شبکه عصبی چیست؟ عملکرد، اجزا، پیاده سازی و کاربردها

چکیده مقاله: شبکه عصبی مجموعه‌ای از الگوریتم ها است که تلاش می‌کند تا روابط زیربنایی را در مجموعه‌ای از داده‌ها از طریق فرآیندی که نحوه عملکرد مغز انسان را تقلید می‌کند، تشخیص دهد. در این معنا، شبکه‌های عصبی به سیستم‌هایی از نورون‌ها اعم از ارگانیک یا مصنوعی اشاره دارند. شبکه های عصبی می توانند با ورودی های متغیر سازگار شوند. بنابراین شبکه بهترین نتیجه ممکن را بدون نیاز به طراحی مجدد معیارهای خروجی ایجاد می کند. مفهوم شبکه های عصبی که ریشه در هوش مصنوعی دارد، به سرعت در حال افزایش محبوبیت در توسعه سیستم های معاملاتی است.

شبکه های عصبی مدل های محاسباتی هستند که عملکرد پیچیده مغز انسان را تقلید می‌کنند. این شبکه‌ها از مجموعه‌ای از گره‌ها یا نورون‌های به هم پیوسته تشکیل شده‌اند که داده‌ها را پردازش کرده و از آن‌ها یاد می‌گیرند. این قابلیت به آن‌ها امکان می‌دهد تا وظایفی مانند شناسایی الگوها و تصمیم گیری در یادگیری ماشین را انجام دهند. در این مطلب به بررسی شبکه‌های عصبی، نحوه عملکرد، معماری و موارد دیگر پرداخته می‌شود.

تاریخچه تکامل شبکه های عصبی

از دهه ۱۹۴۰ تاکنون پیشرفت‌های مهمی در زمینه شبکه‌های عصبی صورت گرفته است:

دهه ۱۹۴۰ تا ۱۹۵۰: مفاهیم اولیه

شبکه های عصبی با معرفی اولین مدل ریاضی نورون‌های مصنوعی توسط مک کالوک و پیتز آغاز شدند. با این حال، محدودیت‌های محاسباتی مانع از پیشرفت قابل توجه این حوزه در آن زمان شد.

دهه ۱۹۶۰ تا ۱۹۷۰: پرسپترون‌ها

این دوره با کار روزنبلات در زمینه پرسپترون ها تعریف می‌شود. پرسپترون ها شبکه های تک لایه ای بودند که کاربرد آن‌ها محدود به مسائلی بود که به طور خطی قابل تفکیک بودند.

دهه ۱۹۸۰: پس‌انتشار و اتصال گرایی

آموزش شبکه های چندلایه با اختراع روش پس انتشار توسط روملهارت، هینتون و ویلیامز ممکن شد. در این دوره مفهوم اتصال‌گرایی که بر یادگیری از طریق گره‌های به هم متصل تاکید داشت، محبوبیت یافت.

دهه ۱۹۹۰: رونق و رکود

با کاربردهایی در شناسایی تصویر، امور مالی و دیگر حوزه‌ها، شبکه‌های عصبی رشد قابل توجهی را تجربه کردند. با این حال، به دلیل هزینه‌های محاسباتی بالا و انتظارات بیش از حد، تحقیق در این حوزه دچار یک دوره رکود شد.

دهه ۲۰۰۰: بازگشت و یادگیری عمیق

مجموعه داده‌های بزرگتر، ساختارهای نوآورانه و قابلیت های پردازشی پیشرفته باعث بازگشت مجدد شبکه های عصبی شد. یادگیری عمیق با استفاده از لایه‌های متعدد، کارایی شگفت انگیزی در بسیاری از حوزه‌ها از خود نشان داد.

دهه ۲۰۱۰ تا کنون: تسلط یادگیری عمیق

معماری‌های یادگیری عمیق نظیر شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) بر حوزه یادگیری ماشین مسلط شده‌اند. نوآوری هایی در حوزه‌هایی مانند بازی، شناسایی تصویر و پردازش زبان طبیعی، قدرت این معماری ها را نشان داده است.

