شبکه عصبی هوش مصنوعی چیست (ساده و کاربردی)

شبکه عصبی هوش مصنوعی این امکان را به کامپیوترها می دهند تا همانند مغز انسان الگوها را شناسایی کرده و اطلاعات را تجزیه و تحلیل و تصمیم‌گیری کنند. شبکه عصبی یا نورال نتورک در بازارهای مالی، پزشکی و علوم نظامی و مهندسی کاربردهای فراوانی دارد. در ادامه به تعریف دقیقی از شبکه عصبی هوش مصنوعی و چگونگی آموزش دیدن آن می پردازیم. با ادامه مقاله همراه ما باشید.

تعریف شبکه عصبی هوش مصنوعی

تنها تفاوتی که انسان‌ها با کامپیوتر دارند، قدرت تصمیم‌گیری است. اگر کامپیوتر بتواند تصمیم‌های درست و به جایی بگیرد، می‌تواند بسیاری از وظایف اپراتورها را انجام دهد. مدتی است که دانشمندان توانسته‌اند با استفاده از شبکه عصبی هوش مصنوعی این قدرت را به کامپیوترها آموزش بدهند.

تصور کنید که نوزاد کوچکی در خانه دارید. شما باید ابتدا مفاهیم اساسی را به او آموزش داده و پس از یادگیری، از او بخواهید تا تصمیمات درستی بگیرد. هوش مصنوعی هم دقیقاً به همین صورت است. ابتدا باید با استفاده از اطلاعات پایه آموزش‌های لازم به شبکه عصبی ارائه شود سپس به کامپیوتر یاد می‌دهید که در چه مواقعی چه خروجی را ارسال نماید. بدین ترتیب توانسته‌اید سیستم هوشمندی ایجاد کنید که به راحتی تصمیمات آگاهانه‌ای می‌گیرد.

برای‌آنکه نورال نتورک را برای اهداف خود آماده کنید باید از روش‌های یادگیری عمیق و یادگیری ماشین استفاده نمایید. این آموزش‌ها کامپیوترها را آماده تصمیم‌گیری درست می‌کنند. در ادامه این روش یادگیری را به طور کامل برای شما توضیح خواهیم داد.

چگونه شبکه عصبی را آموزش می‌دهند؟

در گذشته از روش‌های یادگیری ماشین برای آموزش شبکه عصبی هوش مصنوعی (نورال نتورک) استفاده می‌کردند این نوع آموزش با روش‌های مختلف زیر انجام می‌شود:

• Decision Tree
• Support Vector Machine | SVM
• Naive Bayes Classifier
• Logistic Regression

مشکلی که در یادگیری به ماشین وجود داشت، عدم اعمال روش‌های فوق بر روی داده‌های خام بود. شما باید ابتدا اطلاعات خام را پیش‌پردازش (Preprocessing) کرده و ویژگی‌های مدنظر خود را از آن استخراج می‌کردید. سپس این ویژگی‌ها به عنوان ورودی الگوریتم‌های یادگیری استفاده می‌شدند. به این تکنیک، استخراج ویژگی (Feature Extraction) گفته می‌شد.

پس از مدتی یادگیری عمیق هوش مصنوعی به دنیای تکنولوژی معرفی شد. در این روش نیازی به استخراج ویژگی از داده‌های خام نیست و شما به راحتی می‌توانید از لایه‌های عصبی برای پردازش اطلاعات استفاده نمایید. از آنجایی که این نوع آموزش دقیق‌تر و سریع‌تر است امروزه بسیاری از هوش‌های مصنوعی با استفاده از یادگیری عمیق کار می‌کنند. این نوع آموزش به چند روش مختلف انجام می‌شود که در ادامه هر یک را به طور مختصر به شما معرفی می‌کنیم.

تکنیک دسته‌بندی داده

در تکنیک دسته‌بندی داده ابتدا باید انسان‌ها اطلاعات را دسته‌بندی کرده و مواردی که برای آموزش  neural network ضروری است را برچسب بزنند. معمولاً این شبکه با استفاده از Labeled data به راحتی می‌تواند در مورد داده‌های جدید تصمیم بگیرد. در این روش ابتدا روش برچسب‌گذاری داده‌ها را به ماشین یاد می‌دهند و سپس و به او کمک می‌کنند تا با این آموزش‌ها، برچسب‌های جدیدی را تولید نماید.

تکنیک خوشه‌بندی داده

همان‌طور که از نام این روش پیداست باید داده‌های خام به روش‌های مختلفی دسته‌بندی شوند. معمولاً اطلاعات موجود در یک گروه، ویژگی‌های مشترک بسیار زیادی با یکدیگر دارند. تکنیک خوشه‌بندی به ماشین این قدرت را می‌دهد تا با استفاده از یادگیری‌های انجام شده داده‌های مختلف را از جهات مختلف، دسته‌بندی و خوشه‌بندی کند.

از آنجایی که در این تکنیک نیازی به برچسب زدن داده‌ها نیست، هزینه‌های مالی و زمان انجام پروژه‌ها کاهش چشمگیری پیدا خواهد کرد. اگر در انتخاب داده‌ها و دسته‌بندی‌های آن دقت زیادی انجام دهید، آموزش ماشین کامل خواهد شد و تصمیمات بهتری می‌گیرد. پس تنوع و توزیع داده‌های اولیه تأثیر بسیار زیادی در روش خوشه‌بندی داده دارد. برای افزایش کارکرد این روش باید حجم داده‌های اولیه را افزایش داد.

