למידה עמוקה משמשת בטכנולוגיה מתקדמת בימינו כמו מכוניות בנהיגה עצמית, זיהוי ויזואלי וזיהוי הונאה. למידה עמוקה היא שיטת למידת מכונה המבוססת על רשתות עצביות מלאכותיות. ישנם סוגים רבים ושונים של רשתות עצביות, ואחת מהן היא הרשת העצבית החוזרת המשמשת יישומי חיפוש קולי.
ברשת נוירונים חוזרת, ה החשיבות של LSTMs או רשתות זיכרון לטווח קצר ארוכות יש לשים דגש על כי זה עובד בתור הרחבה שלה. LSTMs מאפשרים לרשת העצבית החוזרת לזכור תשומות לאורך תקופה ארוכה ולאחסן אותן כמידע בזיכרון שלה כמו שמחשב יכול.
יש הרבה דברים מעניינים על רשתות עצביות שמתכנתים צריכים לדעת. אם אתה רוצה לדעת מה הם היישומים השונים בחיים האמיתיים של רשתות עצביות, המשך לקרוא להלן.
מהי רשת עצבית?
רשתות עצבים מלאכותיות נוצרות למעשה בהשראת המוח האנושי האמיתי. למוח האנושי יש יחידות קטנות שונות הנקראות נוירונים, המחוברות לרשת קולקטיבית נרחבת. כל יחידה פשוטה יחסית, אבל כל הרשת יכולה לפתור משימות מסובכות אפילו יותר כאשר כל נוירון מתפקד ביחד.
מצד שני, מחשבים מורכבים גם מרשתות המורכבות מיחידות קטנות יותר, בדומה לשכבות במוח אנושי פיזי. רשת עצבית היא מונח כללי המשמש לתיאור מחלקה של רשתות מלאכותיות המחקות תפקוד מוח טבעי אחד או יותר כמו שפה, שיפוט, זיכרון, תכנון ומחשבה. רשת עצבית מלאכותית יכולה להיחשב כעל עוצמה מחשב על שפועל על ידי שליטה בתשומות (או מידע) והפקת פלט (או תוצאות) בתגובה.
בעיקרו של דבר, ניתן להתייחס אליו כעל יחידת בקרה שלוקחת מידע ומעבדת אותו כדי להגיע לתגובה מתוכנתת. פונקציה זו היא שהופכת רשתות עצביות מלאכותיות לכלי כה מרתק.
קח דוגמה של תוכנת זיהוי קולי המזהה דיבור מסוים. הדיבור מועבר לשכבת הקלט הראשונה (מסד נתונים של זיהוי קול ממוחשב), שם הוא מנותח. לאחר מכן הקלט השני (או הטקסט) מתווסף לשכבה הנסתרת השנייה, וכך הלאה עד לקבלת הפלט הרצוי.
היופי במערכת הזו הוא שניתן לחלץ כל קול בנפרד, ללא חשש ליחסים ביניהם. יש להזין את שכבת הפלט רק בנתוני הדיבור הגולמיים כדי לסייע בפעולת הרשת העצבית המלאכותית. לאחר קבלת הפלט הרצוי, הוא מועבר לשכבת הקלט השלישית, שמנתחת את הדיבור בצורה יסודית יותר.
היכן מיושמות רשתות עצביות?
כיום, רשתות נוירונים מחוללות מהפכה בחיי היומיום והעסקים, ומספקות רמות חדשות מדהימות של בינה מלאכותית (AI) לתעשיות בכל מקום. רשתות אלו מפותחות מכמה סיבות, זה כולל שיפור היעילות של למידת מכונה ויכולת הטכנולוגיה לפתור אתגרים ופעילויות אנושיות יומיומיות.
רשתות עצביות מפותחות כך שמחשב או מערכת יכולים לעבוד כמו מוח אנושי. ברגע שהרשת העצבית מאומנת על סמך תשומות נתונות, אתה יכול להפיק תועלת מהתוצאות הרצויות. להלן כמה יישומים אמיתיים של רשתות עצביות שאתה צריך לדעת עליהן:
1. זיהוי דיבור וקול
כיום ניתן למצוא זיהוי דיבור ביישומים רבים. ניתן למצוא זיהוי דיבור וקול באוטומציה ביתית, מחשוב דיבורית, משחקי וידאו, וסיוע וירטואלי. רק תחשוב על סירי ואלכסה. עוזרים וירטואליים אלה מתאפשרים בזכות רשתות עצביות מתקדמות. פלטפורמות כמו גוגל ו YouTube הוסיף גם אפשרות חיפוש קולי לסייע למשתמשים.
