logo
  • Proces
  • Case studies
  • Blog
  • O nas
Napisz do nas
  1. Strona główna

  2. /

    Blog

  3. /

    Sieci neuronowe i ich wykorzystanie w branży nowych technologii

Sieci neuronowe i ich wykorzystanie w branży nowych technologii

Blockchain

3 minuty czytania

Tomasz Kozon

5 kwi 2022

Sieci neuronowe to jeden z najważniejszych i najszybciej rozwijających się obszarów w dziedzinie uczenia maszynowego. Ich zdolność do automatycznego uczenia się i generalizowania nowych danych pozwala na rozwiązywanie skomplikowanych problemów.

Spis treści

Czym są sieci neuronowe?

Sieci neuronowe a sztuczna inteligencja

Do czego branża IT wykorzystuje sieci neuronowe?

Wyzwania i przyszłość

Sieci neuronowe

Ostatnie oferty pracy

CTO - React/Next.js and Python/Node

B2B:

15000 - 25000 PLN netto +VAT

FullStack Developer ( Node.js + Vue.js/React.js)

UOP:

8000 - 14000 PLN brutto

B2B:

13000 - 20000 PLN netto +VAT

Pokaż wszystkie oferty

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.

 

Sieci neuronowe a sztuczna inteligencja

Sieci neuronowe są jednym z podtypów sztucznej inteligencji, a ich funkcjonowanie opiera się na modelowaniu działania ludzkiego mózgu. Zarówno sieci neuronowe, jak i sztuczna inteligencja, mają na celu rozwiązywanie problemów, na które ludzki umysł jest w stanie odpowiedzieć. Różnica między nimi polega jednak na podejściu do rozwiązywania problemów. Sztuczna inteligencja to ogólna koncepcja, która obejmuje różne technologie, takie jak sieci neuronowe, uczenie maszynowe czy przetwarzanie języka naturalnego. Sieci neuronowe natomiast to konkretna metoda przetwarzania informacji, która polega na wykorzystaniu sztucznych neuronów i ich połączeń, aby nauczyć system rozpoznawać wzorce i podejmować decyzje na podstawie danych. Podobieństwem między nimi jest to, że obie technologie umożliwiają tworzenie systemów, które są w stanie uczyć się na podstawie doświadczeń i dostarczanych danych, co otwiera nowe możliwości dla wielu dziedzin.

sieci neuronowe grafika

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.

 

Wyzwania i przyszłość

Wyzwania związane z wykorzystaniem sieci neuronowych stanowią istotny aspekt, który wymaga ciągłego rozwoju i doskonalenia tej zaawansowanej technologii. Jednym z głównych wyzwań jest interpretowalność modeli sieci neuronowych. Często są one skomplikowane i trudne do zrozumienia nawet przez ekspertów, co może utrudniać wyjaśnienie ich decyzji oraz wnioskowania z wyników. Rozwijanie metod i technik, które pozwolą na lepsze zrozumienie ich działania, będzie kluczowe, zwłaszcza w kontekście zastosowań medycznych i krytycznych systemów, gdzie interpretowalność jest niezbędna.m Innym wyzwaniem jest potrzeba większej ilości danych do nauki modeli. Sieci neuronowe wymagają ogromnych ilości danych treningowych, co nie zawsze jest możliwe, zwłaszcza w rzadkich przypadkach czy małych przedsięwzięciach. Praca nad metodami transferu wiedzy i uczenia na małych zbiorach danych jest kluczowa, aby umożliwić wykorzystanie sieci neuronowych w szerszym zakresie zastosowań.

Przyszłość sieci neuronowych jawi się jako dynamiczna i obiecująca. Rozwój technologii w dziedzinie sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i Internetu rzeczy sprawia, że sieci neuronowe będą miały coraz większe znaczenie w branży nowych technologii. Spodziewamy się, że będą wykorzystywane w coraz większej liczbie zastosowań, od rozpoznawania obrazów i przetwarzania języka naturalnego po sterowanie autonomicznymi pojazdami czy rozwijanie inteligentnych systemów wspierających decyzje. W przyszłości należy również zwrócić uwagę na etyczne i odpowiedzialne wykorzystanie sieci neuronowych. Ochrona prywatności danych, unikanie uprzedzeń i utrzymanie odpowiedniej przejrzystości decyzji podejmowanych przez te systemy stanie się jeszcze ważniejsze, zwłaszcza w kontekście ich szerokiego wdrażania w różnych dziedzinach życia.

Powiązane artykuły

Jak integrować inteligentne kontrakty Ethereum z aplikacjami React - Praktyczny poradnik

10 lip 2023

Jesteś na finiszu tworzenia aplikacji na React? Czy zastanawiałeś się, jak połączyć ją z technologią blockchain, wykorzystując inteligentne kontrakty Ethereum? Ten praktyczny poradnik pomoże Ci przebrnąć przez te trudności, wyróżniając Twoją aplikację dzięki możliwościom jakie daje blockchain. Zaczynamy!

Sebastian Świtoń

#blockchain

related-article-image-null

Testowanie i debugowanie smart kontraktów w Solidity

16 cze 2023

Testowanie i debugowanie smart kontraktów w Solidity wymaga specjalnej uwagi i narzędzi. Ze względu na ich charakter, błędy w kontraktach mogą prowadzić do poważnych problemów. W artykule omówimy najlepsze praktyki oraz narzędzia, które pomagają w uniknięciu błędów i skuteczniejszym debugowaniu.

Sebastian Świtoń

#blockchain

Zdecentralizowane aplikacje - wprowadzenie do DApps

12 cze 2023

Artykuł wprowadza do zdecentralizowanych aplikacji (DApps) jako innowacyjnego podejścia do budowania aplikacji internetowych. Omawia definicję, cechy i zalety DApps oraz przedstawia przykłady zastosowań blockchaina jako technologii umożliwiającej ich rozwój.

