کاربرد شبکه عصبی

کاربرد شبکه عصبی

امروزه از شبکه های عصبی برای حل بسیاری از مشکلات تجاری مانند پیش بینی فروش ، تحقیقات مشتری ، اعتبار سنجی داده ها و مدیریت ریسک استفاده می شود. به عنوان مثال ، در Statsbot ما از شبکه های عصبی برای پیش بینی سری های زمانی ، تشخیص ناهنجاری در داده ها و درک زبان طبیعی استفاده می کنیم.
در این پست ، ما توضیح خواهیم داد که شبکه های عصبی چیست ، چالش های اصلی مبتدیان برای کار در آنها ، انواع محبوب شبکه های عصبی و کاربردهای آنها. ما همچنین توضیح خواهیم داد که چگونه می توانید شبکه های عصبی را در صنایع و بخشهای مختلف اعمال کنید.

ایده نحوه کار شبکه های عصبی

اخیراً در اطراف کلمات “شبکه عصبی” در زمینه علوم کامپیوتر سر و صدای زیادی ایجاد شده است و توجه بسیاری از افراد را به خود جلب کرده است. اما این همه موضوع چیست ، چگونه کار می کنند و آیا این موارد واقعاً مفید هستند؟
اساساً ، شبکه های عصبی از لایه هایی از واحدهای محاسباتی به نام نورون تشکیل شده اند که دارای اتصالات در لایه های مختلف هستند. این شبکه ها داده ها را تا زمانی که بتوانند آن را به عنوان یک خروجی طبقه بندی کنند ، تغییر شکل می دهند. هر نورون یک مقدار اولیه را در بعضی از وزن ها ضرب می کند ، نتایج را با مقادیر دیگری که به همان نورون وارد می شوند جمع می کند ، تعداد حاصل را با جهت گیری نورون تنظیم می کند و سپس با عملکرد فعال سازی خروجی را عادی می کند.

مکانیسم شبکه عصبی
فرایند یادگیری تفسیری

ویژگی اصلی شبکه های عصبی یک فرایند یادگیری تکراری است که در آن رکوردها (ردیف ها) به طور همزمان به شبکه ارائه می شوند و وزن های مرتبط با مقادیر ورودی هر بار تنظیم می شوند. پس از همه ، موارد ارائه شده ، روند اغلب تکرار می شود. در طول این مرحله یادگیری ، شبکه با تنظیم وزن برای پیش بینی برچسب کلاس صحیح نمونه های ورودی آموزش می بیند.
از مزایای شبکه های عصبی می توان به تحمل زیاد آنها در برابر داده های پر سر و صدا و همچنین توانایی طبقه بندی الگوهایی که روی آنها آموزش ندیده اند اشاره کرد. محبوب ترین الگوریتم شبکه عصبی الگوریتم backpropagation است.
هنگامی که شبکه ای برای یک برنامه خاص ساخته شد ، آن شبکه آماده آموزش است. برای شروع این فرآیند ، وزنهای اولیه (که در بخش بعدی توضیح داده شده است) به طور تصادفی انتخاب می شوند. سپس آموزش (یادگیری) آغاز می شود.
شبکه با استفاده از وزنها و توابع در لایه های پنهان ، رکوردهای موجود در “مجموعه آموزش” را یک باره پردازش می کند ، سپس خروجی های حاصل را با خروجی های مورد نظر مقایسه می کند. سپس خطاها از طریق سیستم مجدداً منتشر می شوند و باعث می شوند که سیستم وزن ها را برای استفاده در رکورد بعدی تنظیم کند.
این روند به طور مکرر و همزمان با تغییر وزن انجام می شود. در طول آموزش یک شبکه ، همان مجموعه داده ها چندین بار پردازش می شوند زیرا وزن اتصال به طور مداوم اصلاح می شود.
پس چه سختی در این مورد وجود دارد؟
یکی از چالش های مبتدیان در یادگیری شبکه های عصبی درک این است که دقیقاً در هر لایه چه می گذرد. ما می دانیم که پس از آموزش ، هر لایه ویژگی های سطح بالاتر و بالاتر مجموعه داده (ورودی) را استخراج می کند ، تا اینکه لایه نهایی اساساً تصمیم بگیرد که ویژگی های ورودی به چه چیزی اشاره دارند. چگونه می توانید آن را انجام داد؟
به جای اینکه دقیقاً تجویز کنیم کدام ویژگی را می خواهیم شبکه تقویت کند ، می توانیم به شبکه اجازه دهیم آن تصمیم را بگیرد. بگذارید بگوییم ما به سادگی یک تصویر یا عکس دلخواه به شبکه می دهیم و اجازه می دهیم شبکه تصویر را تجزیه و تحلیل کند. سپس یک لایه را انتخاب می کنیم و از شبکه می خواهیم هر چیزی را که شناسایی کرده بهبود بخشد. هر لایه از شبکه با ویژگی هایی در سطح متفاوتی از انتزاع سرو کار دارد ، بنابراین پیچیدگی ویژگی هایی که ایجاد می کنیم به این بستگی دارد که کدام لایه را برای افزایش انتخاب کنیم.