شبکه عصبی چیست؟

شبکه های عصبی ویژگی های مهم داده‌ها را بدون داشتن دانش از پیش برنامه ریزی‌شده استخراج می‌کنند. اجزای شبکه شامل نورون‌ها، اتصالات، وزن‌ها، بایاس‌ها، توابع انتشار و یک قاعده یادگیری است. نورون ها ورودی ها را دریافت می‌کنند و تابع‌های آستانه و فعال سازی این ورودی ها را کنترل می‌کنند. ارتباطات بین نورون ها شامل وزن‌ها و بایاس هایی است که انتقال اطلاعات را تنظیم می‌کنند.

نکات کلیدی

• شبکه‌های عصبی مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها هستند که عملکرد مغز حیوانات را تقلید می‌کنند تا بتوانند روابط بین مقادیر عظیمی از داده‌ها را شناسایی کنند.
• این شبکه‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که شبیه به اتصالات نورون‌ها و سیناپس‌های موجود در مغز باشند.
• شبکه‌های عصبی در کاربردهای مختلفی در خدمات مالی به کار می‌روند، از پیش‌بینی و تحقیقات بازار گرفته تا شناسایی تقلب و ارزیابی ریسک.
• شبکه‌های عصبی که دارای چندین لایه پردازش هستند به عنوان شبکه‌های “عمیق” شناخته می‌شوند و برای الگوریتم‌های یادگیری عمیق استفاده می‌شوند.
• موفقیت شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی قیمت بازار سهام متغیر است و همیشه قابل اعتماد نیست.

فرایند یادگیری شامل سه مرحله است:

1. محاسبه ورودی‌ها.
2. تولید خروجی.
3. تصحیح تدریجی که مهارت شبکه را در وظایف مختلف بهبود می بخشد.

در این مراحل، شبکه در یک محیط جدید شبیه‌سازی می‌شود، پارامترهای آزاد آن تغییر می‌کنند و شبکه به محیط با واکنش‌های جدیدی پاسخ می‌دهد.

اهمیت شبکه های عصبی

شبکه های عصبی توانایی شناسایی الگوها، حل مسائل پیچیده و انطباق با شرایط محیطی متغیر را دارند. قابلیت یادگیری از داده‌ها، کاربردهای گسترده‌ای دارد که از تحول در فناوری‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی و خودروهای خودران تا خودکارسازی فرآیندهای تصمیم‌گیری و افزایش کارایی در صنایع مختلف را شامل می شود. پیشرفت هوش مصنوعی تا حد زیادی وابسته به شبکه‌های عصبی است و این فناوری نوآوری های زیادی را در جهت دهی به آینده تکنولوژی به ارمغان آورده است.

اجزای شبکه عصبی

شبکه‌های عصبی از سه جزء اصلی تشکیل شده‌اند: لایه ورودی، لایه پردازش، و لایه خروجی. هر یک از این اجزا نقش مهمی در عملکرد کل شبکه دارند.

لایه ورودی:

لایه ورودی داده‌هایی است که به شبکه ارائه می‌شود و شامل مقادیر و ویژگی‌هایی است که قرار است تحلیل شوند. این داده‌ها می‌توانند به شکل‌های مختلفی باشند، مانند تصاویر، صدا، یا داده‌های عددی. در این مرحله، ورودی‌ها ممکن است بر اساس معیارهای مختلف وزن‌دهی شوند، به این معنی که برخی از ورودی‌ها ممکن است اهمیت بیشتری در فرآیند تحلیل داشته باشند.

لایه پردازش:

لایه پردازش، که معمولاً به‌عنوان لایه مخفی شناخته می‌شود، شامل نورون‌ها و اتصالات بین آن‌ها است. این لایه به‌طور مستقیم قابل مشاهده نیست و مسئول پردازش داده‌هاست. هر نورون در این لایه به نورون‌های دیگر متصل است و با استفاده از توابع فعال‌سازی، ورودی‌های خود را پردازش کرده و به نورون‌های بعدی ارسال می‌کند. این لایه به‌نوعی شبیه به نورون‌ها و سیناپس‌ها در مغز حیوانات عمل می‌کند و وظیفه‌اش یادگیری الگوها و روابط پیچیده در داده‌هاست.

لایه خروجی:

لایه خروجی نتیجه نهایی پردازش داده‌ها را ارائه می‌دهد. این لایه معمولاً شامل نورون‌هایی است که خروجی‌ها را تولید می‌کنند، که می‌تواند پیش‌بینی‌ها، طبقه‌بندی‌ها یا هر نوع اطلاعات دیگری باشد که هدف تحلیل است. این خروجی به‌عنوان نتیجه نهایی شبکه عصبی در نظر گرفته می‌شود و به کاربر یا سیستم‌های دیگر ارائه می‌شود.

