Sieci neuronowe i ich wykorzystanie w branży nowych technologii

Sieci neuronowe są ściśle związane ze sztuczną inteligencją coraz częściej wykorzystywaną w wielu dziedzinach życia. Są to struktury — podobne do struktur znajdujących się w ludzkim mózgu — pozwalające programom komputerowym tworzyć wzorce i schematy, które zbierają dane i na ich podstawie umożliwiają rozwiązywanie różnorakich problemów.

Czym są sieci neuronowe?

Sztuczne sieci neuronowe (ANN) lub symulowane sieci neuronowe (SNN) sięgają swoją historią już lat 50. XX wieku, jednak dopiero w 2006 roku nastał przełom w ich rozwoju. Są to potężne narzędzia obliczeniowe, które wzorując się na pracy ludzkich neuronów odpowiedzialnych za przekazywanie impulsów i informacji w mózgu, przetwarzają zgromadzone dane za pomocą obiektów lub prostych jednostek obliczeniowych, przesyłają je i komunikują między innymi obiektami. 

To właśnie w 2006 roku dzięki rozwojowi nowoczesnych technologii możliwe było opracowanie efektywnych metod służących rozwijaniu sztucznej inteligencji. W tym celu powstały narzędzia oparte na algorytmach, które samodzielnie poprawiały swoje funkcjonowanie w wyniku uczenia maszynowego poprzez stały kontakt z danymi. Czas tej nauki był krótki, a sieci neuronowe pracowały na małych zbiorach danych. Współczesny rozwój tych sieci w powiązaniu z big data pozwala na uczenie głębokie, które trwa dłużej, ale operuje na bardzo dużych zbiorach danych i daję naprawdę spektakularne efekty nie tylko w branży IT i nowych technologiach informatycznych, ale i w bioinformatyce czy przy projektowaniu leków. Takie udoskonalone głębokie sieci mają jeden nadrzędny cel — stałe udoskonalanie procesu przetwarzania i zwracania informacji przy jak najmniejszej kontroli i ingerencji człowieka.

Sieci neuronowe składają się z:

• warstwy wejściowej – odpowiada za pobór danych – parametrów wyjściowych;
• warstwy ukrytej –  tu zachodzi proces obliczeń na podstawie zgromadzonej wcześniej bardzo dużej ilości danych oraz uczenia maszynowego i głębokiego poprzez modyfikację odpowiednich parametrów;
• warstwy wyjściowej – zwraca wynik obliczeń.

Do czego branża IT wykorzystuje sieci neuronowe?

Sieci neuronowe, ich rozwój i niesamowite możliwości jakie dają, pomagają stworzyć technologie przyszłości, które można wykorzystywać w wielu branżach, nie tylko w IT. Ich podstawową zaletą jest fakt, że nie wymagają programowania. Wystarczy, że programista zaprojektuje za ich pomocą odpowiednie struktury, a proces uczenia głębokiego nastąpi automatycznie, dzięki czemu można rozwiązać konkretne problemy. 

Obecnie sieci neuronowe w branży IT wykorzystuje się m.in. do:

• klasyfikacji i rozpoznawania danych – zarządzanie big data; odnosi się to nie tylko do obiektów w językach programowania, ale i rozpoznawania mowy, tekstu czy twarzy przez aplikację na telefonie;
• analizy danych i poszukiwania związków między nimi;
• kojarzenia danych – automatyzacja procesów wnioskowania na podstawie zebranych informacji;
• prognozowania danych wyjściowych na podstawie odebranych danych wejściowych z wyłączaniem określania powiązań pomiędzy nimi.