רשתות עצביות מלאכותיות (ANN) הם החלקים של מערכת מחשוב שנועדה לדמות את האופן שבו המוח האנושי מנתח ומעבד מידע. הם היסודות של בינה מלאכותית (AI) ופותרים בעיות אשר יתבררו כבלתי אפשריות או קשות על פי אמות מידה אנושיות או סטטיסטיות. ל- ANN יכולות למידה עצמית המאפשרות להן להשיג תוצאות טובות יותר ככל שיהיו נתונים זמינים יותר.
פירוק רשתות עצביות מלאכותיות (ANN)
רשתות עצביות מלאכותיות (ANN) סוללות את הדרך לפיתוח יישומים שמשנים חיים לשימוש בכל תחומי המשק. פלטפורמות של בינה מלאכותית (AI) הבנויות ב- ANN משבשות את הדרך המסורתית לעשות דברים. מתרגום דפי אינטרנט לשפות אחרות וכלה בעובד עוזר וירטואלי שמזמין מצרכים מקוונים וכלה בשיחה עם צ'אט בוטים כדי לפתור בעיות, פלטפורמות AI מפשטות עסקאות ומנגישות את השירותים לכל עלויות זניחות.
איך המערכת עובדת?
רשתות עצביות מלאכותיות בנויות כמו המוח האנושי, כאשר צמתים עצביים קשורים זה לזה כמו רשת. במוח האנושי מאות מיליארדי תאים המכונים נוירונים. כל נוירון מורכב מגוף תא שאחראי על עיבוד מידע על ידי העברת מידע לכיוון (תשומות) והרחקה (תפוקות) מהמוח. ל- ANN מאות או אלפי נוירונים מלאכותיים הנקראים יחידות עיבוד, המחוברים זה בזה באמצעות צמתים. יחידות עיבוד אלה מורכבות מיחידות קלט ופלט. יחידות הקלט מקבלות צורות ומבני מידע שונים המבוססים על מערכת ניפוח פנימית, והרשת העצבית מנסה ללמוד על המידע המוצג כדי להפיק דוח פלט אחד. בדיוק כמו שבני אדם זקוקים לחוקים והנחיות כדי להגיע לתוצאה או תפוקה, ANNs משתמשים גם בסט של כללי למידה שנקראים backpropagation, קיצור להפצת שגיאה לאחור כדי לשכלל את תוצאות הפלט שלהם.
תחילה ANN עובר שלב אימונים בו הוא לומד לזהות דפוסים בנתונים, בין אם חזותית, אורלית או טקסטואלית. בשלב מפוקח זה, הרשת משווה את התפוקה המופקת בפועל למה שהיא נועדה לייצר, כלומר את הפלט הרצוי. ההבדל בין שתי התוצאות מותאם באמצעות פרופורציה אחורית. המשמעות היא שהרשת עובדת לאחור עוברת מיחידת הפלט ליחידות הקלט בכדי להתאים את משקל החיבורים שלה בין היחידות עד שההבדל בין התוצאה בפועל לרצוי מייצר את השגיאה הנמוכה ביותר האפשרית.
בשלב ההדרכה והפיקוח נלמד ל- ANN מה לחפש ומה התפוקה שלה צריכה להיות, בעזרת סוגי שאלות כן / לא עם מספרים בינאריים. לדוגמה, לבנק שמעוניין לגלות הונאה בכרטיסי אשראי בזמן יתכן וארבע יחידות קלט ניזונות משאלות אלה: (1) האם העסקה במדינה שונה ממדינת התושב של המשתמש? (2) האם האתר בו משתמשים בכרטיס מסונף לחברות או מדינות ברשימת המעקב של הבנק? (3) האם סכום העסקה גדול מ- 2, 000 $? (4) האם השם בשטר העסקה זהה לשם בעל הכרטיס? הבנק רוצה שהתגובות "התגלו הונאה" יהיו כן כן כן לא, בפורמט בינארי יהיה 1 1 1 0. אם התפוקה של הרשת בפועל היא 1 0 1 0, הוא מתאים את תוצאותיו עד שהוא יביא תפוקה שתואמת את 1 1 1 0. לאחר ההכשרה, מערכת המחשבים יכולה להתריע לבנק על עסקאות הונאה ממתינות, ולחסוך לבנק הרבה כסף.
יישומים מעשיים
רשתות עצביות מלאכותיות יושמו בכל תחומי הפעילות. ספקי שירותי דוא"ל משתמשים ב- ANN כדי לאתר ולמחוק דואר זבל מתיבת הדואר הנכנס של המשתמש; מנהלי נכסים משתמשים בו כדי לחזות את כיוון מניית החברה; חברות דירוג אשראי משתמשות בו כדי לשפר את שיטות ניקוד האשראי שלהן; פלטפורמות המסחר האלקטרוני משתמשות בו כדי להתאים אישית המלצות לקהל שלהם; צ'אט בוטים מפותחים עם ANN לעיבוד שפה טבעית; אלגוריתמי למידה עמוקים משתמשים ב- ANN כדי לחזות את הסיכוי לאירוע; ורשימת התאגדות ANN נמשכת במגוון תחומים, תעשיות ומדינות.
