Razvoj neuronskih mreža motivisan je željom da se simuliraju kompleksne veze neurona unutar ljudskog nervnog sistema.
Pošlo se od pretpostavke da bi, budući da je biološki nervni sistem izuzetno efektivan u prenosu i obradi signala, njegova imitacija mogla da doprinese stvaranju inteligencije slične ljudskoj kod mašina.
Ovo je rezultiralo kreiranjem mreže veštačkih neurona sposobnih da obrađuju i prenose informacije na sličan način kao što to rade grupe neurona u ljudskom mozgu.
Ovaj napredak je značajno unapredio sposobnost mašina da uče i reaguju inteligentno, što je dovelo do pojave neuronskih mreža.
U ovom tekstu, detaljnije ću objasniti šta su neuronske mreže, kako funkcionišu, koje su njihove prednosti, kao i druge bitne detalje.
Krenimo!
Šta su neuronske mreže?
Izvor slike: Tibco.com
Neuronske mreže, poznate i kao veštačke neuronske mreže (ANN), predstavljaju deo veštačke inteligencije (AI) i mašinskog učenja (ML) koji omogućava mašinama/računarima da obrađuju informacije slično kao što to čini biološki mozak. Mreža poseduje adaptivni sistem koji joj omogućava da uči na osnovu prethodnih aktivnosti i kontinuirano se usavršava.
Neuronske mreže su podskup mašinskog učenja, a njihova osnova je razvijena primenom algoritama dubokog učenja. Naziv „neuronska mreža“ inspirisan je složenom mrežom neurona u ljudskom mozgu i načinom na koji neuroni međusobno komuniciraju.
Neuronska mreža koristi podatke za obuku kao ulazne informacije kako bi olakšala učenje i unapredila svoje sposobnosti. Ona omogućava neprekidno učenje iz prethodnih podataka uz sve veću preciznost, što je čini moćnim i savremenim alatom.
Istorija neuronskih mreža seže do početaka računarske ere. Prvu verziju neuronske mreže dizajnirao je Voren Makalok kao sistem kola koji je mogao da aproksimira funkciju ljudskog mozga.
Godine 1958, Frenk Rozenblat je razvio prvi model veštačke percepcije. Džon Hofild je 1982. godine objavio rad o „rekurentnim neuronskim mrežama“. Intenzivna upotreba neuronskih mreža započela je 1988. godine u oblasti istraživanja proteina.
Tehnologija je korišćena za predviđanje trodimenzionalnih oblika proteina. Do 1992. godine razvijen je algoritam za prepoznavanje 3D objekata.
Danas su neuronske mreže izuzetno napredne. Koriste se u mnogim sektorima, od zdravstva, vazduhoplovstva i odbrane, do sajber bezbednosti, marketinga i vremenske prognoze.
Kako funkcionišu neuronske mreže?
Kao što je ranije objašnjeno, razvoj neuronske mreže je inspirisan ljudskim mozgom, posebno njegovom neuronskom strukturom. Neuroni u ljudskom mozgu stvaraju kompleksnu i međusobno povezanu mrežu kroz koju se prenose signali i obrađuju informacije. To je u osnovi funkcija neurona koja se replicira u neuronskim mrežama.
Osnovni način funkcionisanja neuronskih mreža je kroz povezanost brojnih i različitih slojeva neurona unutar mreže. Svaki neuron je povezan sa drugim preko čvora.
On može da primi ulaz od sloja koji mu prethodi i da pošalje izlaz koji zatim ide ka sledećem sloju. Ovaj proces se ponavlja sve dok poslednji sloj ne donese odluku ili predviđanje.
Rad neuronske mreže se može lakše razumeti kroz pojedinačne mehanizme svakog sloja kroz koji podaci prolaze i obrađuju se. U osnovnoj strukturi, postoje tri sloja – ulazni, skriveni i izlazni.
Ulazni sloj
Ovaj sloj neuronske mreže ima zadatak da prikuplja podatke iz spoljašnjeg okruženja. Kada se podaci prikupe, sloj ih takođe obrađuje, analizira sadržaj podataka i dodaje kategoriju podacima radi bolje identifikacije. Nakon toga, šalje podatke sledećem sloju.
