شبکه‌های عصبی Elastic

شبکه‌های عصبی زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی هستند که هدف آن تقلید ساختار و عملکرد یک مغز بیولوژیکی است. شبکه‌های عصبی که به عنوان شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) نیز شناخته می‌شوند، از گره‌های به هم پیوسته یا نورون‌های مصنوعی تشکیل شده‌اند که در لایه‌هایی با اتصالات وزنی ساخته شده‌اند که داده‌ها را انتقال و پردازش می‌کنند. شبکه‌های عصبی با لایه‌های متعدد پایه و اساس الگوریتم‌های یادگیری عمیق را تشکیل می‌دهند.

شبکه‌های عصبی برای یادگیری الگوها و روابط از داده‌های آموزشی، تطبیق و بهبود مستمر، و استفاده از این یادگیری برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری طراحی شده‌اند. توانایی آنها در استخراج اطلاعات معنی‌دار از داده‌های پیچیده برای حل مسائل، آنها را از الگوریتم‌های سنتی متمایز می‌کند.

یک شبکه عصبی چگونه کار می‌کند؟

شبکه‌های عصبی از طریق فرآیندی به نام انتشار رو به جلو کار می‌کنند. از طریق معماری الهام گرفته از مغز انسان، داده‌های ورودی لایه به لایه از شبکه عبور داده می‌شود تا خروجی تولید شود. در شبکه‌های عصبی لایه‌هایی از گره‌ها وجود دارد که مجموعه‌ای از ورودی‌ها، وزن‌ها و توابع تعریف شده هستند. هر نورون در یک لایه ورودی‌های لایه قبلی را دریافت می‌کند، وزنی را برای هر ورودی اعمال می‌کند و مجموع وزنی را از طریق یک تابع فعال‌سازی عبور می‌دهد. خروجی تابع فعال‌سازی به ورودی لایه بعدی تبدیل می‌شود.

در طول آموزش، شبکه وزن‌ها را تنظیم می‌کند تا اختلاف بین خروجی‌های پیش‌بینی شده و خروجی‌های واقعی را به حداقل برساند. این فرآیند که به عنوان پس‌انتشار شناخته می‌شود، از الگوریتم‌های بهینه‌سازی برای به روز رسانی وزن‌ها و بهبود عملکرد شبکه استفاده می‌کند. فرآیند آزمون و خطا به آن اجازه می‌دهد تا از اشتباهات خود درس گرفته و دقت را در طول زمان افزایش دهد. در نهایت، شبکه عصبی می‌تواند به‌طور دقیق روی داده‌هایی که قبلاً با آن‌ها مواجه نشده بود، پیش‌بینی کند.

یک شبکه عصبی پایه از نورون‌های به هم پیوسته در سه لایه تشکیل شده است:

لایه ورودی: اطلاعات از لایه ورودی وارد شبکه عصبی می‌شود. سپس گره‌های ورودی داده‌ها را پردازش و تجزیه و تحلیل کرده و به لایه بعدی منتقل می‌کنند.

لایه پنهان: لایه‌های مخفی با گرفتن ورودی خود از یک لایه ورودی یا سایر لایه‌های مخفی، خروجی لایه قبلی را تجزیه و تحلیل می‌کنند، آن را پردازش می‌کنند و به لایه بعدی منتقل می‌کنند.

لایه خروجی: لایه خروجی نتیجه نهایی را تولید می‌کند و می‌تواند دارای گره‌های تک یا چندگانه باشد.

شبکه‌های یادگیری عمیق بزرگتر دارای لایه‌های پنهان بسیاری با میلیون‌ها نورون به هم پیوسته هستند.

