Nini unahitaji kujua kuelewa teknolojia inayobadilika karibu nawe
Mitandao ya Neural ni mifano ya kompyuta ya vitengo vya kushikamana au nodes zilizopangwa kutangaza, mchakato, na kujifunza kutoka kwa habari (data) kwa njia sawa na jinsi neva (seli za ujasiri) hufanya kazi kwa wanadamu.
Mitambo ya Neural Network
Katika teknolojia, mitandao ya neural mara nyingi hujulikana kama mitandao ya bandia ya neva (ANNs) au nyavu za neural ili kutofautisha kutoka kwenye mitandao ya neural ya kibaolojia ambayo huelekezwa. Wazo kuu nyuma ya ANN ni kwamba ubongo wa kibinadamu ni "kompyuta" yenye nguvu zaidi na yenye akili iliyopo. Kwa kuiga mfano wa ANN kwa karibu iwezekanavyo kwa muundo na mfumo wa usindikaji wa habari uliotumiwa na ubongo, watafiti walitarajia kuunda kompyuta ambazo zilikaribia au kuzidi akili za binadamu. Vyombo vya Neural ni sehemu muhimu ya maendeleo ya sasa katika akili ya bandia (AI), kujifunza mashine (ML), na kujifunza kwa kina .
Jinsi Mitandao ya Neural Inafanya Kazi: Kulinganisha
Kuelewa jinsi mitandao ya neural kazi na tofauti kati ya aina mbili (biolojia na bandia), hebu tumia mfano wa jengo la ofisi ya hadithi 15 na mistari ya simu na mabomba ya kubadili ambayo njia ya wito kwenye jengo, kila sakafu, na ofisi binafsi. Ofisi ya kila mtu katika jengo letu la ofisi ya jengo la 15 inawakilisha neuroni (node katika mitandao ya kompyuta au kiini cha ujasiri katika biolojia). Jengo yenyewe ni muundo ulio na seti ya ofisi zilizopangwa katika mfumo wa sakafu 15 (mtandao wa neural).
Kutumia mfano kwa mitandao ya neural ya kibaolojia, switchboard inayopata wito ina mistari ya kuungana na ofisi yoyote kwenye sakafu yoyote katika jengo lote. Zaidi ya hayo, kila ofisi ina mistari inayounganisha kwenye ofisi nyingine katika jengo lolote kwenye sakafu yoyote. Fikiria kuwa simu inakuja (pembejeo) na ubadilishanaji huwapeleka kwenye ofisi kwenye sakafu ya 3 ya sakafu, ambayo huihamisha moja kwa moja kwenye ofisi kwenye ghorofa ya 11, ambayo huhamisha moja kwa moja kwenye ofisi kwenye sakafu ya tano. Katika ubongo, kila kiini cha neuroni au ujasiri (ofisi) kinaweza kuunganisha moja kwa moja na neuroni nyingine yoyote katika mfumo wake au mtandao wa neural (jengo). Taarifa (wito) inaweza kupitishwa kwa yoyote ya neuron (ofisi) ya mchakato au kujifunza kile kinachohitajika mpaka kuna jibu au azimio (pato).
Tunapotumia mfano huu kwa ANN, hupata ngumu zaidi. Kila sakafu ya jengo inahitaji switchboard yake, ambayo inaweza tu kuungana na ofisi kwenye sakafu moja, pamoja na switchboards juu ya sakafu juu na chini yake. Kila ofisi inaweza kuunganisha moja kwa moja na ofisi nyingine kwenye ghorofa moja na switchboard kwa ghorofa hiyo. Simu zote mpya zinapaswa kuanza na ubadilishanaji kwenye sakafu ya kwanza na lazima zihamishwe kwenye sakafu ya kila mtu kwa nambari hadi hadi sakafu ya 15 kabla ya kupiga simu. Hebu tuiweke mwendo ili tuone jinsi inavyofanya kazi.
Fikiria kuwa simu inakuja (kuingizwa) kwenye ubadilishaji wa sakafu ya 1 st na inatumwa kwenye ofisi kwenye sakafu ya kwanza ya 1 (node). Simu hiyo inahamishwa moja kwa moja kati ya ofisi nyingine (nodes) kwenye ghorofa ya kwanza mpaka iko tayari kutumwa kwenye sakafu inayofuata. Kisha simu hiyo inapaswa kurejeshwa kwenye ubao wa kwanza wa sakafu ya sakafu, kisha huiingiza kwenye ubao wa 2 wa sakafu. Hatua hizi hizo hurudia ghorofa moja kwa wakati, na wito unatumwa kupitia mchakato huu kila sakafu moja hadi njia ya sakafu ya 15.
