ღრმა სწავლა დღესდღეობით გამოიყენება მოწინავე ტექნოლოგიებში, როგორიცაა თვითმართვადი მანქანები, ვიზუალური ამოცნობა და თაღლითობის გამოვლენა. ღრმა სწავლება არის მანქანური სწავლების მეთოდი, რომელიც დაფუძნებულია ხელოვნურ ნერვულ ქსელებზე. არსებობს მრავალი სხვადასხვა ტიპის ნერვული ქსელი და მათგან ერთ-ერთია განმეორებადი ნერვული ქსელი, რომელიც გამოიყენება ხმოვანი საძიებო აპლიკაციები.
მორეციდივე ნერვულ ქსელში, LSTM-ების მნიშვნელობა ან გრძელვადიანი მოკლევადიანი მეხსიერების ქსელები უნდა იყოს ხაზგასმული, რადგან ის მუშაობს როგორც მისი გაფართოება. LSTM საშუალებას აძლევს განმეორებად ნერვულ ქსელს დაიმახსოვროს შეყვანები დიდი ხნის განმავლობაში და შეინახოს ისინი როგორც ინფორმაცია თავის მეხსიერებაში, როგორც კომპიუტერს შეუძლია.
ბევრი საინტერესო რამ არის ნერვული ქსელების შესახებ, რაც პროგრამისტებმა უნდა იცოდნენ. თუ გსურთ იცოდეთ რა არის ნერვული ქსელების სხვადასხვა აპლიკაციები რეალურ ცხოვრებაში, წაიკითხეთ ქვემოთ.
რა არის ნერვული ქსელი?
ხელოვნური ნერვული ქსელები რეალურად არის შთაგონებული და მოდელირებული ადამიანის ნამდვილი ტვინის მიერ. ადამიანის ტვინს აქვს სხვადასხვა მცირე ერთეული, რომელსაც ნეირონები ეწოდება, რომლებიც დაკავშირებულია ფართო კოლექტიურ ქსელთან. თითოეული ერთეული შედარებით მარტივია, მაგრამ მთელ ქსელს შეუძლია გადაჭრას კიდევ უფრო რთული ამოცანები, როდესაც თითოეული ნეირონი ერთად ფუნქციონირებს.
მეორეს მხრივ, კომპიუტერები ასევე შედგება ქსელებისგან, რომლებიც შედგება პატარა ერთეულებისგან, ისევე როგორც ადამიანის ფიზიკური ტვინის შრეები. ნერვული ქსელი არის ზოგადი ტერმინი, რომელიც გამოიყენება ხელოვნური ქსელების კლასის აღსაწერად, რომელიც ასახავს ადამიანის ტვინის ერთ ან მეტ ბუნებრივ ფუნქციას, როგორიცაა ენა, განსჯა, მეხსიერება, დაგეგმვა და აზროვნება. ხელოვნური ნერვული ქსელი შეიძლება მივიჩნიოთ, როგორც ძლიერი სუპერკომპიუტერი რომელიც მოქმედებს შეყვანის (ან ინფორმაციის) კონტროლით და საპასუხოდ გამოსავლის (ან შედეგების) წარმოებით.
არსებითად, ის შეიძლება ჩაითვალოს როგორც საკონტროლო განყოფილება, რომელიც იღებს ინფორმაციას და ამუშავებს მას დაპროგრამებული პასუხის მისაღებად. ეს ფუნქცია არის ის, რაც ხელოვნურ ნერვულ ქსელებს ასეთ მომხიბვლელ ინსტრუმენტად აქცევს.
აიღეთ ხმის ამოცნობის პროგრამული უზრუნველყოფის მაგალითი, რომელიც ამოიცნობს კონკრეტულ მეტყველებას. მეტყველება მიეწოდება პირველ შეყვანის ფენას (ხმის ამოცნობის გამოთვლილი მონაცემთა ბაზა), სადაც ხდება მისი ანალიზი. მეორე შეყვანა (ან ტექსტი) შემდეგ ემატება მეორე ფარულ ფენას და ასე გრძელდება სასურველი შედეგის მიღებამდე.