انواع شبکه‌های عصبی

انواع مختلفی از شبکه‌های عصبی هر کدام برای حل مسائل خاصی طراحی شده‌اند. آنها به طور کلی بر اساس نحوه جریان داده‌ها از گره ورودی به گره خروجی دسته‌بندی می‌شوند. برخی از رایج‌ترین انواع شبکه‌های عصبی عبارتند از:

·         شبکه‌های عصبی پیشخور[1]

ساده‌ترین نوع، این شبکه‌ها از لایه‌های ورودی، پنهان و خروجی تشکیل شده‌اند. اطلاعات فقط در یک جهت جریان دارد - از گره ورودی به گره خروجی. شبکه‌های عصبی پیش‌خور از یک فرآیند بازخورد برای بهبود پیش‌بینی‌ها در طول زمان استفاده می‌کنند و اغلب در کارهایی مانند دسته‌بندی و رگرسیون و در فناوری‌هایی مانند بینایی رایانه، پردازش زبان طبیعی (NLP) و تشخیص چهره استفاده می‌شوند.

·         شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)

CNNها به ویژه برای تشخیص، دسته‌بندی و تجزیه و تحلیل تصویر و ویدئو مفید هستند. آنها بر بسیاری از لایه‌های کانولوشنال تکیه می‌کنند که به عنوان فیلتر برای تشخیص الگوهای محلی و ساختارهای سلسله مراتبی در داده‌ها عمل می‌کنند.

·         شبکه‌های عصبی دکانولوشنال (DNN)

شبکه‌های عصبی دکانولوشنال که به طور گسترده در سنتز و تجزیه و تحلیل تصویر استفاده می‌شود، با استفاده از فرآیند CNN به صورت معکوس عمل می‌کنند. آن‌ها می‌توانند ویژگی‌ها یا سیگنال‌های گمشده‌ای را که ممکن است در ابتدا توسط CNN بی‌اهمیت تلقی شده‌اند را شناسایی کنند.

·         شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)

شبکه‌های عصبی پیچیده‌تر، RNN‌ها برای پردازش متوالی داده‌ها طراحی شده‌اند و اغلب با استفاده از داده‌های سری زمانی برای پیش‌بینی نتایج آتی مورد استفاده قرار می‌گیرند. آنها دارای اتصالات بازخوردی هستند که به اطلاعات اجازه می‌دهد در حلقه‌ها جریان پیدا کنند و آنها را قادر می‌سازد تا حافظه ورودی‌های گذشته را حفظ کرده و دنباله‌های با طول متغیر را پردازش کنند. سیستم خودآموز اغلب در پیش بینی بازار سهام، پیش بینی فروش و تبدیل متن به گفتار استفاده می‌شود.

·         شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (LSTM)

شبکه‌های LSTM یک نوع تخصصی از RNN هستند که به طور موثر وابستگی‌های طولانی مدت در داده‌های متوالی را کنترل می‌کنند. آنها با افزودن یک سلول حافظه که می‌تواند اطلاعات را برای مدت زمان طولانی‌تری ذخیره کند، مسئله گرادیان ناپدید شدن مرتبط با RNNهای سنتی را کاهش می‌دهند. LSTMها اغلب برای تشخیص حرکات و گفتار و پیش بینی متن به کار می‌روند.

چرا شبکه‌های عصبی مهم هستند؟

شبکه‌های عصبی از این جهت مهم هستند که ماشین‌ها را قادر می‌سازند تا مسائل دنیای واقعی را حل کنند و با دخالت محدود انسان تصمیمات هوشمندانه بگیرند. توانایی آنها در مدیریت داده‌های پیچیده بدون ساختار، پاسخ به سؤالات و پیش‌بینی‌های دقیق، آنها را به ابزاری ضروری در بسیاری از حوزه‌ها و صنایع تبدیل کرده است. از چت‌بات‌ها و وسایل نقلیه خودران گرفته تا علم، پزشکی، امور مالی، کشاورزی، امنیت سایبری و توصیه‌های محصول، شبکه‌های عصبی تأثیر قدرتمندی دارند.

