Co to jest adaptacyjna sieć neuronowa?

Adaptacyjna sieć neuronowa to system, który przetwarza informacje i w razie potrzeby dostosowuje sieć. 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 również sztuczną siecią neuronową, jest modelowana na podstawie naturalnie występujących sieci neuronowych w mózgach ludzi i zwierząt. Pracują przy użyciu serii czujników zbierających informacje — neuronów — które są interpretowane przez jednostkę centralną. Połączenia te mogą zmieniać i zmieniać sposób, w jaki współdziałają z jednostką centralną, w oparciu o własną ocenę tego, jak najefektywniej wykonywać swoje funkcje.

Adaptacyjna sieć neuronowa „uczy się” na dwa główne sposoby: uczenie nadzorowane i uczenie nienadzorowane. Uczenie się nadzorowane wymaga ludzkiego odpowiednika, który instruuje sieć, jak interpretować i wchodzić w interakcje z różnymi danymi wejściowymi. Celem tego stylu uczenia się jest zapewnienie, że nie ma błędów w metodach wykorzystywanych przez adaptacyjną sieć neuronową do przetwarzania informacji oraz wzmocnienie pożądanych działań sieci.

Nienadzorowane uczenie się opiera się na interakcji centralnej jednostki przetwarzania z jej środowiskiem i podejmowaniu własnych decyzji dotyczących sposobu jej działania w oparciu o oryginalne oprogramowanie. W tym celu organizuje i reorganizuje otrzymywane informacje oraz przewiduje, jakie mogą być skutki zmiany tych danych. Sieć może uczyć się online lub offline. Nauka online oznacza, że ​​sieć uczy się, jednocześnie wykonując zadania. Nauka offline wymaga, aby sieć uczyła się niezależnie od działania.

Obecnie adaptacyjne sieci neuronowe wykonują cztery główne zadania. Wszystkie zajmują się przetwarzaniem i interpretacją wzorców. Po pierwsze, mamy do czynienia z klastrowaniem, w którym sieć analizuje szereg wzorców i grupuje powiązane wzorce w klastry.

Drugim zadaniem, które może wykonać adaptacyjna sieć neuronowa, jest rozpoznawanie i interpretowanie wzorca, takiego jak słowa pisane lub mówione. Czyniąc to, może próbować zrozumieć całkowicie nieznane wzorce w oparciu o zrozumienie pokrewnych wzorców. Zapewnienie oszacowania wartości funkcji jest trzecim głównym zadaniem i jest często stosowane w nauce lub inżynierii. Czwartym głównym zadaniem, jakie może wykonać adaptacyjna sieć neuronowa, jest przewidywanie tego, co stanie się w przyszłości, jeśli w niektórych modelach danych zostaną wprowadzone zmiany.
Sztuczna sieć neuronowa jest formą sztucznej inteligencji, a jej najnowocześniejsze zastosowania obejmują zaawansowaną technologię robotyczną. Jest częściej używany przez analityków danych, ponieważ ich praca polega na interpretacji i sortowaniu dużych ilości informacji. Sztuczna sieć neuronowa może pomóc analitykowi w porządkowaniu danych, prowadzeniu badań i testowaniu ewentualnych zmian w produktach i usługach jej firmy. W miarę jak technologia staje się bardziej zaawansowana, zastosowania sieci neuronowych będą coraz powszechniejsze.