ამ სისტემის სილამაზე ის არის, რომ თითოეული ხმის ამოღება შესაძლებელია ცალკე, მათ შორის ურთიერთობის გარეშე. გამომავალი ფენა უნდა იკვებებოდეს მხოლოდ ნედლი მეტყველების მონაცემებით, რათა დაეხმაროს ხელოვნური ნერვული ქსელის მუშაობას. მას შემდეგ რაც სასურველი შედეგი მიიღება, ის გადადის მესამე შეყვანის ფენაზე, რომელიც აანალიზებს მეტყველებას უფრო საფუძვლიანად.
სად გამოიყენება ნერვული ქსელები?
დღეს, ნერვული ქსელები რევოლუციას ახდენენ ყოველდღიურ ცხოვრებაში და ბიზნესში, აწვდიან გასაოცარ ახალ დონეებს ხელოვნური ინტელექტი (AI) ინდუსტრიებს ყველგან. ეს ქსელები ვითარდება რამდენიმე მიზეზის გამო, ეს მოიცავს მანქანური სწავლის ეფექტურობის გაუმჯობესებას და ტექნოლოგიის უნარს გადაჭრას ყოველდღიური ადამიანური გამოწვევები და აქტივობები.
ნერვული ქსელები ისეა განვითარებული, რომ კომპიუტერმა ან სისტემამ ადამიანის ტვინივით იმუშაოს. მას შემდეგ, რაც ნერვული ქსელი მომზადდება მოცემული მონაცემების საფუძველზე, შეგიძლიათ ისარგებლოთ სასურველი შედეგებით. აქ არის ნერვული ქსელების რამდენიმე რეალური პროგრამა, რომელთა შესახებაც უნდა იცოდეთ:
1. მეტყველების და ხმის ამოცნობა
მეტყველების ამოცნობა დღეს ბევრ აპლიკაციაშია შესაძლებელი. მეტყველების და ხმის ამოცნობა შეგიძლიათ იხილოთ სახლის ავტომატიზაციაში, ხელების გარეშე გამოთვლებში, ვიდეო თამაშებიდა ვირტუალური დახმარება. უბრალოდ იფიქრე სირიზე და ალექსაზე. ეს ვირტუალური ასისტენტები შესაძლებელი გახდა მოწინავე ნერვული ქსელების გამო. პლატფორმები, როგორიცაა Google და YouTube ასევე დაამატებს ხმოვანი ძიების ვარიანტს მომხმარებლების დასახმარებლად.
2. თაღლითობის პრევენცია
ფინანსებში, ნერვული ქსელები გამოიყენება თაღლითური ტრანზაქციების დასადგენად. ზოგიერთი ნერვული ქსელი ქმნის სისტემებს, სადაც ისინი სწავლობენ ანგარიშის წარსულ ტრანზაქციებს და ტრანზაქციების სიხშირეს, რათა დადგინდეს, არის თუ არა ეს თაღლითური. ნერვული ქსელები ასევე განსაზღვრავენ თაღლითურ ტრანზაქციებს ტრანზაქციის ზომისა და ტრანზაქციაში ჩართული საცალო ვაჭრობის მიხედვით.
ასევე წაიკითხეთ: ტოპ 13 საუკეთესო ხმის შემცვლელი აპი Android-ისთვის და iPhone-ისთვის 2021 წელს
3. ელექტრონული კომერცია
ამ ინდუსტრიაში ნერვული ქსელის აპლიკაცია უფრო მეტად ფოკუსირებულია საიტის ვიზიტორების მომხმარებლის გამოცდილების პერსონალიზაციაზე. ელექტრონული კომერციის დიდი პლატფორმები იყენებენ ხელოვნურ ინტელექტს, რათა აჩვენონ დაკავშირებული და რეკომენდებული პროდუქტები, რომელთა შეძენაც შეიძლება დაინტერესებული იყოს. ის ასევე აგროვებს პროდუქტის რეკომენდაციებს მომხმარებლის ქცევისა და წარსული შესყიდვების საფუძველზე.
