Umjetna neuronska mreža je ono što se najčešće podrazumijeva pod neuronskom mrežom. To je kompliciran niz međusobno povezanih umjetnih neurona modeliranih prema onima u ljudskom mozgu i korištenih u umjetnoj inteligenciji za obradu informacija, učenje i predviđanje.
Kako funkcioniraju neuronske mreže?
Neuron je najosnovnija stanica ljudskog mozga. Ljudski mozak ima mnogo milijardi neurona koji međusobno djeluju i komuniciraju tvoreći neuronske mreže.
Ovi neuroni primaju mnoge ulazne podatke, od onoga što vidimo i čujemo do onoga kako se osjećamo do svega između toga, a zatim šalju poruke drugim neuronima, koji reagiraju redom. Radne neuronske mreže ono su što ljudima omogućuje razmišljanje i, što je još važnije, učenje.
Kao metoda uzimanja velikih količina podataka, njihove obrade i donošenja predviđanja i odluka na temelju podataka, neuronske mreže ljudskog mozga daleko su najmoćnija računalna sila poznata čovjeku.
PASIEKA / Getty Images
Vrste neuronskih mreža
Neuronska mreža tehnički je biološki pojam, dok je umjetna neuronska mreža vrsta neuronske mreže na koju se oslanja umjetna inteligencija. Iako se sama riječ najčešće koristi za označavanje umjetne neuronske mreže, često ćete vidjeti ljude da umjetne neuronske mreže nazivaju jednostavno neuronskim mrežama.
Naravno, neuronska mreža u ljudskom mozgu vrlo se razlikuje od umjetno izgrađene neuronske mreže. Ipak, temeljni način na koji rade na obradi informacija i predviđanju ostaje isti.
Iako umjetna neuronska mreža neće biti savršena rekreacija biološke neuronske mreže, umjetne neuronske mreže temelje se na moždanim neuronskim mrežama i modeliraju ih, upravo zbog računalne snage tih mreža.
Za što se koriste neuronske mreže?
Ljudi koriste biološke neuronske mreže za obradu informacija, učenje i predviđanje, npr. razmišljanje. Umjetne neuronske mreže rade uglavnom na isti način, ali u manjoj mjeri, budući da se umjetne neuronske mreže još ne mogu mjeriti složenošću i snagom onih koje se nalaze u ljudskom mozgu.
Umjetne neuronske mreže omogućuju kompliciraniju, realističniju i moćniju umjetnu inteligenciju kroz dubinsko učenje, koje je proces samostalnog učenja umjetne neuronske mreže i donošenja vlastitih odluka.
Umjetna inteligencija slična ljudskoj moguća je s naprednom neuronskom mrežom i dovoljnom količinom podataka za treniranje (ili podučavanje) neuronske mreže. Umjetna inteligencija, kako se pojavljuje u filmovima, danas još ne postoji, ali ako ikada postoji, duboko učenje putem neuronskih mreža pokretat će tu inteligenciju.
FAQ
Što je duboka neuronska mreža?
Također poznato kao duboko učenje, to je potpolje strojnog učenja u AI. baveći se algoritmima po uzoru na strukturu i funkciju mozga. Duboke neuronske mreže dizajnirane su za prepoznavanje numeričkih uzoraka i njihovo prevođenje u podatke iz stvarnog svijeta, kao što su slike, tekst ili zvuk.
Što je konvolucijska neuronska mreža?
To je klasa dubokih neuralnih algoritama koji se često koriste za analizu vizualnih slika. Konvolucijska neuronska mreža prima sliku i izdvaja značajke pomoću filtara i koristi se uglavnom za obradu slike, klasifikaciju i segmentaciju.
Što je rekurentna neuronska mreža?
To je vrsta umjetne neuronske mreže koja se obično koristi za prepoznavanje govora i obradu prirodnog jezika. Rekurentna neuronska mreža koristi sekvencijalne podatke ili podatke vremenskih serija za rješavanje uobičajenih vremenskih problema u prevođenju jezika i prepoznavanju govora.
