Co to jest adaptacyjna sieć neuronowa?
Adaptacyjna sieć neuronowa to system przetwarzający informacje i dostosowujący sieć w razie potrzeby. Takie sieci można znaleźć w systemach komputerowych lub w organicznych formach życia. Służą do interpretacji dużych ilości złożonych informacji i stanowią podstawę nowoczesnej technologii sztucznej inteligencji.
Stworzona przez człowieka adaptacyjna sieć neuronowa, zwana także sztuczną siecią neuronową, jest modelowana na podstawie naturalnie występujących sieci neuronowych w mózgach ludzi i zwierząt. Działają przy użyciu szeregu czujników gromadzących informacje - neuronów - które są interpretowane przez centralną jednostkę przetwarzającą. Połączenia te mogą zmieniać i zmieniać sposób interakcji z centralną jednostką przetwarzającą na podstawie ich własnej oceny tego, jak najskuteczniej wykonywać swoje funkcje.
Istnieją dwa główne sposoby „adaptacji” sieci neuronowej: uczenie się pod nadzorem i uczenie się bez nadzoru. Nadzorowane uczenie się wymaga ludzkiego odpowiednika, który instruuje sieć, jak interpretować i wchodzić w interakcje z różnymi danymi wejściowymi. Celem tego stylu uczenia się jest zapewnienie braku błędów w metodach wykorzystywanych przez adaptacyjną sieć neuronową do przetwarzania informacji oraz wzmocnienie pożądanych działań sieci.
Uczenie się bez nadzoru polega na interakcji centralnej jednostki przetwarzania ze środowiskiem i podejmowaniu własnych decyzji dotyczących sposobu działania na podstawie oryginalnego programowania. W tym celu organizuje i reorganizuje otrzymywane informacje oraz przewiduje, jakie mogą być skutki zmiany tych danych. Sieć może uczyć się online lub offline. Uczenie się online oznacza, że sieć uczy się podczas wykonywania zadań. Uczenie się offline wymaga, aby sieć uczyła się niezależnie od działania.
Obecnie istnieją cztery główne zadania, które są wykonywane przez adaptacyjne sieci neuronowe. Wszystkie dotyczą wzorców przetwarzania i interpretacji. Po pierwsze, istnieje klastrowanie, w którym sieć analizuje wiele wzorców i grupuje wzorce powiązane w klastry.
Drugim zadaniem, które może wykonać adaptacyjna sieć neuronowa, jest rozpoznanie i interpretacja wzorca, takiego jak słowa pisane lub mówione. Czyniąc to, może próbować zrozumieć całkowicie nieznane wzorce na podstawie zrozumienia powiązanych wzorców. Dostarczenie oszacowania wartości funkcji jest trzecim głównym zadaniem i jest często wykorzystywane w nauce lub inżynierii. Czwarte główne zadanie, które może wykonywać adaptacyjna sieć neuronowa, polega na przewidywaniu, co stanie się w przyszłości, jeśli zostaną wprowadzone zmiany w niektórych modelach danych.
Sztuczna sieć neuronowa jest formą sztucznej inteligencji, a jej najnowocześniejsze zastosowania obejmują zaawansowaną technologię robotyczną. Jest częściej używany przez analityków danych, ponieważ ich zadania dotyczą interpretacji i sortowania dużych ilości informacji. Sztuczna sieć neuronowa może pomóc analitykowi w uporządkowaniu danych, przeprowadzeniu badań i przetestowaniu możliwych zmian w produktach i usługach firmy. W miarę, jak technologia staje się bardziej zaawansowana, zastosowania sieci neuronowych będą coraz powszechniejsze.