды. Алғашқы қызығушылық пен нейрондық желілердегі зерттеулер мен машина жасауды үйрену ақырында баяулады және 1969 жылға қарай жаңартылған қызығушылықтың кішкене жарылыстан ғана азаяды. Уақыт өте келе компьютерлер осы аудандарды одан әрі жетілдіре алатын жеткілікті жылдам немесе жеткілікті процессорлар болмады, сонымен қатар ML және жүйке торлары үшін қажетті деректердің үлкен саны сол кезде қол жетімді болмады.
Интернеттің өсуі мен кеңеюі (және интернеттегі деректердің үлкен көлеміне қол жеткізу) кезінде уақыт өткен сайын есептеу үдерісінің массивтік өсуі осы алғашқы қиындықтарды шешті. Нейрологиялық торлар мен ML енді бет-жүзді тану , суреттерді өңдеу және іздеу, нақты уақыттағы тілдік аударма сияқты бірнеше күнді көруге және пайдалануға болатын технологияларға әсер етеді.
Нейрондық желі күнделікті өмірде мысалдар
ANN технология бойынша өте күрделі тақырып, алайда күнделікті өмірімізге әсер ететін жолдардың көбеюіне байланысты зерттеуге біраз уақыт кетеді. Мұнда әр түрлі салаларда нейрондық желілерді қолданатын бірнеше мысалдар келтірілген:
- Қаржы: Валюта бағамдарын болжау үшін жүйке торлары пайдаланылады. Олар сондай-ақ қор нарығында қолданылатын автоматты сауда жүйелерінің технологиясында қолданылады.
- Медицина: Нейрондық желілердің кескінді өңдеу мүмкіндіктері ерте кезеңді анықтап, анықтап, қатерлі ісік түрлері анықталуына көмектесетін технологияға ықпал етті. Мұндай қатерлі ісік түрі - инвазивті меланома, тері қатерлі ісігінің ең ауыр және өлі түрі. Меланоманы ертерек кезеңдерде анықтау, ол таралмай тұрып, онкологиялық ауруға шалдыққан адамдарды осы ауруға шалдықтыруға мүмкіндік береді.
- Ауа-райы: Атмосфералық ауытқуларды анықтауға қабілетті, қауіпті ауа-райының маңызды және қауіпті оқиғаларын мүмкіндігінше жылдам әрі дәл көрсете білу қабілеті өмірді сақтап қалу үшін маңызды. Нейрондық желілер дауылдың және циклондардың ерте қалыптасуын анықтап қана қоймай, сондай-ақ, желдің жылдамдығы мен бағытын анықтайтын бағытты анықтайтын спутниктік және радиолокациялық бейнелерді нақты уақыт режимінде өңдеумен айналысады. Торнадо - дауылдан гөрі кенеттен, жойқын және өлімге толы оқиғалар туралы ең күшті және ең қауіпті ауа райы оқиғалары.