Skriveni sloj
Podaci u skrivenom sloju dolaze iz ulaznog sloja i drugih skrivenih slojeva. U neuronskoj mreži može da postoji veliki broj skrivenih slojeva. Svaki od skrivenih slojeva može da analizira ulaz prosleđen od prethodnog sloja. Ulaz se zatim obrađuje i šalje dalje.
Izlazni sloj
Podaci koji se prenose sa poslednjeg skrivenog sloja stižu do izlaznog sloja. Ovaj sloj prikazuje krajnji rezultat obrade podataka koja se odvija u prethodnim slojevima neuronske mreže. Izlazni sloj može imati jedan ili više čvorova, u zavisnosti od ulaza.
Na primer, pri radu sa binarnim podacima (1/0, Da/Ne), koristiće se jedan izlazni čvor. Međutim, kada se obrađuju podaci iz više kategorija, koristiće se više čvorova.
Skriveni sloj je u suštini mreža za duboko učenje koja povezuje nekoliko čvorova. Veza između čvorova je predstavljena brojem koji se naziva „težina“. Težina pokazuje koliko čvor može da utiče na druge čvorove. Pozitivna vrednost ukazuje na sposobnost da se aktivira drugi čvor, dok negativna vrednost ukazuje na sposobnost da se taj čvor potisne.
Vrste neuronskih mreža
Za različite vrste primena i podataka, koriste se različite vrste neuronskih mreža, svaka sa svojom specifičnom strukturom. Ovo su neke od vrsta neuronskih mreža:
#1. Feed Forward Mreža
U ovoj vrsti neuronske mreže, prisutno je nekoliko međusobno povezanih skrivenih slojeva i neurona. Ovde informacije teku samo u smeru napred, bez povratne propagacije, otuda i naziv „feedforward“. Veći broj ovih slojeva pomaže u prilagođavanju težine; a samim tim i u učenju.
#2. Perceptron
Ovo je najosnovniji oblik mreže koji se sastoji od samo jednog neurona. Neuron primenjuje funkciju aktivacije na ulaz kako bi dobio binarni izlaz. U suštini, dodaje se ulazna vrednost i težina čvora, a zbir se šalje funkciji aktivacije kako bi se kreirao izlaz. Skriveni slojevi nisu prisutni u ovoj vrsti mreže.
#3. Višeslojni perceptron
Ova vrsta neuronske mreže omogućava povratnu propagaciju, što nije slučaj u feedforward sistemu. On uključuje nekoliko skrivenih slojeva i funkcija aktivacije koje omogućavaju dvosmeran tok podataka. Ulazi se prenose napred, dok se ažuriranja težine prenose unazad. U zavisnosti od cilja, funkcija aktivacije se može menjati.
#4. Mreža radijalnih osnova
Ova kategorija mreže koristi sloj neurona radijalne bazične funkcije (RBF) između ulaznog i izlaznog sloja. Ovi neuroni mogu da čuvaju različite klase podataka za obuku, koristeći različit metod za predviđanje ciljeva. Neuron upoređuje euklidske udaljenosti sa stvarno sačuvanim klasama iz vrednosti karakteristika ulaza.
#5. Konvoluciona mreža
Ova neuronska mreža sadrži više slojeva konvolucija koji identifikuju važne karakteristike iz ulaza, kao što su slike. Prvih nekoliko slojeva fokusiraju se na detalje nižeg nivoa, dok se naredni slojevi fokusiraju na detalje višeg nivoa. Ova mreža koristi prilagođenu matricu ili filter za kreiranje mapa.
#6. Rekurentna mreža
Ova mreža se koristi kada je potrebno dobiti predviđanje iz date sekvence podataka. Može biti potreban vremenski odložen unos prethodnog predviđanja. Ovo se čuva u ćeliji podataka RNN-a, koja se zatim koristi kao drugi ulaz za predviđanje.
#7. Mreža kratkoročne memorije
U ovom tipu neuronske mreže, koristi se dodatna specijalna memorijska ćelija za duže čuvanje informacija i prevazilaženje problema nestajanja gradijenata. Logička kola se koriste za identifikovanje izlaza koji treba koristiti ili odbaciti. Tri logička kola koja se koriste u ovoj mreži su: ulaz, izlaz i zaborav.