نحوه عملکرد شبکه های عصبی

برای درک بهتر نحوه عملکرد شبکه عصبی، می‌توان مثالی از طبقه بندی ایمیل ها را در نظر گرفت. لایه ورودی ویژگی‌هایی مانند محتوای ایمیل، اطلاعات فرستنده و موضوع را دریافت می کند. این ورودی ها، با وزن های تنظیم شده، از طریق لایه های مخفی عبور می کنند. شبکه از طریق آموزش، الگوهایی را شناسایی می کند که نشان می دهند آیا ایمیل هرزنامه (spam) است یا خیر. لایه خروجی با استفاده از تابع فعال سازی باینری پیش بینی می کند که ایمیل هرزنامه است (۱) یا خیر (۰). شبکه با تکرار فرآیند تنظیم وزن‌ها از طریق پس انتشار، مهارت خود را در تشخیص ایمیل های هرزنامه بهبود می بخشد. این نشان دهنده کارایی شبکه های عصبی در کاربردهای واقعی مانند فیلتر کردن ایمیل است.

عملکرد شبکه عصبی:

شبکه های عصبی سیستم های پیچیده ای هستند که برخی از ویژگی های عملکرد مغز انسان را تقلید می‌کنند. این شبکه‌ها از یک لایه ورودی، یک یا چند لایه مخفی و یک لایه خروجی تشکیل شده‌اند. فرآیند اصلی شبکه به دو مرحله تقسیم می شود: انتشار به جلو (forward propagation) و پس انتشار (backpropagation).

انتشار به جلو (forward propagation)

1. لایه ورودی (Input Layer): هر ویژگی در لایه ورودی توسط یک گره در شبکه نشان داده می شود که داده‌های ورودی را دریافت می کند.
2. وزن‌ها و اتصالات (Weights and Connections): وزن هر اتصال عصبی نشان دهنده قدرت آن اتصال است. در طول آموزش، این وزن‌ها تغییر می کنند.
3. لایه‌های مخفی (Hidden Layers): هر نورون لایه مخفی ورودی‌ها را با وزن‌ها ضرب کرده، آن‌ها را جمع کرده و سپس از طریق یک تابع فعال سازی عبور می دهد. این فرآیند باعث می‌شود شبکه توانایی تشخیص الگوهای پیچیده را داشته باشد.
4. خروجی (Output): با تکرار این فرآیند تا رسیدن به لایه خروجی، نتیجه نهایی تولید می شود.

پس‌ انتشار (Backpropagation)

1. محاسبه خطا: خروجی شبکه با مقادیر هدف واقعی مقایسه می شود و یک تابع خطا برای محاسبه تفاوت استفاده می شود. برای مسائل رگرسیون، معمولاً از تابع هزینه میانگین مربعات خطا (MSE) استفاده می‌شود.
   تابع هزینه میانگین مربعات خطا:
   
2. نزول گرادیان: شبکه از نزول گرادیان برای کاهش خطا استفاده می‌کند. وزن‌ها بر اساس مشتق تابع خطا نسبت به هر وزن تنظیم می‌شوند.
3. تنظیم وزن‌ها: وزن‌ها در هر اتصال با استفاده از این فرآیند تکراری، یا پس انتشار، به صورت معکوس در سراسر شبکه تنظیم می‌شوند.
4. آموزش: در طول آموزش با نمونه های مختلف داده، کل فرآیند انتشار به جلو، محاسبه خطا و پس انتشار به طور مکرر انجام می شود و شبکه از داده‌ها الگوها را یاد می‌گیرد.
5. توابع فعال سازی: توابع فعال سازی مانند تابع واحد خطی اصلاح شده (ReLU) یا سیگموئید باعث ورود غیرخطی بودن به مدل می شوند. تصمیم گیری درباره اینکه آیا یک نورون “فعال شود” یا خیر، بر اساس ورودی کل وزن دار آن نورون است.

• تحلیل آماری

یادگیری شبکه عصبی

شبکه های عصبی بر اساس نوع داده ها و نحوه تعامل با آن‌ها می‌توانند به سه روش مختلف یاد بگیرند: یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی.

