ما هي الشبكة العصبية؟

لقد كان الدماغ مصدر إلهام للعلماء الذين يبحثون عن طرق لجعل الذكاء الاصطناعي حقيقة واقعة. إنه أقوى معالج للمعلومات التي نعرفها.

هناك منذ فترة طويلة بحث في الشبكات العصبية التي تصوغ العمليات والهياكل التي نراها في الدماغ والجهاز العصبي. والفكرة هي أنه يمكن ربط المعالجات معًا مثل الخلايا العصبية في الدماغ بمعالجة المعلومات بشكل أكثر كفاءة.

الشبكات العصبية هي خروج واضح عن أشكال أخرى من الذكاء الاصطناعي ، والتي غالبا ما تستخدم إجراءات محددة مسبقا والمدخلات البشرية. تدعم الشبكات العصبية بحث "التعلم العميق" وتحاول توسيع العبء التحليلي عبر عدة نقاط مترابطة ، مدمجة في بنية شبكية من طبقات متعددة.

يشبه إلى حد كبير هيكل شبكة صيد الأسماك ، سيكون للشبكة العصبية فروع تربط عقد المعالجة معًا. يتيح العدد الهائل من الاتصالات تحسين الاتصال بين هذه العقد ، مما يزيد من دقة وإنتاجية معالجة البيانات.

يظهر عنصر الشبكة عندما تتراكم طبقات هذه الشبكات فوق بعضها البعض ، مما يخلق تدفق بيانات وإدخالات من الطبقة الأولى إلى الطبقة الأخيرة. مع مرور البيانات من طبقة إلى طبقة ، تتم إضافة معلومات سياقية جديدة إلى تحليل البيانات (هذا يختلف عن الدماغ البشري حيث ترتبط الخلايا العصبية في شبكة ثلاثية الأبعاد ، بدلاً من الطبقات).

كل عقدة معالجة لديها مجموعة من القواعد مع ما يجب القيام به مع المدخلات التي تتلقاها. يمكن برمجة هذه القواعد أو تطويرها بنفسها. يعطي ترجيحًا للمعلومات التي يتلقاها بناءً على قواعده. إذا تجاوز وزن البيانات حدًا معينًا ، ستنقل العقدة العصبية المعلومات إلى العقدة التالية.

عندما تكون الشبكة العصبية قيد التدريب ، يتم تعيين الأوزان والعتبات على قيم عشوائية. ثم يتم ضبطها باستمرار عند تمرير بيانات التدريب عبر الشبكة حتى يتم تحقيق ناتج ثابت.

فوائد الشبكات العصبية

الشبكات العصبية لديها القدرة على التعلم عضويا. هذا هو المخرجات من شبكة عصبية ليست محدودة تماما من المدخلات. يمكن للشبكات العصبية الاصطناعية تعميم المدخلات ، مما يجعلها ذات قيمة لأنظمة التعرف على الأنماط.

يمكنهم أيضًا العثور على اختصارات لتحقيق إجابات مكثفة حسابيًا. يمكن للشبكات العصبية الاصطناعية استنتاج العلاقات بين نقاط البيانات ، بدلاً من توقع أن تكون السجلات في مصدر البيانات متصلة بشكل لا لبس فيه.

ويمكن أيضا أن تكون متسامحة مع الخطأ. عندما يتم توسيع نطاق الشبكات العصبية عبر أنظمة متعددة ، فيمكنها التوجيه حول العقد المفقودة التي لا يمكنها الاتصال. بالإضافة إلى التوجيه حول أجزاء الشبكة التي لم تعد تعمل ، يمكن للشبكات العصبية الاصطناعية إعادة إنشاء البيانات عن طريق الاستدلال والمساعدة في تحديد العقد غير العاملة. هذا مفيد للتشخيص الذاتي وتصحيح الشبكة.

أمثلة على الشبكات العصبية

هناك العديد من الأمثلة على تطبيقات الشبكات العصبية التي تستفيد من قدرتها على اشتقاق المعنى من البيانات المعقدة أو غير الدقيقة.

التعرف على الصور – يمكن للشبكات العصبية الاصطناعية حل المشكلات مثل تحليل الصور لكائنات محددة. يمكن نشر هذه الخوارزميات لإخبار الكلاب من القطط. الأهم من ذلك ، تم نشر الشبكات العصبية لتشخيص السرطان باستخدام معلومات شكل الخلية فقط.

تم استخدام الشبكات العصبية لمعرفة تنبؤات أسعار الصرف وأداء الأسهم والتنبؤ بالاختيار لمدة 30 عامًا تقريبًا. تُستخدم الشبكات العصبية أيضًا لتحديد نقاط الائتمان ، وتعلم كيفية تحديد مخاطر الائتمان الجيدة أو الرديئة بشكل صحيح.

الاتصالات السلكية واللاسلكية – تم استخدام الشبكات العصبية في شركات الاتصالات لتحسين التوجيه وجودة الخدمة من خلال تقييم حركة مرور الشبكة في الوقت الفعلي.

الصورة: شترستوك