Sieć neuronowa

Sieć neuronowa to system obliczeniowy sztucznej inteligencji wzorowany na sposobie działania ludzkiego mózgu. Wykorzystuje warstwy połączonych ze sobą węzłów, które działają jak sztuczne neurony, aby przetwarzać dane i rozwiązywać określone problemy. System z czasem uczy się, dostosowując połączenia między neuronami oraz funkcje wykonywane przez każdy z nich.

Programiści zajmujący się AI, czyli programiści, wykorzystują sztuczne sieci neuronowe do trenowania algorytmów sztucznej inteligencji przeznaczonych do różnych zadań. Sieci neuronowe stosowane w widzeniu komputerowym uczą się analizować obrazy w celu rozpoznawania obiektów, dzięki czemu mogą szybko identyfikować twarze, oznaczać obrazy i pomagać w moderowaniu treści. Uczą się także wykonywać rozpoznawanie mowy, aby transkrybować rozmowy i dodawać napisy do filmów. Sieci neuronowe mogą również uczyć się przetwarzania języka naturalnego, aby analizować język pisany, porządkować dokumenty, tworzyć podsumowania artykułów i działać jako chatboty.

Jak działają sieci neuronowe

Każdy węzeł w sieci neuronowej zawiera funkcję matematyczną. Węzły są rozmieszczone w kilku warstwach — warstwie wejściowej, kilku warstwach pośrednich i warstwie wyjściowej. Każdy węzeł jest połączony z dowolną liczbą węzłów znajdujących się w warstwach nad nim i pod nim. Węzeł pobiera dane wejściowe z węzłów niższego poziomu, przypisuje każdej wartości wejściowej wagę i wykonuje obliczenia na połączonych wartościach. Jeśli wynik osiągnie wcześniej określony próg, węzeł przekazuje go na następny poziom. Proces ten powtarza się, aż sieć neuronowa przekaże końcową wartość do warstwy wyjściowej.

Podczas początkowej fazy „trenowania” programiści przekazują sieciom neuronowym różne zestawy danych. Jeśli na przykład celem jest rozpoznawanie twarzy, danymi mogą być zdjęcia różnych osób. Przy pierwszych kilku analizach danych wynik może być niedokładny. Jednak podczas kolejnych analiz system „uczy się”, zmieniając wartości wag i progów dla każdego węzła. Sieć neuronowa jest pomyślnie wytrenowana, gdy konsekwentnie uzyskuje dokładne wyniki dla danych treningowych.