Prednosti neuronskih mreža
Neuronske mreže nude brojne prednosti:
- Zahvaljujući svojoj strukturi, mogu da obrađuju podatke, uče o kompleksnim i nelinearnim vezama u stvarnom svetu i da generalizuju svoje znanje kako bi stvorile nove rezultate.
- Neuronske mreže nemaju ograničenja u pogledu ulaznih podataka. Stoga, mogu modelovati heteroskedastičnost, kroz koju mogu saznati o skrivenim vezama među podacima.
- Neuronska mreža može da skladišti podatke u celoj mreži i da radi sa nepotpunim podacima. Ovo stvara redundanciju podataka i smanjuje rizik od gubitka podataka.
- Zahvaljujući redundantnim vezama, mreža može da obrađuje više podataka istovremeno i paralelno. To znači da neuronske mreže mogu pomoći u obavljanju više funkcija u isto vreme.
- Mogućnost prilagođavanja obrade podataka daje joj jaku toleranciju na greške i stalno se obučava da se poboljšava.
- Budući da mreža koristi distribuiranu memoriju, otporna je na oštećenje podataka.
- Može da uči iz prošlih događaja, na osnovu čega može da obuči mašine da donose bolje odluke.
Primene neuronskih mreža
- Predviđanje performansi na berzi: Višeslojni perceptron se često koristi za predviđanje kretanja na berzi i pripremu za promene. Sistem pravi prognoze na osnovu koeficijenta profita, godišnjih prinosa i podataka o prošlim performansama sa berze.
- Prepoznavanje lica: Konvolucione mreže se koriste za pokretanje sistema za prepoznavanje lica koji upoređuje dati ID lica sa listom ID-ova lica u bazi podataka, kako bi se utvrdilo da li postoji podudaranje.
- Proučavanje ponašanja na društvenim mrežama: Višeslojni perceptron može da se koristi za analizu ponašanja ljudi na društvenim mrežama, na osnovu virtuelnih razgovora i interakcija. Ovi podaci mogu da se koriste u marketinškim aktivnostima.
- Vazduhoplovstvo: Mreže sa vremenskim kašnjenjem mogu se koristiti u različitim oblastima vazduhoplovstva, kao što su prepoznavanje šablona, obezbeđivanje kontrolnih sistema, autopiloti visokih performansi, dijagnostika kvarova u avionu i razvoj simulacija. Ovo pomaže u poboljšanju bezbednosti u industriji.
- Planiranje odbrane: Strategije odbrane mogu se razvijati uz pomoć neuronskih mreža. Tehnologija se može koristiti za predviđanje odbrambenih rizika, kontrolu automatizovane opreme i identifikovanje potencijalnih mesta za patroliranje.
- Zdravstvo: Mreža se može koristiti za stvaranje boljih tehnika snimanja za ultrazvuk, CT skeniranje i rendgenske snimke. Ovo takođe može pomoći u boljem evidentiranju i praćenju podataka o pacijentima.
- Verifikacija identiteta: Obrasci rukopisa se mogu identifikovati pomoću neuronskih mreža. Ovo može pomoći u identifikaciji potencijalnih dokaza o falsifikovanju putem sistema za proveru rukopisa i potpisa.
- Vremenska prognoza: Podaci sa meteoroloških satelita mogu se koristiti za dinamičko modeliranje i predviđanje vremenskih obrazaca sa većom preciznošću. Ovo može pomoći u kreiranju ranog upozorenja na prirodne katastrofe, kako bi se preventivne mere mogle preduzeti na vreme.
Resursi za učenje
#1. Duboko učenje A-Z na Udemy platformi
Kurs Duboko učenje A-Z na platformi Udemy će vam pomoći da naučite kako da koristite Python i kreirate algoritme za duboko učenje. Trajanje kursa je 22 sata i 33 minuta.
Kurs će naučiti studente da:
- Bolje razumeju koncepte veštačke inteligencije, neuronskih mreža, samoorganizujućih mapa, Bolcmanove mašine i autoenkodera.