4. Კიბერ დაცვა
ნერვული ქსელები ასევე ფართოდ გამოიყენება დაიცავით კომპიუტერები ვირუსებისგან. ნეირონული ქსელები იცავს კომპიუტერს კიბერშეტევებისგან იმის განსაზღვრით, არის თუ არა USB მოწყობილობა გაუმართავი ან შეიცავს თუ არა ვირუსებს ან მავნე პროგრამას. ის ასევე გამოიყენება ნულოვანი დღის დაუცველობის გამოსაყენებლად.
5. ტექსტის კლასიფიკაცია და კატეგორიზაცია
ტექსტის კლასიფიკაცია ძირითადად გამოიყენება ვებ ძიების, ინფორმაციის გაფილტვრისა და ენის იდენტიფიკაციის დროს. ტექსტის კლასიფიკაცია და კატეგორიზაცია ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას თქვენს სისტემაში ვებგვერდის შინაარსისა და დოკუმენტების ორგანიზებისთვის. მაგალითად, შეგიძლიათ კონტენტის ორგანიზება თემების მიხედვით ან მათი მართვა პრიორიტეტების ან გადაუდებლობის მიხედვით.
6. საფონდო ბაზრის პროგნოზი
ბევრი ფაქტორი გავლენას ახდენს საფონდო ბირჟის მუშაობაზე. ნერვულ ქსელს შეუძლია შეისწავლოს სხვადასხვა ფაქტორები და განსაზღვროს ფასები, რათა დაეხმაროს ტრეიდერს გადაწყვიტოს შემდეგი ნაბიჯი. ამ აპლიკაციების შემუშავება ჯერ კიდევ საწყის ფაზაშია, რადგან ქსელმა უნდა შეისწავლოს დიდი მოცულობის ისტორიული და ბაზრის მონაცემები გონივრული და ზუსტი პროგნოზის გასაკეთებლად.
7. მარკეტინგი
ნერვული ქსელები ასევე გამოიყენება სამიზნე მარკეტინგში. როდესაც მარკეტერი ცდილობს განსაზღვროს ან ამოიცნოს ა სამიზნე ბაზარიბაზრის სეგმენტაციის მეთოდები გამოიყენება პოტენციური მომხმარებლების განსხვავებულ ჯგუფებად დასაყოფად კრიტერიუმების საფუძველზე, როგორიცაა მომხმარებელთა ქცევა, ასაკი, მდებარეობა და სხვა დემოგრაფია. ამ ნერვული ქსელების დაპროგრამება შესაძლებელია სხვადასხვა სეგმენტებთან შესაფერისად და უფრო პერსონალიზირებული გზით.
ასევე წაიკითხეთ: 13 საუკეთესო მარკეტინგული აპლიკაცია თქვენი ბიზნესის პოპულარიზაციისთვის
Შემაჯამებელი
ნერვული ქსელები ღირებული ინსტრუმენტებია ინდუსტრიებისთვის, ბიზნესისთვის და ინდივიდებისთვის. მარკეტერებისთვის, მას შეუძლია დაეხმაროს მათ სტრატეგიების პერსონალიზებაში და წაახალისოს წინა მომხმარებლებისგან განმეორებითი შესყიდვები. მას ასევე შეუძლია დაეხმაროს აქციების მოვაჭრეებს გადაწყვიტონ შემდეგი ნაბიჯი. ბანკები იყენებდნენ ნერვულ ქსელებს თაღლითობის გამოვლენისა და კიბერუსაფრთხოებისთვის.
შეიძლება არ იცოდეთ, რომ უკვე იყენებთ სისტემას, რომელიც იყენებს ნერვულ ქსელებს. მისი ნახვა შესაძლებელია მეტყველებისა და ხმის ამოცნობის აპებში თქვენი ტელეფონის ან სახლის მართვის სისტემაში. როდესაც თქვენ ონლაინ ყიდულობთ, ნერვული ქსელები გაწვდით პროდუქტის რეკომენდაციებს თქვენი ბოლო შესყიდვების ან ქცევის საფუძველზე.
თუ გაინტერესებთ, რატომ ივსება თქვენი ფეისბუქის არხი მოულოდნელად კანის მოვლის პროდუქტების შესახებ რეკლამებით ონლაინ მაღაზიიდან დამატენიანებელი კრემის შეძენის შემდეგ, მაშინ თქვენ შეესწარით ნერვული ქსელების მუშაობას.