Hvad er et adaptivt neuralt netværk?
Et adaptivt neuralt netværk er et system, der behandler information og foretager justeringer af netværket, når det er nødvendigt. Sådanne netværk findes i computersystemer eller i organiske livsformer. De bruges til at fortolke store mængder kompleks information og er grundlaget for moderne kunstig intelligens teknologi.
Et menneskeskabt adaptivt neuralt netværk, også kaldet et kunstigt neuralt netværk, modelleres efter de naturligt forekommende neurale netværk i hjerner hos mennesker og dyr. De arbejder ved hjælp af en række informationsindsamlingssensorer - neuronerne - der fortolkes af en central behandlingsenhed. Disse forbindelser kan ændre og ændre den måde, de interagerer med den centrale behandlingsenhed på grundlag af deres egen evaluering af, hvordan de mest effektive udfører deres funktioner.
Der er to hovedmåder, et adaptivt neuralt netværk "lærer": overvåget læring og uovervåget læring. Overvåget læring kræver en menneskelig modstykke, der instruerer netværket om, hvordan man tolker og interagerer med forskellige input. Formålet med denne læringsstil er at sikre, at der ikke er nogen fejl i de metoder, som det adaptive neurale netværk bruger til at behandle information og for at styrke de ønskede handlinger i netværket.
Ikke-overvåget læring er afhængig af, at den centrale behandlingsenhed interagerer med sit miljø og træffer sine egne beslutninger om, hvordan den skal fungere, baseret på dens oprindelige programmering. For at gøre dette organiserer og omorganiserer de oplysninger, den modtager, og fremsætter forudsigelser om, hvad resultatet af ændring af disse data kan være. Et netværk kan enten lære online eller offline. Online-læring betyder, at netværket lærer, mens det også udfører opgaver. Offline-læring kræver, at netværket lærer separat fra at handle.
I øjeblikket er der fire hovedopgaver, der udføres af adaptive neurale netværk. De beskæftiger sig alle med at behandle og fortolke mønstre. Først er der klynger, hvor netværket undersøger et antal mønstre og grupperelaterede mønstre i klynger.
En anden opgave, som et adaptivt neuralt netværk kan udføre, er at genkende og fortolke et mønster, såsom skrevne eller talte ord. Ved at gøre dette kan det forsøge at forstå helt ukendte mønstre baseret på dens forståelse af beslægtede mønstre. At give et estimat af værdien af en funktion er den tredje hovedopgave og bruges ofte i videnskab eller teknik. Den fjerde hovedopgave, som et adaptivt neuralt netværk kan udføre, er at fremsætte forudsigelser om, hvad der vil ske i fremtiden, hvis der foretages ændringer i visse datamodeller.
Et kunstigt neuralt netværk er en form for kunstig intelligens, og dets mest moderne anvendelser involverer avanceret robotteknologi. Det bruges mere almindeligt af dataanalytikere, da deres job omhandler tolkning og sortering gennem store mængder information. Et kunstigt neuralt netværk kan hjælpe en analytiker med at organisere hendes data, udføre forskning og teste mulige ændringer i hendes virksomheds produkter og tjenester. Når teknologien bliver mere avanceret, vil anvendelser af neurale netværk blive mere almindelige.