شبکه‌های عصبی می‌توانند ارتباطات درون داده‌ها را تعمیم داده و استنباط کنند، و آنها را برای کارهایی مانند درک زبان طبیعی و تحلیل احساسات ارزشمند می‌سازد. آنها می توانند چندین ورودی را پردازش کنند، عوامل مختلفی را به طور همزمان در نظر بگیرند، و خروجی‌هایی را ارائه دهند که اقدامات یا پیش‌بینی‌ها را هدایت می‌کند. آنها همچنین در تشخیص الگو، با توانایی شناسایی روابط پیچیده و تشخیص الگوهای پیچیده در مجموعه داده‌های بزرگ، برتری دارند. این قابلیت به ویژه در کاربردهایی مانند تشخیص تصویر و گفتار مفید است، جایی که شبکه‌های عصبی می‌توانند جزئیات سطح پیکسل یا ویژگی‌های صوتی را برای شناسایی اشیاء یا درک زبان گفتاری تجزیه و تحلیل کنند.

علاوه بر این، شبکه‌های عصبی قابلیت‌های نقشه‌برداری غیرخطی را ارائه می‌کنند که الگوریتم‌های سنتی اغلب با آن دست و پنجه نرم می‌کنند. توانایی آن‌ها در گرفتن و مدل‌سازی تعاملات پیچیده بین متغیرها، آنها را برای کارهایی مانند تحلیل مالی، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده و کنترل سیستم پیچیده ایده‌آل می‌کند.

مزایای شبکه‌های عصبی

بارزترین مزیت شبکه‌های خنثی این است که می‌توانند کارآمدتر و مستمرتر از انسان‌ها (و مدل‌های تحلیلی کمتر) در حل مسائل کار کنند. دامنه دسترسی آنها به طور مداوم در زمینه‌های جدید، با مسائل سخت‌تر برای حل گسترش می‌یابد. ما به‌زودی به طور خاص به مزایای استفاده نهایی آن‌ها خواهیم پرداخت، اما در سطح کلان، در اینجا برخی از مزایای عمومی‌تر و عملی شبکه‌های عصبی آورده شده است:

توانایی مدیریت داده‌های پیچیده: شبکه‌های عصبی می‌توانند به طور مؤثر مجموعه‌های داده پیچیده و عظیم را پردازش کرده و از آن‌ها بیاموزند و بینش‌های ارزشمندی را استخراج کنند که ممکن است از طریق روش‌های سنتی آشکار نباشد. آنها قادر به تصمیم‌گیری پیچیده، تشخیص الگو و نقشه برداری غیر خطی هستند.

یادگیری و سازگاری: شبکه‌های عصبی می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند و وزن خود را برای بهبود عملکرد تنظیم کنند. آنها می‌توانند با شرایط متغیر سازگار شوند و حتی با داده‌های جدید پیش‌بینی‌های دقیقی انجام دهند.

پردازش موازی: شبکه‌های عصبی می‌توانند محاسبات را به صورت موازی انجام دهند که امکان پردازش کارآمد مقادیر زیادی از داده‌ها را فراهم می‌کند. این امکان آموزش و زمان استنتاج سریعتر را فراهم می‌کند.

استحکام در برابر نویز و خطاها: شبکه‌های عصبی تا حد مشخصی در برابر داده‌های نویزدار یا ناقص تحمل دارند. این به آنها امکان می‌دهد اطلاعات از دست رفته یا تغییرات ورودی را مدیریت کنند و آنها را در سناریوهای دنیای واقعی کاربردی تر و قدرتمندتر می‌کند.

مقیاس‌پذیری: شبکه‌های عصبی را می‌توان برای رسیدگی به مسائل و مجموعه داده‌های مقیاس بزرگ مقیاس‌بندی کرد. آنها همچنین می‌توانند در مورد سیستم‌های محاسباتی توزیع شده آموزش ببینند و از قدرت پردازنده‌های متعدد استفاده کنند.

تفاوت بین یادگیری عمیق و یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی چیست؟

یادگیری عمیق، یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی اصطلاحاتی به هم پیوسته اما متمایز هستند. یادگیری عمیق به زیرمجموعه‌ای از تکنیک‌های یادگیری ماشینی اشاره دارد که از شبکه‌های عصبی با لایه‌های متعدد استفاده می‌کنند. شبکه‌های عصبی مدل‌های اساسی یا ستون فقرات در شبکه‌های یادگیری عمیق هستند که از داده‌ها یاد می‌گیرند.

