Rețele artificiale neuronale definite (ANN) definite
Rețelele neuronale artificiale (ANN) sunt piesele unui sistem de calcul conceput pentru a simula modul în care creierul uman analizează și procesează informațiile. Ele sunt fundamentele inteligenței artificiale (AI) și rezolvă probleme care s-ar dovedi imposibile sau dificile de către standardele umane sau statistice. ANN au capacități de auto-învățare care le permit să producă rezultate mai bune pe măsură ce mai multe date devin disponibile.
Detensionarea rețelelor neuronale artificiale (ANN)
Rețelele neuronale artificiale (ANN) deschid calea către aplicațiile care schimbă viața pentru a fi dezvoltate pentru a fi utilizate în toate sectoarele economiei. Platformele de inteligență artificială (AI) care sunt construite pe ANN perturbă modul tradițional de a face lucrurile. De la traducerea paginilor web în alte limbi până la asistență virtuală pentru comenzile online la conversația cu chatbots pentru a rezolva problemele, platformele AI simplifică tranzacțiile și fac serviciile accesibile tuturor cu costuri neglijabile.
Cum funcționează sistemul?
Rețelele neuronale artificiale sunt construite precum creierul uman, cu noduri neuronale interconectate ca o țesătură. Creierul uman are sute de miliarde de celule numite neuroni. Fiecare neuron este format dintr-un corp de celule care este responsabil de procesarea informațiilor prin transportarea informațiilor către (intrări) și îndepărtate (ieșiri) din creier. ANN are sute sau mii de neuroni artificiali numiți unități de procesare, care sunt interconectate de noduri. Aceste unități de procesare sunt formate din unități de intrare și ieșire. Unitățile de intrare primesc diverse forme și structuri de informații bazate pe un sistem de ponderare internă, iar rețeaua neuronală încearcă să afle despre informațiile prezentate pentru a produce un raport de ieșire. La fel cum oamenii au nevoie de reguli și orientări pentru a obține un rezultat sau o ieșire, ANN-urile folosesc și un set de reguli de învățare numite backpropagation, o prescurtare pentru propagarea înapoi a erorii, pentru a-și perfecționa rezultatele.
O ANN trece inițial printr-o fază de formare în care învață să recunoască tiparele din date, fie că sunt vizual, fonic sau textual. În această fază supravegheată, rețeaua își compară producția reală produsă cu ceea ce era menit să producă, adică cu ieșirea dorită. Diferența dintre ambele rezultate este ajustată folosind backpropagation. Aceasta înseamnă că rețeaua funcționează înapoi, mergând de la unitatea de ieșire la unitățile de intrare pentru a ajusta greutatea conexiunilor sale între unități până când diferența dintre rezultatul real și cel dorit produce cea mai mică eroare posibilă.
În timpul stagiului de instruire și supraveghere, ANN este învățat ce trebuie să caute și care ar trebui să fie rezultatul acestuia, folosind tipuri de întrebări Da / Nu cu numere binare. De exemplu, o bancă care dorește să detecteze la timp frauda cu cardul de credit poate avea patru unități de intrare alimentate cu aceste întrebări: (1) Tranzacția este realizată într-o țară diferită de țara rezidentă a utilizatorului? (2) Site-ul web pe care cardul îl utilizează afiliat cu companii sau țări de pe lista de veghe a băncii? (3) Valoarea tranzacției este mai mare de 2.000 USD? (4) Numele de pe factura de tranzacție este același cu cel al titularului cardului? Banca dorește ca răspunsurile „detectate fraude” să fie Da Da Da Nu, care în format binar ar fi 1 1 1 0. Dacă ieșirea efectivă a rețelei este 1 0 1 0, își ajustează rezultatele până când produce o ieșire care coincide cu 1 1 1 0. După instruire, sistemul informatic poate avertiza banca cu privire la tranzacții frauduloase în așteptare, economisind băncii mulți bani.
Aplicații practice
Rețelele neuronale artificiale au fost aplicate în toate domeniile operațiilor. Furnizorii de servicii de e-mail utilizează ANN pentru a detecta și șterge spamul din căsuța de e-mail a unui utilizator; managerii de active îl folosesc pentru a prognoza direcția stocurilor unei companii; Firmele de rating le folosesc pentru a-și îmbunătăți metodele de notare a creditelor; platformele de comerț electronic îl folosesc pentru a personaliza recomandările audienței lor; chat-urile sunt dezvoltate cu ANN pentru procesarea limbajului natural; algoritmii de învățare profundă folosesc ANN pentru a prezice probabilitatea unui eveniment; iar lista încorporarii ANN continuă în mai multe sectoare, industrii și țări.
Compararea conturilor de investiții Denumirea furnizorului Descrierea divulgatorului de publicitate × Ofertele care apar în acest tabel provin din parteneriate de la care Investopedia primește compensații.