Michał Pączko

#blockchain

Jak stworzyć swoją kryptowalutę opartą na Ethereum

7 cze 2023

Tworzenie własnej kryptowaluty opartej na Ethereum może być łatwe dzięki użyciu gotowych narzędzi. W artykule przedstawimy kroki, które należy podjąć, aby stworzyć swoją własną kryptowalutę na platformie Ethereum.

Sebastian Świtoń

#blockchain

Jak działają inteligentne kontrakty oparte o technologie łańcucha bloków?

26 maj 2023

Inteligentne kontrakty oparte o technologie łańcucha bloków to proces realizacji umowy cyfrowej pomiędzy stronami bez pośredników. Faktem jest, że tego typu umowy działają w oparciu o programy komputerowe, które są przechowywane w blokach łańcucha. Można to porównać do tradycyjnych umów dotyczących dzierżawy, gdzie kontrakty są pisane w języku naturalnym, a tutaj inteligentne kontrakty są zapisane w kodzie komputerowym.

Michał Pączko

#blockchain

Czy technologia blockchain to tylko kryptowaluty?

4 kwi 2022

Technologia blockchain jest coraz częściej kojarzona z kryptowalutami, jednak jej zastosowanie jest znacznie szersze. Blockchain to rozproszona baza danych, która pozwala na przechowywanie informacji w formie bloków połączonych łańcuchami.

Tomasz Kozon

#blockchain

Jak web 3 wpłynęło na projektowanie stron www? 

10 mar 2022

Web 3,to następna faza rozwoju sieci, która skupia się na ulepszeniu interakcji między ludźmi a danymi dostępnymi w sieci. Dzięki tej nowej generacji technologii, projektowanie stron internetowych staje się bardziej zaawansowane i skierowane na potrzeby użytkownika.

Tomasz Kozon

#blockchain

Zobacz wszystkie artykuły powiązane z #Blockchain

Napisz do nas

hello@boringowl.io

Zadzwoń

+48 509 280 539

Znajdź nas

Newsletter
social iconsocial iconsocial iconsocial iconsocial icon
logo

Oferta

  • Web Development

  • Mobile Development

  • UI/UX Design

  • E-commerce

  • Team Extension

  • Body Leasing

Menu

  • O nas

  • Case studies

  • FAQ

  • Blog

  • Kariera

  • Kontakt

© 2023 - Boring Owl - Software House Warszawa

adobexd

adobexd

algolia

algolia

amazon-s3

amazon-s3

android

android

angular

angular

api

api

apscheduler

apscheduler

aws-amplify

aws-amplify

aws-lambda

aws-lambda

axios

axios

bash

bash

bootstrap

bootstrap

bulma

bulma

cakephp

cakephp

celery

celery

chartjs

chartjs

clojure

clojure

cloudinary

cloudinary

cms

cms

cobol

cobol

contentful

contentful

cpython

cpython

css3

css3

django

django

django-rest

django-rest

docker

docker

drupal

drupal

dynamodb

dynamodb

electron

electron

expo-io

expo-io

express-js

express-js

fakerjs

fakerjs

fastapi

fastapi

fastify

fastify

figma

figma

firebase

firebase

flask

flask

flutter

flutter

gatsbyjs

gatsbyjs

ghost-cms

ghost-cms

google-cloud

google-cloud

graphcms

graphcms

graphql

graphql

groovy

groovy

gulpjs

gulpjs

hasura

hasura

headless-cms

headless-cms

heroku

heroku

html5

html5

httpie

httpie

immutablejs

immutablejs

ios

ios

java

java

javascript

javascript

jekyll

jekyll

jekyll-admin

jekyll-admin

jenkins

jenkins

jquery

jquery

json

json

keras

keras

keystone5

keystone5

kotlin

kotlin

kubernetes

kubernetes

laravel

laravel

lodash

lodash

magento

magento

mailchimp

mailchimp

material-ui

material-ui

matlab

matlab

maven

maven

miro

miro

mockup

mockup

momentjs

momentjs

mongodb

mongodb

mysql

mysql

nestjs

nestjs

net

net

netlify

netlify

next-js

next-js

nodejs

nodejs

npm

npm

nuxtjs

nuxtjs

oracle

oracle

pandas

pandas

php

php

postgresql

postgresql

postman

postman

prestashop

prestashop

prettier

prettier

prisma

prisma

prismic

prismic

prose

prose

pwa

pwa

python

python

python-scheduler

python-scheduler

rabbitmq

rabbitmq

react-js

react-js

react-native

react-native

react-static

react-static

redis

redis

redux

redux

redux-saga

redux-saga

redux-thunk

redux-thunk

restful

restful

ruby-on-rails

ruby-on-rails

rust

rust

rxjs

rxjs

saleor

saleor

sanity

sanity

scala

scala

scikit-learn

scikit-learn

scrapy

scrapy

scrum

scrum

selenium

selenium

sentry

sentry

shodan

shodan

slack

slack

sms-api

sms-api

socket-io

socket-io

solidity

solidity

spring

spring

sql

sql

sql-alchemy

sql-alchemy

storyblok

storyblok

storybook

storybook

strapi

strapi

stripe

stripe

structured-data

structured-data

struts

struts

svelte

svelte

swagger

swagger

swift

swift

symfony

symfony

tensorflow

tensorflow

terraform

terraform

threejs

threejs

twig

twig

typescript

typescript

vercel

vercel

vue-js

vue-js

webpack

webpack

websocket

websocket

woocommerce

woocommerce

wordpress

wordpress

yarn

yarn

yii

yii

zend

zend

zeplin

zeplin

Zobacz więcej