انواع محبوب شبکه های عصبی و کاربرد آنها

شبکه های عصبی کانولوشن

ConvNets نام خود را از عملگر “کانولوشن” گرفته اند. هدف اصلی از کانولوشن در مورد ConvNet استخراج ویژگی ها از تصویر ورودی است. Convolution با یادگیری ویژگی های تصویر با استفاده از مربع های کوچک داده ورودی ، رابطه فضایی بین پیکسل ها را حفظ می کند. ConvNets در زمینه هایی مانند:
شناسایی چهره ها
در کار شناسایی چهره ها استفاده می شود ، آنها از آبشار CNN برای تشخیص سریع چهره استفاده کرده اند. ردیاب تصویر ورودی را با وضوح پایین ارزیابی می کند تا به سرعت مناطق غیر چهره را رد کند و مناطق چالش را با دقت بالاتر برای تشخیص دقیق پردازش کند.

تشخیص چهره

اتومبیل های خودران
در پروژه اتومبیل های خودران ، برآورد عمق یک نکته مهم در رانندگی خودمختار است زیرا ایمنی مسافران و سایر وسایل نقلیه را تضمین می کند. چنین جنبه های استفاده از CNN در پروژه هایی مانند اتومبیل مستقل NVIDIA اعمال شده است.
لایه های CNN به آنها امکان می دهد بسیار متنوع باشند زیرا می توانند ورودی ها را از طریق پارامترهای مختلف پردازش کنند. زیرگروه های این شبکه ها شامل شبکه های باور عمیق (DBN) نیز هستند. شبکه های عصبی کانولوشنال به طور سنتی برای تجزیه و تحلیل تصویر و تشخیص شی استفاده می شود.

اتوموبیل های خودران

 

استفاده از شبکه های عصبی در صنایع مختلف

شبکه های عصبی به طور گسترده ای برای مشکلات تجاری واقعی مانند پیش بینی فروش ، تحقیقات مشتری ، اعتبار سنجی داده ها و مدیریت ریسک استفاده می شود.

بازار یابی

بازاریابی هدفمند شامل تقسیم بازار است ، جایی که ما بازار را به گروههای متمایزی از مشتریان با رفتارهای متفاوت مصرف کننده تقسیم می کنیم.
شبکه های عصبی برای تقسیم بندی مشتریان با توجه به ویژگی های اساسی از جمله جمعیت شناسی ، وضعیت اقتصادی ، موقعیت مکانی ، الگوی خرید و نگرش نسبت به یک محصول ، برای انجام این کار کاملاً مجهز هستند. از شبکه های عصبی بدون نظارت می توان برای گروه بندی و تقسیم بندی خودکار مشتریان براساس شباهت ویژگی های آنها استفاده کرد ، در حالی که شبکه های عصبی تحت نظارت می توانند برای یادگیری مرزهای بین بخش های مشتری بر اساس گروهی از مشتریان آموزش ببینند.

