O rețea neuronală artificială este ceea ce se înțelege cel mai frecvent prin rețea neuronală. Este o serie complicată de neuroni artificiali interconectați, modelați după cei din creierul uman și folosiți în inteligența artificială pentru a procesa informații, a învăța și a face predicții.
Cum funcționează rețelele neuronale?
Un neuron este cea mai fundamentală celulă a creierului uman. Un creier uman are multe miliarde de neuroni, care interacționează și comunică între ei, formând rețele neuronale.
Acești neuroni primesc multe intrări, de la ceea ce vedem și auzim, până la ceea ce simțim, și apoi trimit mesaje altor neuroni, care reacționează la rândul lor. Rețelele neuronale funcționale sunt cele care le permit oamenilor să gândească și, mai important, să învețe.
Ca metodă de a prelua cantități mari de date, de a le procesa și de a lua predicții și decizii bazate pe date, rețelele neuronale ale creierului uman sunt de departe cea mai puternică forță de calcul cunoscută de om.
PASIEKA / Getty Images
Tipuri de rețele neuronale
O rețea neuronală este din punct de vedere tehnic un termen biologic, în timp ce o rețea neuronală artificială este tipul de rețea neuronală pe care se bazează inteligența artificială. Deși cuvântul în sine este cel mai frecvent folosit pentru a se referi la rețeaua neuronală artificială, veți vedea adesea că oamenii se referă la rețele neuronale artificiale ca pur și simplu rețele neuronale.
Desigur, o rețea neuronală din creierul uman este foarte diferită de o rețea neuronală construită artificial. Totuși, modul fundamental în care funcționează pentru a procesa informații și a face predicții rămâne același.
În timp ce o rețea neuronală artificială nu va fi o recreare perfectă a unei rețele neuronale biologice, rețelele neuronale artificiale se bazează pe și sunt modelate după rețelele neuronale ale creierului, tocmai datorită puterii de calcul a acestor rețele.
La ce sunt folosite rețelele neuronale?
Oamenii folosesc rețelele neuronale biologice pentru a procesa informații, pentru a învăța și pentru a face predicții, de exemplu, pentru a gândi. Rețelele neuronale artificiale funcționează în același mod, dar într-o măsură mai mică, deoarece rețelele neuronale artificiale nu pot încă să se potrivească cu complexitatea și puterea celor găsite în creierul uman.
Rețelele neuronale artificiale permit o inteligență artificială mai complicată, mai reală și mai puternică prin învățarea profundă, care este procesul prin care o rețea neuronală artificială învață în mod independent și ia propriile decizii.
Inteligenta artificială asemănătoare omului este posibilă cu o rețea neuronală avansată și suficiente date pentru a antrena (sau a preda) rețeaua neuronală. A. I., așa cum apare în filme, nu există încă astăzi, dar dacă va exista vreodată, învățarea profundă prin rețelele neuronale va alimenta această inteligență.
Întrebări frecvente
Ce este o rețea neuronală profundă?
Cunoscut și ca deep learning, este un subdomeniu al învățării automate în I. A. care se ocupă de algoritmi modelați pe structura și funcția creierului. Rețelele neuronale profunde sunt concepute pentru a recunoaște modele numerice și a le traduce în date reale, cum ar fi imagini, text sau audio.
Ce este o rețea neuronală convoluțională?
Este o clasă de algoritmi neuronali profundi folosiți adesea pentru a analiza imaginile vizuale. O rețea neuronală convoluțională primește o imagine și extrage caracteristici folosind filtre și este folosită în principal pentru procesarea, clasificarea și segmentarea imaginilor.
Ce este o rețea neuronală recurentă?
Este un tip de rețea neuronală artificială folosită de obicei pentru recunoașterea vorbirii și procesarea limbajului natural. O rețea neuronală recurentă folosește date secvențiale sau date din serii de timp pentru a rezolva problemele temporale comune în traducerea limbii și recunoașterea vorbirii.