Katika ANN, nodes (ofisi) hupangwa katika tabaka (sakafu ya jengo). Taarifa (wito) daima inakuja kwa njia ya safu ya pembejeo (1 sakafu ya sakafu na ubadilishanaji wake) na inapaswa kutumwa kupitia na kusindika na kila safu (sakafu) kabla ya kuhamia kwenye ijayo. Kila safu (ghorofa) inachukua maelezo kamili juu ya wito huo na hutuma matokeo pamoja na wito kwa safu inayofuata. Wakati wito unapofikia safu ya pato (sakafu ya tarehe 15 na ubadilishanaji wake), inajumuisha maelezo ya usindikaji kutoka kwenye safu ya 1-14. Nodes (ofisi) kwenye safu ya tarehe 15 (ghorofa) hutumia maelezo ya pembejeo na usindikaji kutoka kwa kila tabaka nyingine (sakafu) ili kuja na jibu au azimio (pato).
Mtandao wa Neural na Mafunzo ya Machine
Vyombo vya Neural ni aina moja ya teknolojia chini ya jamii ya kujifunza mashine. Kwa hakika, maendeleo katika utafiti na maendeleo ya nyavu za neural imekuwa imara kushikamana na ebbs na mtiririko wa maendeleo katika ML. Vyombo vya Neural vinapanua uwezo wa usindikaji wa data na kuongeza uwezo wa kompyuta wa ML, na kuongeza kiasi cha data ambacho kinaweza kusindika lakini pia uwezo wa kufanya kazi ngumu zaidi.
Mfano wa kwanza wa kompyuta wa ANN uliundwa mwaka wa 1943 na Walter Pitts na Warren McCulloch. Maslahi ya awali na utafiti katika mitandao ya neural na kujifunza mashine hatimaye ilipungua na ilikuwa chini au chini ya rafu mwaka 1969, na kupasuka kidogo tu ya upendeleo riba. Kompyuta za wakati hazikuwa na wasindikaji wa kutosha au wa kutosha ili kuendeleza maeneo haya zaidi, na kiasi kikubwa cha data kinachohitajika kwa ML na nyavu za neural hazikupatikana wakati huo.
Ongezeko kubwa la nguvu za kompyuta kwa muda pamoja na ukuaji na upanuzi wa mtandao (na kwa hivyo kupata kiasi kikubwa cha data kupitia mtandao) wamefumbuzi changamoto hizo za awali. Vyombo vya Neural na ML sasa vinasaidia katika teknolojia ambazo tunaziona na kutumia kila siku, kama kutambua usoni , usindikaji wa picha na kutafuta, na kutafsiri kwa lugha halisi - kwa jina tu.
Mifano ya Neural Network katika maisha ya kila siku
ANN ni mada mzuri sana ndani ya teknolojia, hata hivyo, ni muhimu kuchukua muda wa kuchunguza kwa sababu ya idadi kubwa ya njia ambazo zinaathiri maisha yetu kila siku. Hapa kuna mifano michache zaidi ya njia za mitandao ya nishati kwa sasa zinazotumiwa na viwanda tofauti:
- Fedha: Vyandarua vya Neural hutumiwa kutabiri viwango vya kubadilishana fedha. Pia hutumiwa katika teknolojia nyuma ya mifumo ya biashara ya moja kwa moja inayotumiwa katika soko la hisa.
- Dawa: Nguvu za usindikaji wa picha za nyavu za neural zimechangia teknolojia ambayo inasaidia zaidi kwa usahihi screen na kuchunguza hatua za mapema na vigumu kutambua aina ya kansa. Aina moja ya kansa ni melanoma isiyoathirika, aina mbaya zaidi na mauti ya saratani ya ngozi. Kutambua melanoma katika hatua za awali, kabla ya kuenea, huwapa wagonjwa na aina hii ya saratani nafasi nzuri ya kuwapiga.
- Hali ya hewa: Uwezo wa kuchunguza mabadiliko ya anga ambayo yanaonyesha tukio la hali ya hewa kubwa na hatari kwa haraka na kwa usahihi iwezekanavyo ni muhimu kwa kuokoa maisha. Vyombo vya Neural vinahusika katika usindikaji wa muda halisi wa satelaiti na picha za rada ambayo sio tu kuchunguza malezi mapema ya vimbunga na baharini, lakini pia kuchunguza mabadiliko ya ghafla katika kasi ya upepo na mwelekeo unaoonyesha kimbunga. Vimbunga vya nyasi ni baadhi ya matukio ya hali ya hewa yenye nguvu na yenye hatari zaidi kwenye rekodi - mara nyingi zaidi ghafla, uharibifu, na mauti kuliko vimbunga.