• انواع داده ها

۱. یادگیری با نظارت (Supervised Learning)

در یادگیری با نظارت، شبکه عصبی توسط یک “معلم” که به جفت‌های ورودی و خروجی دسترسی دارد هدایت می‌شود. این بدان معناست که به ازای هر ورودی، خروجی مورد انتظار توسط معلم شناخته شده است. شبکه، خروجی‌هایی را بر اساس ورودی‌ها تولید می‌کند و سپس این خروجی‌ها با خروجی‌های صحیح مقایسه می‌شوند. نتیجه این مقایسه، سیگنال خطا است که نشان می‌دهد شبکه تا چه حد از پاسخ درست فاصله دارد.

در این روش، پارامترهای شبکه مانند وزن ها و بایاس ها به صورت تکراری تغییر داده می‌شوند تا خطا کاهش یابد. این فرآیند ادامه دارد تا زمانی که عملکرد شبکه به سطح قابل قبولی برسد. به عبارتی، شبکه یاد می‌گیرد که چگونه به طور دقیق به داده‌های جدید پاسخ دهد.

یادگیری با نظارت برای مسائلی مانند طبقه بندی (classification) و رگرسیون (regression) مناسب است. طبقه‌بندی به معنای تعیین دسته بندی یک ورودی است (مثلاً تشخیص اینکه یک ایمیل هرزنامه است یا خیر) و رگرسیون به معنای پیش بینی یک مقدار پیوسته است (مثلاً پیش بینی قیمت خانه).

۲. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)

در یادگیری بدون نظارت، شبکه عصبی به جفت‌های ورودی و خروجی دسترسی ندارد. در واقع، خروجی‌های معادل در این روش غایب هستند و شبکه باید ساختار و الگوهای پنهان در داده های ورودی را بدون دریافت بازخورد مستقیم بیاموزد. هدف اصلی در یادگیری بدون نظارت، درک ساختار پنهان داده‌های ورودی است.

شبکه در این حالت بدون راهنمایی مستقیم معلم، به مدلسازی روابط و الگوهای بین داده‌ها می پردازد. یادگیری بدون نظارت در مسائلی مانند خوشه بندی (clustering) و ارتباط دهی (association) استفاده می شود. در خوشه بندی، شبکه ورودی ها را به گروه های مشابه تقسیم می‌کند (مثلاً دسته بندی مشتریان بر اساس رفتار خریدشان) و در ارتباط دهی، شبکه روابط بین داده ها را کشف می کند (مثلاً کشف اینکه چه محصولاتی بیشتر با هم خریداری می شوند).

۳. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

در یادگیری تقویتی، شبکه عصبی از طریق تعامل با محیط و دریافت بازخورد به شکل پاداش یا مجازات یاد می‌گیرد. هدف شبکه این است که سیاست یا استراتژی ای را پیدا کند که پاداش‌های تجمعی را در طول زمان بهینه سازی کند.

در این روش، شبکه با محیط تعامل می‌کند و برای هر اقدام پاداش یا مجازات دریافت می‌کند. سپس این بازخوردها را برای بهبود عملکرد خود در آینده استفاده می کند. یادگیری تقویتی به طور گسترده در حوزه هایی مانند بازی‌ها (مانند بازی های رایانه‌ای) و تصمیم گیری های پیچیده (مانند خودروهای خودران یا روبات های هوشمند) استفاده می شود.

انواع شبکه عصبی

شبکه عصبی انواع مختلفی دارند که هر کدام برای کاربردهای خاصی طراحی شده‌اند. در ادامه به هفت نوع اصلی شبکه‌های عصبی اشاره می‌کنیم:

۱. شبکه های پیش خور (Feedforward Networks)

شبکه های پیش‌خور (Feedforward Neural Networks) ساده ترین نوع شبکه های عصبی مصنوعی هستند که در آن داده‌ها تنها در یک جهت، از لایه ورودی به لایه خروجی، جریان پیدا می‌کنند و حلقه بازخوردی وجود ندارد. این شبکه‌ها دارای لایه ورودی، یک یا چند لایه مخفی و یک لایه خروجی هستند.

به دلیل سادگی معماری، شبکه های پیش‌خور در مسائلی مانند رگرسیون و شناسایی الگو کاربرد دارند. در این نوع شبکه، فرآیند یادگیری عمدتاً بر اساس تنظیم وزن‌ها و بایاس‌ها برای کاهش خطا انجام می‌شود.