یادگیری ماشینی شامل طیف گسترده‌تری از الگوریتم‌ها و تکنیک‌ها برای مدل‌های آموزشی برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری است.

چالش‌ها و محدودیت‌های شبکه‌های عصبی

بزرگترین چالش‌ها و محدودیت‌های شبکه‌های عصبی معمولا در فرآیند آموزش است. آموزش یک شبکه عصبی عمیق نیاز به سخت‌افزار فیزیکی، نیروی کار، تخصص و زمان با ارزش زیادی دارد. فراتر از آن، برخی از چالش‌ها و محدودیت‌های رایج عبارتند از:

ناپدید شدن یا انفجار شیب: شبکه‌های عصبی عمیق ممکن است در انتشار گرادیان‌ها در طول انتشار پس‌پشتی با مسائلی مواجه شوند که منجر به مسئله گرادیان ناپدید یا انفجار می‌شود.

نیاز به داده‌های برچسب‌گذاری شده: شبکه‌های عصبی معمولاً به داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری شده نیاز دارند، که می‌تواند زمان‌بر و پرهزینه باشد، مخصوصاً در حوزه‌هایی با در دسترس بودن داده‌های برچسب‌گذاری شده محدود.

تفسیرپذیری و شفافیت: شبکه‌های عصبی به دلیل ماهیت پیچیده و غیرخطی اغلب به عنوان جعبه‌های سیاه شناخته می‌شوند. تفسیر فرآیند تصمیم‌گیری شبکه‌های عصبی می‌تواند چالش برانگیز باشد و ناتوانی در توضیح چگونگی یا چرایی ایجاد یک نتیجه می‌تواند منجر به عدم اعتماد شود.

نیازمندی‌های منابع: آموزش شبکه‌های عصبی در مقیاس بزرگ با مجموعه داده‌های عظیم می‌تواند به منابع محاسباتی پرهزینه و قابل توجهی با کارایی بالا نیاز داشته باشد.

خطر سوگیری داده‌ها: مفروضاتی که در حین الگوریتم‌های آموزشی ایجاد می‌شود، می‌تواند باعث شود شبکه‌های عصبی سوگیری‌های فرهنگی را تقویت کنند. تغذیه مجموعه داده‌های الگوریتمی که خنثی نیستند، همواره آن را به انتشار سوگیری سوق می‌دهد.

موارد استفاده از شبکه‌های عصبی

شبکه‌های عصبی به طور گسترده در طیف متنوعی از صنایع و زمینه‌ها به کار گرفته شده‌اند. آنها به همه چیز کمک می‌کنند، از تشخیص‌های پزشکی و حفاظت از تقلب گرفته تا پیش بینی تقاضای انرژی، شناسایی ترکیبات شیمیایی و حتی مسیری که راننده تحویل شما طی می‌کند. در اینجا فقط چند نمونه از لیست در حال گسترش موارد استفاده آورده شده است:

تشخیص الگوی پیچیده

در سطح کلی، شبکه‌های عصبی در تشخیص الگوها و استخراج اطلاعات و بینش معنادار از مجموعه داده‌های عظیم عالی هستند. این امر به ویژه در زمینه‌هایی مانند ژنومیک، که در آن شبکه‌های عصبی می‌توانند مقادیر زیادی از داده‌های ژنتیکی را برای شناسایی نشانگرهای بیماری و توسعه درمان‌های هدفمند تجزیه و تحلیل کنند، مرتبط است.

تشخیص تصویر و گفتار

شبکه‌های عصبی در برنامه‌های تشخیص تصویر و گفتار متحول می‌شوند و امکان دسته‌بندی تصاویر نسل بعدی، تشخیص اشیا، تبدیل گفتار به متن و دستیارهای صوتی را فراهم می‌کنند. از تعدیل محتوا و تشخیص چهره گرفته تا زیرنویس ویدیویی دقیق، بسیاری از مردم جهان هر روز از شبکه‌های عصبی بهره می‌برند.