- Kako da primene ove tehnologije u praksi u stvarnom svetu.
Cena kursa je 39,98 dolara.
#2. Nauka o podacima na Udemy platformi
Nauka o podacima je odličan kurs o dubokom učenju i neuronskim mrežama koji nudi detaljan pregled teorija neuronskih mreža koje se koriste u mašinskom učenju. Ovaj kurs se takođe nudi na Udemy platformi. Njegovo trajanje je 12 sati.
Kurs će naučiti:
- O dubokom učenju i funkciji neuronske mreže
- Kako da razvijete kod za neuronske mreže od nule
Cena kursa je 35,13 dolara.
#3. Izgradnja neuronskih mreža na Udemy platformi
Udemy kurs Izgradnja neuronskih mreža u Python-u od nule omogućava polazniku da razvije duboko učenje i mašinsko učenje koristeći gradijentni spust i linearnu regresiju. Trajanje kursa je 3 sata i 6 minuta.
Kurs će naučiti:
- O osnovnim funkcijama neuronskih mreža, kao što su linearna regresija, povratna propagacija i funkcija troškova.
- Da obučava neuronske mreže, da ih klasifikuje, prilagodi njihove stope učenja, normalizuje ulaze i optimizuje njihovu tačnost.
Cena kursa je 31,50 dolara.
#4. Neuronske mreže i duboko učenje na platformi Coursera
Kurs Neuronske mreže i duboko učenje nudi Coursera. Ovo je prvi kurs u specijalizaciji za duboko učenje i fokusira se na temeljne koncepte. Trajanje kursa je 25 sati.
Kurs će naučiti:
- Da se upoznate sa važnim tehnološkim trendovima koji pokreću razvoj dubokog učenja.
- Kako da obučite duboko učenje i koristite ga za razvoj potpuno povezane mreže.
Ovaj kurs se nudi besplatno.
#5. Izgradnja naprednog dubokog učenja i NLP-a
Kurs Izgradnja naprednog dubokog učenja i NLP-a nudi Educative. Kurs traje oko 5 sati.
Kurs će naučiti:
- Da radite u okruženjima za praktično kodiranje.
- Da saznate više o konceptima dubokog učenja i vežbate na projektima koji se odnose na obradu prirodnog jezika (NLP) i napredno duboko učenje.
Cena kursa je 9,09 dolara mesečno.
#6. Projekti neuronskih mreža sa Python-om:
Ova knjiga Džejmsa Loja je odličan vodič o tome kako da koristite Python i otkrijete moć veštačkih neuronskih mreža. Naučićete i primeniti neuronske mreže kroz šest projekata u Python-u. Završetak ovog projekta će vam pomoći da izgradite svoj ML portfolio.
Kurs će naučiti:
- Arhitekture neuronskih mreža, kao što su LSTM i CNN.
- Da koristite popularne biblioteke, kao što je Keras.
- Projekti uključuju analizu sentimenta, identifikaciju lica, detekciju objekata itd.
#7. Neuronske mreže i duboko učenje
Ova knjiga Čarua C. Agarvala obuhvata savremene i klasične modele dubokog učenja. Naučiće vas algoritmima i teoriji dubokog učenja i neuronskih mreža, kako biste mogli da ih primenite u raznim aplikacijama.
Ona takođe obuhvata aplikacije kao što su sistemi preporuka, opisivanje i klasifikacija slika, analiza teksta, mašinsko prevođenje, igranje igara i još mnogo toga.
Naučićete:
- Osnove neuronskih mreža.
- Napredne teme o neuronskim mrežama, kao što su GAN, neuronske Tjuringove mašine itd.
Zaključak
Neuronske mreže su suštinski deo veštačke inteligencije koji podržava učenje na način koji je sličan ljudskoj inteligenciji. Sastoje se od više slojeva, od kojih svaki ima svoju funkciju i izlaz. S obzirom na njihove prednosti, kao što su tačnost, mogućnosti obrade podataka, paralelno računanje, itd., primena neuronskih mreža raste u mnogim sektorima, za potrebe predviđanja i pametnijeg donošenja odluka.
Takođe možete istražiti konvolucione neuronske mreže.