۲. پرسپترون چندلایه (MLP: Multilayer Perceptron)

پرسپترون چندلایه نوعی از شبکه‌های پیش‌خور است که دارای سه یا چند لایه (لایه ورودی، یک یا چند لایه مخفی، و لایه خروجی) است. برخلاف شبکه‌های تک‌لایه، پرسپترون چندلایه قادر به حل مسائل غیرخطی است، زیرا از توابع فعال سازی غیرخطی مانند سیگموئید یا ReLU استفاده می‌کند.

پرسپترون چندلایه در مسائل پیچیده تر مانند تشخیص الگوهای غیرخطی و پیش بینی های چندبعدی کاربرد دارد.

۳. شبکه عصبی کانولوشنی (CNN: Convolutional Neural Network)

شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) نوعی شبکه عصبی است که برای پردازش تصاویر طراحی شده است. این شبکه از لایه‌های کانولوشنی استفاده می‌کند که ویژگی‌های مختلف تصاویر را به صورت خودکار یاد می‌گیرند و سلسله مراتبی از ویژگی‌ها را از تصویر ورودی استخراج می‌کنند.

CNN به طور گسترده در بینایی کامپیوتری و وظایفی مانند تشخیص اشیاء و تحلیل تصویر استفاده می‌شود. این شبکه‌ها باعث تحولی بزرگ در حوزه‌هایی مانند تشخیص چهره و سیستم‌های نظارتی شده‌اند.

۴. شبکه عصبی بازگشتی (RNN: Recurrent Neural Network)

شبکه عصبی بازگشتی (RNN) نوعی شبکه عصبی است که برای پردازش داده‌های ترتیبی (مانند سری‌های زمانی) طراحی شده است. این شبکه از حلقه‌های بازخوردی استفاده می‌کند که به آن امکان می‌دهد اطلاعات را در طول زمان حفظ کند.

RNN برای کاربردهایی مناسب است که در آن‌ها وابستگی‌های زمانی اهمیت دارند، مانند پیش بینی سری های زمانی (مثلاً پیش‌بینی بازار سهام) و پردازش زبان طبیعی (مانند ترجمه ماشینی).

۵. حافظه بلندمدت کوتاه‌مدت (LSTM: Long Short-Term Memory)

LSTM نوعی RNN است که به منظور غلبه بر مشکل ناپدید شدن گرادیان در آموزش شبکه‌های بازگشتی طراحی شده است. LSTM از سلول‌های حافظه و دروازه‌هایی برای خواندن، نوشتن و پاک کردن اطلاعات به صورت انتخابی استفاده می‌کند.

LSTM در مسائلی که نیاز به حافظه طولانی‌مدت دارند، مانند تشخیص گفتار، ترجمه ماشینی و تحلیل احساسات، بسیار کاربردی است.

۶. شبکه های خودسازمان‌دهی (Self-Organizing Maps)

شبکه‌های خودسازمان‌دهی (SOM) نوعی شبکه عصبی بدون نظارت هستند که برای بصری سازی داده ها و خوشه بندی استفاده می‌شوند. این شبکه‌ها با یادگیری ساختار پنهان داده‌ها، آن‌ها را به صورت دوبعدی نمایش می دهند.

۷. شبکه های عصبی مولد (Generative Neural Networks)

شبکه‌های عصبی مولد مانند شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) از دو شبکه عصبی برای تولید داده‌های جدید استفاده می‌کنند. یک شبکه وظیفه تولید داده را بر عهده دارد و دیگری داده‌های واقعی و مصنوعی را مقایسه می کند تا شبکه تولیدکننده را بهبود دهد.

این شبکه‌ها در زمینه‌هایی مانند تولید تصاویر مصنوعی، ایجاد موسیقی و تولید ویدیو کاربرد دارند.

8. شبکه‌های عصبی دکانولوشنی (Deconvolutional Neural Networks)

شبکه‌های عصبی دکانولوشنی به سادگی عکس عملیات شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) عمل می‌کنند. کاربرد این شبکه‌ها برای شناسایی مواردی است که ممکن است در یک شبکه عصبی کانولوشنی به عنوان موارد مهم شناخته شده باشند، اما در فرآیند اجرای آن شبکه کنار گذاشته شده‌اند. این نوع شبکه عصبی به طور گسترده در تحلیل یا پردازش تصویر به کار می‌رود، زیرا به بازیابی و بازسازی اطلاعات تصویری که در مراحل اولیه ممکن است از بین رفته باشند کمک می‌کند.