پردازش زبان طبیعی

شبکه‌های عصبی نقش حیاتی در وظایف پردازش زبان طبیعی، از جمله تجزیه و تحلیل احساسات، ترجمه ماشینی، چت بات‌ها و تولید متن دارند. آنها به کسب و کارها این امکان را می‌دهند که اطلاعات مفیدی را از تجزیه و تحلیل فوری اسناد و ایمیل‌های طولانی، نظرات کاربران و تعاملات رسانه‌های اجتماعی به دست آورند.

وسایل نقلیه خودران

شبکه‌های عصبی یک جزء ضروری در وسایل نقلیه خودران هستند که امکان تشخیص اشیا، تشخیص خط و تصمیم‌گیری در زمان واقعی را فراهم می‌کنند. آنها دید کامپیوتری را فراهم می‌کنند که به وسایل نقلیه اجازه می‌دهد تا محیط اطراف خود را درک کرده و حرکت کنند و همه چیز را از علائم جاده گرفته تا افراد تشخیص دهند.

برنامه‌های کاربردی مراقبت‌های بهداشتی

شبکه‌های عصبی سهم قابل توجهی در مراقبت‌های بهداشتی از جمله تشخیص بیماری، کشف دارو، پزشکی شخصی و تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی داشته‌اند.

سیستم‌های توصیه

شبکه‌های عصبی سیستم‌های توصیه‌ای را تقویت می‌کنند که پیشنهادات شخصی برای محصولات، فیلم‌ها، موسیقی و بسیاری موارد دیگر را ارائه می‌دهند. آنها رفتار و ترجیحات کاربر را برای ارائه توصیه‌های مرتبط تجزیه و تحلیل می‌کنند. آنها همچنین می‌توانند از طریق فیلتر شبکه اجتماعی و تجزیه و تحلیل رفتاری کاربر (UBA) به ایجاد بازاریابی هدفمند کمک کنند.

تحلیل مالی

شبکه‌های عصبی در بخش مالی برای کاربردهایی مانند تشخیص تقلب، پیش‌بینی بازار، مدل‌سازی ارزیابی ریسک، مشتقات قیمت، دسته‌بندی اوراق بهادار، امتیازدهی اعتباری و معاملات الگوریتمی استفاده می‌شوند. آن‌ها می‌توانند الگوهای گریزان در داده‌های مالی را ثبت کنند.

تولید و کنترل کیفیت

شبکه‌های عصبی برای تشخیص ناهنجاری[2]، نگهداری پیش بینی، کنترل کیفیت و بهینه‌سازی در فرآیندهای تولید استفاده می‌شوند.

شبکه‌های عصبی با الاستیک

Elastic در خط مقدم هوش‌مصنوعی، یادگیری عمیق و یادگیری ماشین قرار دارد. Elasticsearch Relevance Engine (ESRE) قابلیت‌هایی را برای ایجاد برنامه‌های جستجوی هوش مصنوعی بسیار مرتبط ارائه می‌کند که بر اساس بیش از دو سال تحقیق و توسعه متمرکز بر یادگیری ماشین ساخته شده است. Elasticsearch Relevance Engine بهترین‌های هوش مصنوعی را با جستجوی متن Elastic ترکیب می‌کند و به توسعه‌دهندگان مجموعه‌ای از الگوریتم‌های پیچیده بازیابی و توانایی ادغام با مدل‌های زبان بزرگ خارجی (LLM) را می‌دهد.

با قابلیت‌های پیشرفته Elastic، توسعه‌دهندگان می‌توانند از ESRE برای اعمال جستجوی معنایی با ارتباط برتر، درست خارج از جعبه استفاده کنند. می‌توانید با مجموعه‌ای از ابزارها مانند پایگاه داده برداری، دسته‌بندی متن، حاشیه‌نویسی داده‌ها، PyTorch و Hugging Face، تجربه‌های جستجوی قدرتمندی با هوش‌مصنوعی و یادگیری ماشین ایجاد کنید تا مدل‌هایی را برای مجموعه داده‌های خود آموزش دهید.

---

[1] Feedforward neural networks

[2] Anomaly Detection