Т.нар. невронни мрежи са магията, която задвижва много от инструментите и технологиите, с които си служим днес. Практическият курс Deep Learning - декември 2024 ще те запознае както с теоретичните, така и с практическите особености на невронните мрежи и работата с тях, за да се развиваш успешно в областта на изкуствения интелект, предвид все по-нарастващото му значение.

Концепцията за невронните мрежи е вдъхновена от сложното устройство на собствените ни мозъци. Тези мрежи са способни на широк спектър от впечатляващи дейности като разпознаване на гласове и изображения, създаването на прогнози, генерирането на препоръки, които успяват да отговорят точно на предпочитанията и интересите ни. В следващите редове ще видиш как!

В статията ще научиш:

1. Какво е устройството на невронните мрежи?
2. Какъв е ефектът от използването им?
3. Каква роля имат в т.нар. deep learning?

Устройство и архитектура на невронни мрежи

По същество, всички невронни мрежи включват няколко слоя, а всеки от тях съдържа в себе си въпросните неврони, за които говорим. Обикновено слоевете са:

• Входен (input) слой – това е слоят, в който се въвежда информация и данни като текст или изображения, които мрежата трябва да използва и обработи, за да изпълнява задачите си.
• Скрит (hidden) слой – това е междинен слой от скрити неврони, през които информацията трябва да премине и в който се осъществяват изчисленията и обработването на данните.
• Изходен (output) слой – това е слоят, който осигурява крайния резултат, очакван от невронната мрежа, според предназначението ѝ – превод, списване на текст, идентифициране на обект в снимка и т.н.

Източник: Towards Data Science

Входните данни преминават през изкуствените неврони във всеки един слой, а всеки неврон осъществява свои изчисления. Съвместната им дейност води до обработка и предаване на информацията слой по слой, докато крайният резултат не бъде прочетен от изходния слой.

Тази архитектура може да се различава според типа невронни мрежи, с които и по които работиш, а и спрямо задачите, които изпълняват. Например, невронни мрежи, които работят с изображения, имат специален слой, известен като конволюционен (convolutional), който засича дадени елементи от едно изображение.

Други фактори, по които се различават невронните мрежи, са например дълбочината (по-плитките мрежи имат по-малко слоеве, по-дълбоките може да имат и хиляди), механизмите за обучение, които се прилагат, посоката, в която се движи информацията, а и с какви данни работят. Наличието на различни невронни мрежи позволява постигането на по-висока ефективност и по-голяма точност на резултатите, осигурявани при изпълнението на специфични задачи.

Какъв ефект има приложението на невронни мрежи?

Приложението на невронни мрежи въведе редица промени и подобрения в много индустрии. Чрез тях, машините са способни да интерпретират данни на неподозирани нива, а тези възможности са приложими в различни сфери:

• Един от най-вълнуващите примери е в сферата на здравеопазването, където невронни мрежи спомагат за ранната диагностика и анализа на медицински изображения, така че изменения, които може и да убягнат на човешкото око, ще бъдат засечени от машината.
• Друг пример за приложението им включва засичането на опити за финансови измами от страна на финансови институции.
• Маркетолозите могат да ги използват за подобрен и всеобхватен анализ на поведенческа информация.
• Друг пример са възможностите за разпознаване на изображения и лица, което отдавна е част от живота ни.
• Днес, благодарение на ChatGPT и производните инструменти, откриваме все повече и повече за приложението и начина на работа на популярните чатботове.

Невронни мрежи в контекста на deep learning

В deep learning процесите ще захранваш невронните мрежи със сурови данни. Невроните и самата мрежа правят анализ и изводи и се обучават много по-независимо, отколкото в контекста на традиционното машинно обучение.

При дълбокото обучение, мрежите могат да боравят и с неструктурирани данни и да ги приоритизират самостоятелно. Това пък ги прави по-подходящи за решаване на по-комплексни проблеми.

Не на последно място, deep learning методът не се нуждае от човешка намеса, за да достига до коректни изводи. За разлика от него, machine learning методът изисква такава, за да може да се валидира дали даден извод е правилен или не.

Затова и използването на невронни мрежи оказва все по-чувствително влияние върху различни индустрии, оптимизирането на дейности и откриването на нови решения. Този потенциал на широко приложение ги прави изключително важни за бъдещето ни технологично развитие.

Ако искаш и ти да бъдеш част от това технологично бъдеще и да задаваш посоката му в контекста на изкуствения интелект, не пропускай курса Deep Learning - декември 2024.