9. شبکه‌های عصبی مدولار (Modular Neural Networks)

شبکه‌های عصبی مدولار شامل چندین شبکه مستقل هستند که به صورت جداگانه از یکدیگر عمل می‌کنند. این شبکه‌ها در طول فرآیند تحلیل با هم تعامل ندارند. این ساختار اجازه می‌دهد تا فرآیندهای محاسباتی پیچیده و گسترده با کارایی بیشتری انجام شوند. مشابه صنایع مدولار دیگر، مانند ساخت و ساز مدولار، هدف از استقلال هر شبکه این است که هر ماژول مسئول بخشی از یک تصویر کلی و بزرگ‌تر باشد. این طراحی موجب می‌شود محاسبات پیچیده به بخش‌های کوچکتر و ساده‌تر تقسیم شده و به شکل موثرتری انجام شوند.

پیاده سازی ساده یک شبکه عصبی

خروجی

[[0.99999325 0.99999375 0.99999352] [0.99999988 0.99999989 0.99999988] [1. 1. 1. ]]

کاربردهای شبکه‌ عصبی

شبکه عصبی به‌طور گسترده‌ای در زمینه‌های مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرند، از جمله عملیات مالی، برنامه‌ریزی سازمانی، تجارت، تجزیه و تحلیل کسب‌وکار و نگهداری محصولات. این شبکه‌ها همچنین در کاربردهای تجاری مانند پیش‌بینی و تحقیقات بازاریابی، شناسایی تقلب و ارزیابی ریسک به‌طور وسیع مورد پذیرش قرار گرفته‌اند.

شبکه‌های عصبی می‌توانند داده‌های قیمت را ارزیابی کرده و فرصت‌هایی برای تصمیم‌گیری در معاملات بر اساس تحلیل داده‌ها کشف کنند. این شبکه‌ها قادرند وابستگی‌ها و الگوهای غیرخطی ظریف را شناسایی کنند که سایر روش‌های تحلیل فنی قادر به تشخیص آن‌ها نیستند. بر اساس تحقیقات، دقت شبکه های عصبی در پیش‌بینی قیمت‌ها برای سهام متفاوت است. برخی مدل‌ها ۵۰ تا ۶۰ درصد مواقع قیمت‌های صحیح سهام را پیش بینی می‌کنند، در حالی که برخی دیگر ادعا کرده‌اند که تنها ۱۰ درصد بهبود در کارایی، انتظاری است که یک سرمایه‌گذار می‌تواند از یک شبکه عصبی داشته باشد.

در زمینه مالی، شبکه‌های عصبی می‌توانند صدها هزار بیت داده معاملاتی را پردازش کنند. این قابلیت می تواند به درک بهتر حجم معاملات، دامنه معاملات، همبستگی بین دارایی‌ها و تعیین انتظارات نوسانات برای سرمایه گذاری‌های خاص منجر شود. به‌عنوان مثال، یک انسان ممکن است نتواند به‌طور کارآمد به داده‌های چندین ساله (که گاهی با فواصل ثانیه‌ای جمع‌آوری می شوند) رسیدگی کند، در حالی که شبکه های عصبی می توانند برای شناسایی روندها، تحلیل نتایج و پیش بینی حرکات آینده ارزش کلاس های دارایی طراحی شوند.

همیشه مجموعه های داده و کلاس های کاری وجود دارند که بهتر است با استفاده از الگوریتم های توسعه یافته قبلی تحلیل شوند. در این مورد، مهم‌تر از الگوریتم، داده‌های ورودی خوب آماده‌شده در رابطه با نشانگر هدف است که در نهایت سطح موفقیت یک شبکه عصبی را تعیین می‌کند.

شبکه‌های عصبی در صنایع مختلف کاربردهای متعددی دارند که در ادامه به برخی از آن‌ها اشاره می‌شود:

