• Санатталмаған

Жасанды нейрондық желі (ANN)

Жасанды жүйке жүйесі дегеніміз не?

Жасанды жүйке жүйесі (ANN) – бұл адам миының ақпаратты талдау және өңдеу әдісін модельдеуге арналған есептеу жүйесінің бөлігі. Бұл жасанды интеллекттің (AI) негізі болып табылады және адами немесе статистикалық стандарттар бойынша мүмкін емес немесе қиын болатын мәселелерді шешеді. ANN-де өздігінен білім алу мүмкіндіктері бар, олар көп мәліметтер қол жетімді болған сайын жақсы нәтижелер алуға мүмкіндік береді.

Негізгі өнімдер

  • Жасанды жүйке желісі (ANN) – бұл адамның миының жұмысын модельдеуге арналған жасанды интеллекттің құрамдас бөлігі.
  • Өңдеу қондырғылары ANN-ді құрайды, олар өз кезегінде кіріс пен шығыстан тұрады. Кірістер ANN-ден қажетті нәтиже алу үшін үйренеді.
  • Backpropagation – жасанды нейрондық желілерді басқаруға қолданылатын оқыту ережелерінің жиынтығы.
  • ANN-ге арналған практикалық қосымшалар өте алыс, олар қаржы, жеке коммуникация, өндіріс, білім және т.с.с.




Жасанды жүйке жүйесін түсіну (ANN)

Жасанды нейрондық желілер адамның миы сияқты салынған, тор тәрізді нейрон түйіндері өзара байланысты. Адам миында нейрон деп аталатын жүздеген миллиард жасушалар бар. Әрбір нейрон жасуша денесінен тұрады, ол ақпаратты миға қарай (кіріс) және алыс (шығыс) арқылы тасымалдау арқылы ақпаратты өңдеуге жауап береді.

ANN-де жүздеген немесе мыңдаған жасанды нейрондар бар, олар түйіндермен өзара байланысты, оларды өңдеу қондырғылары деп атайды. Бұл өңдеу қондырғылары кіріс және шығыс қондырғыларынан тұрады. Кіріс блоктары ішкі салмақ жүйесіне негізделген ақпараттың әр түрлі формалары мен құрылымдарын алады, ал нейрондық желі бір есеп шығару үшін ұсынылған ақпарат туралы білуге ​​тырысады. Нәтиже немесе нәтиже шығару үшін адамдарға ережелер мен нұсқаулар қажет болатыны сияқты, ANN де нәтижелерді жетілдіру үшін қателіктерді артқа тарату аббревиатурасы деп аталатын оқыту ережелерінің жиынтығын қолданады.


ANN бастапқыда оқыту кезеңінен өтеді, онда визуалды, есту немесе мәтіндік тұрғыдан мәліметтердегі заңдылықтарды тануға үйренеді. Осы бақыланатын кезеңде желі өзінің нақты өндірген өнімін, қалаған өніммен салыстырады. Екі нәтиженің айырмашылығы backpropagation көмегімен реттеледі. Бұл дегеніміз, желі нақты және қалаған нәтиже арасындағы айырмашылық ең төменгі қатені шығарғанға дейін оның блоктар арасындағы байланыстарының салмағын реттеу үшін шығыс бөлігінен кіріс блоктарына дейін артқа қарай жұмыс істейді.

Оқу-қадағалау кезеңінде ANN-ге екілік сандармен иә / жоқ сұрақтар түрлерін қолдана отырып, не іздеу керек және оның нәтижесі қандай болуы керек екендігі үйретіледі. Мысалы, несиелік карталардағы алаяқтықты уақытында анықтағысы келетін банктің төрт сұрақтар бойынша жауап беру бөлімшелері болуы мүмкін: (1) транзакция пайдаланушының резиденттік елінен басқа елде ме? (2) Карточка банктің бақылау тізіміндегі компанияларда немесе елдерде аффилиирленген веб-сайт па? (3) Транзакция сомасы 2000 доллардан асады ма? (4) Мәміле шотындағы атау карточка иесінің атымен бірдей ме?

Банк «алаяқтық анықталды» деген жауаптардың Иә Иә Иә Жоқ болғанын қалайды, екілік форматта 1 1 1 0 болады. Егер желінің нақты өнімі 1 0 1 0 болса, ол нәтижелерін сәйкес келетін нәтиже бергенге дейін реттейді. 1 1 1 0. Тренингтен кейін компьютерлік жүйе банкке ақшаны үнемдеп, жалған операциялар туралы ескерту жасай алады.

Жасанды жүйке желілеріне арналған практикалық қосымшалар

Жасанды жүйке желілері экономиканың барлық салаларында қолдану үшін өмірді өзгертетін қосымшалар жасауға жол ашуда. ANN-ге салынған жасанды интеллект платформалары дәстүрлі жұмыс тәсілдерін бұзады. Веб-беттерді басқа тілдерге аударудан бастап виртуалды көмекшінің онлайн режимінде азық-түлікке тапсырыс беруінен бастап, проблемаларды шешу үшін чат-боттармен сөйлесуге дейін, жасанды интеллект платформалары транзакцияларды жеңілдетеді және қызметтерге мардымсыз шығындармен қол жетімді етеді.

Жасанды жүйке желілері барлық операциялық салаларда қолданылды. Электрондық пошта қызметтерін жеткізушілер қолданушының кіріс жәшігінен спамды анықтау және жою үшін ANN кодтарын пайдаланады; активтерді басқарушылар оны компания акцияларының бағытын болжау үшін пайдаланады; несиелік рейтингтік фирмалар оны несиелік скоринг әдістерін жетілдіру үшін пайдаланады; электрондық коммерциялық платформалар оны аудиторияға ұсыныстарды жекелендіру үшін пайдаланады; chatbots тілді табиғи өңдеу үшін ANN-мен дамытылады; терең оқу алгоритмдері оқиғаның ықтималдығын болжау үшін ANN қолданады; және ANN корпорациясының тізімі бірнеше салаларда, салаларда және елдерде жалғасады.