خرده فروشی و فروش

شبکه های عصبی این توانایی را دارند که همزمان چندین متغیر مانند تقاضای بازار برای یک محصول ، درآمد مشتری ، جمعیت و قیمت محصول را در نظر بگیرند. پیش بینی فروش در سوپرمارکت ها می تواند در اینجا یک مزیت بزرگ باشد.
اگر به مرور زمان بین دو محصول رابطه ای وجود داشته باشد ، بگویید در طی 3-4 ماه پس از خرید چاپگر مشتری برای خرید کارتریج جدیدی برمی گردد ، خرده فروشان می توانند با استفاده از این اطلاعات با مشتری تماس بگیرند و احتمال خرید مشتری را کاهش دهند. محصول از یک رقیب.
بانک و امور مالی
شبکه های عصبی با موفقیت در مشکلاتی مانند قیمت گذاری و پوشش ریسک اوراق بهادار مشتق ، پیش بینی قیمت آتی ، پیش بینی نرخ ارز و عملکرد سهام اعمال شده است. به طور سنتی ، تکنیک های آماری این نرم افزار را هدایت می کنند. با این حال ، این روزها ، شبکه های عصبی فناوری های اساسی در تصمیم گیری هستند.

دارو

این یک زمینه تحقیقاتی در زمینه پزشکی است و اعتقاد بر این است که آنها در چند سال آینده برنامه گسترده ای را برای سیستم های زیست پزشکی دریافت می کنند. در حال حاضر ، تحقیقات بیشتر بر روی مدل سازی قسمت هایی از بدن انسان و تشخیص بیماری ها از اسکن های مختلف انجام شده است.

نتیجه

اگرچه شاید NN بتواند در مورد “مشکلات آسان” هوشیاری بینشی ایجاد کند: مغز چگونه تحریک محیط را پردازش می کند؟ چگونه اطلاعات را تلفیق می کند؟ اما ، سوال واقعی این است که ، چرا و چگونه همه این پردازش ها ، در انسان ، با یک زندگی درونی باتجربه همراه است و آیا یک ماشین می تواند به چنین خودآگاهی دست یابد؟
این باعث می شود که ما تعجب کنیم که آیا شبکه های عصبی می توانند به ابزاری برای هنرمندان تبدیل شوند – روشی جدید برای اصلاح مجدد مفاهیم بصری – یا حتی ممکن است کمی ریشه های فرایند خلاقیت را به طور کلی روشن کند.
در مجموع ، شبکه های عصبی با انسانیت بیشتر سیستم های رایانه ای باعث مفیدتر شدن آنها شده اند. بنابراین دفعه دیگر که فکر می کنید می خواهید مغز شما به اندازه یک کامپیوتر قابل اعتماد باشد ، دوباره فکر کنید – و سپاسگزار باشید که چنین شبکه عصبی بسیار خوبی از قبل در سر شما نصب شده است!
امیدوارم که این معرفی شبکه های عصبی برای مبتدیان به شما کمک کند تا اولین پروژه خود را با NN بسازید.

لینک کوتاه شده مطلب :

https://b2n.ir/e92160

کاربرد شبکه عصبی در داده کاوی ، کاربرد شبکه های عصبی در پردازش تصویر ، شبکه عصبی در متلب ، انواع شبکه عصبی ، شبکه عصبی به زبان ساده
بایاس در شبکه عصبی چیست ، کتاب شبکه های عصبی مصنوعی pdf ، شبکه های عصبی در هوش مصنوعی pdf

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

*

code

×

سلام!

 

× سوالی دارید؟ با ما چت کنید