1. تشخیص پزشکی:
   شبکه‌های عصبی می‌توانند در طبقه‌بندی تصاویر پزشکی به پزشکان کمک کنند تا بیماری‌ها را تشخیص دهند و نتایج آزمایش‌ها را تحلیل کنند.
2. بازاریابی هدفمند:
   با تحلیل داده‌های رفتاری و فیلتر کردن اطلاعات از شبکه‌های اجتماعی، شرکت‌ها می‌توانند تبلیغات و محتوای خود را به‌طور هدفمند به مشتریان ارائه دهند.
3. پیش‌بینی‌های مالی:
   شبکه‌های عصبی با پردازش داده‌های تاریخی ابزارهای مالی، می‌توانند پیش‌بینی‌های دقیقی درباره قیمت‌ها و روندهای بازار ارائه دهند.
4. پیش‌بینی بار الکتریکی و تقاضای انرژی:
   این شبکه‌ها می‌توانند با تحلیل داده‌های تاریخی، بارهای الکتریکی و نیازهای انرژی را پیش‌بینی کنند.
5. کنترل فرآیند و کیفیت:
   در صنایع مختلف، شبکه‌های عصبی برای کنترل کیفیت محصولات و فرآیندها مورد استفاده قرار می‌گیرند.
6. شناسایی ترکیبات شیمیایی:
   این شبکه‌ها می‌توانند در شناسایی و تحلیل ترکیبات شیمیایی و ساختارهای مولکولی کمک کنند.

کاربردهای خاص شبکه‌های عصبی

۱. بینایی کامپیوتری

بینایی کامپیوتری به توانایی کامپیوترها برای استخراج اطلاعات و بینش از تصاویر و ویدیوها اشاره دارد. با استفاده از شبکه‌های عصبی، کامپیوترها می‌توانند تصاویر را شناسایی و تشخیص دهند، مشابه انسان‌ها. کاربردهای بینایی کامپیوتری شامل:

• شناسایی بصری در خودروهای خودران: این خودروها می‌توانند علائم راهنمایی و رانندگی و دیگر کاربران جاده را تشخیص دهند.
• مدیریت محتوا: به‌طور خودکار محتوای نامناسب یا خطرناک را از آرشیوهای تصویری و ویدیویی حذف می‌کنند.
• شناسایی چهره: برای شناسایی چهره‌ها و ویژگی‌هایی مانند باز بودن چشم‌ها، عینک و موی صورت استفاده می‌شود.
• برچسب‌گذاری تصاویر: برای شناسایی لوگوهای برند، لباس، تجهیزات ایمنی و دیگر جزئیات در تصاویر.

۲. شناسایی گفتار

شبکه‌های عصبی می‌توانند گفتار انسان را تحلیل کنند، با وجود تفاوت‌های الگوهای گفتاری، زیر و بم، لحن، زبان و لهجه. دستیارهای مجازی مانند آمازون الکسا و نرم‌افزارهای تبدیل گفتار به متن از این تکنولوژی برای انجام وظایفی مانند:

• کمک به عوامل مرکز تماس: به‌طور خودکار تماس‌ها را طبقه‌بندی می‌کند.
• تبدیل گفت‌وگوهای بالینی به مستندات در زمان واقعی.
• زیرنویس دقیق ویدیوها و ضبط جلسات برای گسترش دسترسی به محتوا.

۳. پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی (NLP) توانایی پردازش متن‌های طبیعی تولیدشده توسط انسان است. شبکه‌های عصبی به کامپیوترها کمک می‌کنند تا بینش‌ها و معانی را از داده‌های متنی و اسناد استخراج کنند. کاربردهای NLP شامل:

• عاملان مجازی و چت‌بات‌های خودکار.
• سازماندهی و طبقه‌بندی خودکار داده‌های نوشتاری.
• تحلیل هوش تجاری اسناد بلند مانند ایمیل‌ها و فرم‌ها.
• ایندکس‌گذاری عبارات کلیدی که احساسات را نشان می‌دهند، مانند نظرات مثبت و منفی در شبکه‌های اجتماعی.
• خلاصه‌سازی اسناد و تولید مقالات برای موضوعات خاص.

۴. موتورهای توصیه‌گر

شبکه‌های عصبی می‌توانند فعالیت‌های کاربران را ردیابی کنند تا پیشنهادات شخصی سازی شده‌ای ارائه دهند. این شبکه‌ها همچنین می‌توانند رفتار کاربران را تحلیل کرده و محصولات یا خدمات جدیدی که برای کاربران خاص جذاب هستند را کشف کنند. به‌عنوان مثال، Curalate، یک استارتاپ مستقر در فیلادلفیا، به برندها کمک می‌کند تا پست‌های رسانه‌های اجتماعی را به فروش تبدیل کنند. برندها از خدمات برچسب‌گذاری هوشمند محصولات (IPT) Curalate برای جمع‌آوری و انتخاب محتوای تولیدشده توسط کاربران به‌طور خودکار استفاده می‌کنند. IPT از شبکه‌های عصبی برای شناسایی و پیشنهاد محصولات مرتبط با فعالیت‌های اجتماعی کاربر به‌طور خودکار بهره می‌برد. به این ترتیب، مصرف‌کنندگان مجبور نیستند به‌دنبال محصولات خاص در کاتالوگ‌های آنلاین بگردند و می‌توانند با سهولت محصول را خریداری کنند.