تکنیک رگرسیون

روش دیگری که برای آموزش هوش مصنوعی از آن استفاده می‌شود، پیدا کردن رابطه میان ویژگی‌های ورودی یا Independent Variables با مقدار خروجی یا Dependent Variables است. این روش که شباهت بسیار زیادی به تکنیک دسته‌بندی داده دارد،نورال نتورک را آماده می‌کند تا از رگرسیون در مدل‌سازی استفاده نماید.

وظایف شبکه عصبی هوش مصنوعی

نورال نتورک از تحلیل اطلاعات اولیه برای تصمیم‌گیری نهایی استفاده می‌کند. این شبکه که از سیستم عصبی انسان الگو می‌گیرد، کاملاً مشابه با مغز عمل کرده و می‌تواند اطلاعات مختلف را پردازش یا دسته‌بندی ‌نماید. پس می‌توان گفت از مهم‌ترین وظایف شبکه عصبی هوش مصنوعی، شناسایی الگو و طبقه‌بندی اطلاعات است. این کار با استفاده از یادگیری عمیق امکان‌پذیر می‌شود.

نورال نتورک از چه اجرایی تشکیل شده است؟

به طور کلی یک ANN از قسمت‌های زیر تشکیل می‌شود:

• وزن‌ها (Weight): این وزن‌ها هستند که اطلاعات خام را ارزش‌گذاری می‌کنند. تمامی داده‌‌های اولیه در مقادیر عددی ثابتی ضرب می‌شوند. این مقادیر را شبکه عصبی با توجه به آموزش‌هایی که دریافت کرده است تعیین می‌کند.
• تابع فعال‌سازی (Activation function): این تابع که یک فرمول ریاضی است به نورون‌های شبکه عصبی این امکان را می‌دهد که خاموش یا روشن شوند.
• لایه ورودی (Input layer): بردار ورودی در این لایه قرار می‌گیرد.
• لایه پنهان (Hidden layer): عملیات پردازش در این لایه انجام می‌شود. لایه پنهان داده‌های وزنی را دریافت کرده و سپس با استفاده از توابع فعال‌سازی آن‌ها را به خروجی مناسب تبدیل می‌کند.
• لایه خروجی (Output layer): تصمیمات نورال نتورک یا همان خروجی‌ها در این لایه نشان داده می‌شوند.

شبکه عصبی (Nearal Network) چه کاربردی دارد؟

با وجود تمام ویژگی‌هایی که شبکه عصبی هوش مصنوعی دارد می‌توان به این نتیجه رسید که کاربرد گسترده‌ای در علوم مختلف خواهد داشت. بیشترین کاربرد این شبکه در پیش‌بینی بازارهای مالی است. برای این کار کافی است تا اطلاعات پایه و یادگیری کاملی را به هوش مصنوعی ارائه دهید. پس از آن می‌تواند الگوریتم تجارت، طبقه‌بندی اوراق بهادار، پیش‌بینی سری زمانی، ایجاد شاخص‌های اختصاصی و مدل‌سازی ریسک را برای شما انجام دهد. شرکت‌ها و مؤسسات بسیار بزرگ از تجزیه‌وتحلیل هوش مصنوعی برای تصمیمات خود در بازار مالی استفاده می‌کنند

این تکنولوژی آینده درخشانی در علم پزشکی دارد. با استفاده از مدل‌سازی فرایندهای زیستی توسط هوش مصنوعی می‌توان به نتایج بسیار مطلوبی رسید. با استفاده از این شبکه می‌توان بیماری‌ها را با توجه به نتایج آزمایشات و تصویربرداری‌ها تشخیص داد. همچنین امکان مدل‌سازی عمل جراحی و بررسی نتایج پس از آن نیز وجود دارد.

ANN کاربردهای بسیار زیادی در علوم نظامی نیز دارد. با استفاده از این شبکه می‌توان هدف‌گیری سلاح‌های موشکی را تقویت کرد. همچنین امکان اجرای سیستم‌های پدافند هوشمند دفاعی نیز وجود دارد.

از نورال نتورک در علوم فنی و مهندسی نیز استفاده می‌گردد. با استفاده از این هوش مصنوعی می‌توان سیستم‌های مختلف را مدل‌سازی کرد و محصولات نوین را با روش مهندسی معکوس تولید نمود. عیب‌یابی سیستم‌های صنعتی نیز از دیگر کاربردهای هوش مصنوعی در علوم فنی است. با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان مدیریت پروژه‌های مختلف را بهینه‌سازی کرد.

و در پایان …

هوش مصنوعی شبیه سازی انسان توسط کامپیوتر است. هوش مصنوعی موضوعی جالب و هیجان انگیز برای انسان است. همانطور که در این مقاله خواندید از روش یادگیری ماشین برای آموزش شبکه عصبی هوش مصنوعی استفاده می‌شود. برای اطلاع بیشتر از هوش مصنوعی و کاربردهای آن مقالات ما را در سی آی پی جی دنبال کنید.