Kunstige nevrale nettverk (ANN) definert
Kunstige nevrale nettverk (ANN) er brikkene i et datasystem designet for å simulere måten den menneskelige hjerne analyserer og behandler informasjon. De er grunnlaget for kunstig intelligens (AI) og løser problemer som vil være umulige eller vanskelige etter menneskelige eller statistiske standarder. ANN har selvlæringsevner som gjør dem i stand til å gi bedre resultater etter hvert som mer data blir tilgjengelige.
Breaking Down Kunstige nevrale nettverk (ANN)
Kunstige nevrale nettverk (ANN) baner vei for livsendrende applikasjoner som skal utvikles for bruk i alle sektorer av økonomien. Kunstige intelligens (AI) plattformer som er bygd på ANN, forstyrrer den tradisjonelle måten å gjøre ting på. Fra å oversette websider til andre språk til å ha en virtuell assistent som bestiller dagligvarer på nettet til å snakke med chatbots for å løse problemer, forenkler AI-plattformer transaksjoner og gjør tjenester tilgjengelige for alle til ubetydelige kostnader.
Hvordan fungerer systemet?
Kunstige nevrale nettverk er bygget som den menneskelige hjernen, med nevronknuter som er koblet sammen som en nett. Den menneskelige hjernen har hundrevis av milliarder celler som kalles nevroner. Hver nevron består av et celleorgan som er ansvarlig for å behandle informasjon ved å føre informasjon mot (innganger) og bort (utganger) fra hjernen. ANN har hundre eller tusenvis av kunstige nevroner kalt prosesseringsenheter, som er sammenkoblet av noder. Disse behandlingsenhetene består av inngangs- og utgangsenheter. Inngangsenhetene mottar forskjellige former og strukturer av informasjon basert på et internt vektingssystem, og det nevrale nettverket prøver å lære om informasjonen som presenteres for å produsere en utgangsrapport. Akkurat som mennesker trenger regler og retningslinjer for å komme med et resultat eller output, bruker ANN også et sett med læringsregler som kalles backpropagation, en forkortelse for tilbakeføring av feil, for å perfeksjonere resultatene.
Et ANN går i utgangspunktet gjennom en treningsfase der den lærer å gjenkjenne mønstre i data, enten det er visuelt, auralt eller tekstlig. I denne overvåkte fasen sammenligner nettverket den faktiske produksjonen som ble produsert med det den var ment å produsere, dvs. den ønskede utgangen. Forskjellen mellom begge resultatene blir justert ved bruk av backpropagation. Dette betyr at nettverket fungerer bakover og går fra utgangsenheten til inngangsenhetene for å justere vekten på forbindelsene mellom enhetene til forskjellen mellom det faktiske og det ønskede resultatet gir den laveste mulige feilen.
Under opplærings- og tilsynsfasen læres ANN hva de skal se etter og hva resultatet skal være, ved å bruke spørsmålstypene Ja / Nei med binære tall. For eksempel kan en bank som ønsker å oppdage kredittkortsvindel i tide ha fire inndataenheter matet med disse spørsmålene: (1) Er transaksjonen i et annet land enn brukerens hjemmehørende land? (2) Er nettstedet kortet brukes til tilknyttet selskaper eller land på bankens overvåkningsliste? (3) Er transaksjonsbeløpet større enn $ 2000? (4) Er navnet på transaksjonsregningen det samme som kortinnehaveren? Banken ønsker at svindelen oppdaget svarene skal være Ja Ja Ja Nei, som i binært format vil være 1 1 1 0. Hvis nettverkets faktiske utgang er 1 0 1 0, justerer den resultatene til den leverer en utgang som sammenfaller med 1 1 1 0. Etter trening kan datasystemet varsle banken om ventende uredelige transaksjoner, og spare banken mye penger.
Praktiske applikasjoner
Kunstige nevrale nettverk er blitt brukt på alle driftsområder. Tjenesteleverandører av e-post bruker ANN for å oppdage og slette spam fra brukerens innboks; kapitalforvaltere bruker den til å forutsi retningen på et selskaps aksje; Kredittvurderingsselskaper bruker det for å forbedre sine kredittresultatmetoder; e-handelsplattformer bruker den for å tilpasse anbefalinger til publikum; chatbots er utviklet med ANN for naturlig språkbehandling; dype læringsalgoritmer bruker ANN for å forutsi sannsynligheten for en hendelse; og listen over ANN-inkorporering går over flere sektorer, bransjer og land.
Sammenlign Navn på leverandør av investeringskontoer Beskrivelse Annonsørens avsløring × Tilbudene som vises i denne tabellen er fra partnerskap som Investopedia mottar kompensasjon fra.