Hva er et adaptivt nevralt nettverk?

Et adaptivt nevralt nettverk er et system som behandler informasjon og gjør justeringer av nettverket når det er nødvendig. Slike nettverk finnes i datasystemer eller i organiske livsformer. De brukes til å tolke store mengder kompleks informasjon og er grunnlaget for moderne kunstig intelligens teknologi.

Et menneskeskapt adaptivt nevralt nettverk, også kalt et kunstig nevralt nettverk, er modellert etter de naturlig forekommende nevrale nettverk i hjernen til mennesker og dyr. De jobber med en serie informasjonsinnsamlingssensorer - nevronene - som tolkes av en sentral prosesseringsenhet. Disse forbindelsene kan endre og endre måten de samhandler med den sentrale behandlingsenheten på, basert på deres egen evaluering av hvordan de skal utføre sine funksjoner mest effektivt.

Det er to hovedmåter et adaptivt nevralt nettverk "lærer": veiledet læring og uten tilsyn. Veiledet læring krever en menneskelig motpart som instruerer nettverket om hvordan man kan tolke og samhandle med ulike innspill. Formålet med denne læringsstilen er å sikre at det ikke er noen feil i metodene som det adaptive nevrale nettverket bruker for å behandle informasjon, og for å styrke de ønskede handlingene i nettverket.

Ikke-veiledet læring er avhengig av at den sentrale prosesseringsenheten samhandler med omgivelsene og tar egne beslutninger om hvordan den skal fungere basert på den opprinnelige programmeringen. For å gjøre dette organiserer og omorganiserer den informasjonen den mottar og gjør forutsigelser om hva resultatene av å endre disse dataene kan være. Et nettverk kan enten lære online eller offline. Nettbasert læring betyr at nettverk lærer mens det også utfører oppgaver. Offline-læring krever at nettverket lærer atskilt fra skuespill.

For tiden er det fire hovedoppgaver som utføres av adaptive nevrale nettverk. De har alle å gjøre med å bearbeide og tolke mønstre. Først er det klynger, der nettverket undersøker en rekke mønstre og grupperer relaterte mønstre i klynger.

En annen oppgave som et adaptivt nevralt nettverk kan utføre er å gjenkjenne og tolke et mønster, for eksempel skrevne eller talte ord. Ved å gjøre dette kan det forsøke å forstå helt ukjente mønstre basert på forståelsen av beslektede mønstre. Å gi et estimat på verdien av en funksjon er den tredje hovedoppgaven, og brukes ofte i vitenskap eller ingeniørfag. Den fjerde hovedoppgaven som et adaptivt nevralt nettverk kan utføre, er å komme med forutsigelser om hva som vil skje i fremtiden hvis det gjøres endringer i visse datamodeller.

Et kunstig nevralt nettverk er en form for kunstig intelligens, og dets mest moderne bruk involverer avansert robotteknologi. Det brukes oftere av dataanalytikere, siden jobbene deres omhandler tolking og sortering gjennom store mengder informasjon. Et kunstig nevralt nettverk kan hjelpe en analytiker med å organisere dataene sine, utføre undersøkelser og teste mulige endringer i selskapets produkter og tjenester. Når teknologien blir mer avansert, vil applikasjoner av nevrale nettverk bli mer vanlig.