2. מניעת הונאה
בתחום הפיננסים, רשתות עצביות משמשות לקביעת עסקאות הונאה. רשתות עצביות מסוימות יוצרות מערכות שבהן הן חוקרים עסקאות קודמים בחשבון ואת תדירות העסקאות כדי לקבוע אם היא הונאה או לא. רשתות עצביות קובעות גם עסקאות הונאה לפי גודל העסקה וסוג הקמעונאי המעורב בעסקה.
קרא גם: 13 האפליקציות הטובות ביותר להחלפת קול לאנדרואיד ואייפון בשנת 2021
3. מסחר אלקטרוני
אפליקציית הרשת העצבית בתעשייה זו מתמקדת יותר בהתאמה אישית של חווית המשתמש של מבקר באתר. פלטפורמות מסחר אלקטרוני גדולות משתמשות בבינה מלאכותית כדי להציג מוצרים קשורים ומומלצים שאדם עשוי להתעניין ברכישה. הוא גם אוסף המלצות למוצרים המבוססים על התנהגות צרכנים ורכישות קודמות.
4. אבטחת סייבר
רשתות עצביות משמשות גם כן רבות להגן על מחשבים מפני וירוסים. רשתות עצביות מגנות על מחשב מפני התקפות סייבר על ידי קביעה אם התקן USB פגום או שהוא מכיל וירוסים או תוכנות זדוניות. הוא משמש גם לניצול פגיעויות של יום אפס.
5. סיווג וסיווג טקסט
סיווג טקסט משמש בעיקר בחיפוש באינטרנט, סינון מידע וזיהוי שפה. ניתן להשתמש בסיווג וסיווג טקסטים גם כדי לארגן את תוכן האתר והמסמכים במערכת שלך. לדוגמה, אתה יכול לארגן תוכן לפי נושאים או לנהל אותם על סמך עדיפות או דחיפות.
6. תחזית שוק המניות
גורמים רבים משפיעים על ביצועי שוק המניות. רשת נוירונים יכולה לבחון גורמים שונים ולחזות מחירים כדי לעזור לסוחר להחליט על הצעד הבא שלו. הפיתוח של יישומים אלה עדיין בשלב הראשוני מכיוון שהרשת צריכה ללמוד נפח גדול של נתונים היסטוריים ושוקיים כדי ליצור תחזית הגיונית ומדויקת.
7. שיווק
רשתות עצביות משמשות גם בשיווק יעד. כאשר משווק מנסה להגדיר או לזהות א שוק היעד, נעשה שימוש בשיטות פילוח שוק כדי לחלק לקוחות פוטנציאליים לקבוצות נפרדות על סמך קריטריונים כמו התנהגות צרכנים, גיל, מיקום ודמוגרפיה אחרת. ניתן לתכנת רשתות עצביות אלו לעסוק במקטעים שונים בצורה מתאימה ומותאמת יותר.
קרא גם: 13 אפליקציות השיווק הטובות ביותר לקידום והנעת העסק שלך
סיכום
רשתות עצביות הן כלים חשובים עבור תעשיות, עסקים ואנשים פרטיים. עבור משווקים, זה יכול לעזור להם להתאים אישית אסטרטגיות ולעודד רכישות חוזרות מלקוחות קודמים. זה גם יכול לעזור לסוחרי מניות להחליט על הצעד הבא שלהם. בנקים השתמשו ברשתות עצביות לגילוי הונאה ואבטחת סייבר.
אולי אתה לא יודע שאתה כבר משתמש במערכת שמשתמשת ברשתות עצביות. ניתן למצוא אותו באפליקציות זיהוי דיבור וקול בטלפון או במערכת הבקרה הביתית. כשאתה קונה באינטרנט, רשתות נוירונים מספקות לך המלצות למוצרים על סמך הרכישות או ההתנהגות האחרונים שלך.
אם אתה תוהה מדוע הפיד שלך בפייסבוק מתמלא פתאום במודעות על מוצרי טיפוח לאחר רכישת קרם לחות מחנות מקוונת, אז זה עתה היית עד לרשתות עצביות בעבודה.