مزایای شبکه های عصبی

1. قابلیت تطبیق‌ پذیری:
   شبکه‌های عصبی در فعالیت‌هایی که رابطه‌ بین ورودی‌ ها و خروجی‌ ها پیچیده است یا به‌ خوبی تعریف نشده، بسیار مفید هستند. این شبکه‌ ها توانایی یادگیری از داده‌ ها و تطبیق با شرایط جدید را دارند. به این معنی که اگر اطلاعات جدیدی به سیستم وارد شود، شبکه‌ عصبی می‌تواند الگوهای تازه را شناسایی و بهینه‌ سازی کند و به سرعت خود را با آن وفق دهد. این ویژگی باعث می‌شود شبکه‌ های عصبی در مسائلی که به‌ طور سنتی قابل مدل‌ سازی با روش‌ های دقیق ریاضی نیستند، کارآمد باشند.
2. تشخیص الگو:
   شبکه‌ های عصبی در تشخیص الگوهای پیچیده بسیار توانا هستند و به‌ همین دلیل در زمینه‌ هایی مانند شناسایی صدا و تصویر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص الگوهای داده‌ ای پیچیده به‌ کار می‌ روند. این قابلیت باعث می‌ شود شبکه‌ های عصبی بتوانند در کاربردهای پیچیده‌ ای مانند تحلیل تصویری پزشکی، سیستم‌ های تشخیص گفتار و حتی در تحلیل‌ های مالی نیز عملکرد مطلوبی از خود نشان دهند.
3. پردازش موازی:
   یکی از ویژگی‌ های ذاتی شبکه‌ های عصبی قابلیت پردازش موازی است. این بدان معناست که شبکه‌ های عصبی می‌ توانند به‌ طور همزمان وظایف مختلفی را پردازش کنند، که منجر به سرعت بخشیدن به محاسبات و بهبود کارایی سیستم می‌ شود. این مزیت در برنامه‌ هایی که نیاز به محاسبات سنگین و زمان‌ بر دارند، مانند شبیه‌ سازی‌ های علمی و تحلیل‌ های کلان‌ داده‌ ها، بسیار حائز اهمیت است.
4. غیر خطی بودن:
   شبکه‌ های عصبی به‌ واسطه‌ توابع فعال‌ سازی غیر خطی که در نورون‌ های آن‌ها به‌ کار رفته است، قادر به مدل‌ سازی و درک روابط پیچیده در داده‌ ها هستند. این ویژگی به شبکه‌ های عصبی اجازه می‌ دهد از محدودیت‌ های مدل‌ های خطی عبور کنند و بتوانند رفتارهای پیچیده‌ تری را شبیه‌ سازی و پیش‌ بینی کنند. این موضوع به‌ خصوص در مسائلی که روابط بین متغیرها غیر خطی است، بسیار سودمند است.

معایب شبکه‌های عصبی

1. شدت محاسباتی:
   آموزش شبکه‌ های عصبی بزرگ می‌ تواند فرایندی طولانی و بسیار محاسباتی باشد که نیاز به توان پردازشی زیادی دارد. این شبکه‌ ها به‌ خصوص در صورت استفاده از داده‌ های حجیم و معماری‌ های پیچیده، ممکن است به منابعی مانند پردازنده‌ های گرافیکی (GPU) یا واحدهای پردازشی تخصصی (TPU) نیاز داشته باشند تا بتوانند به‌ طور کارآمدی آموزش ببینند. این امر باعث افزایش هزینه‌ ها و نیاز به تجهیزات پیشرفته می‌ شود.
2. ماهیت جعبه سیاه:
   شبکه‌ های عصبی به‌ عنوان مدل‌ های “جعبه‌ سیاه” شناخته می‌ شوند، به این معنا که در بسیاری از موارد درک چگونگی تصمیم‌ گیری‌ های آن‌ ها بسیار دشوار است. این عدم شفافیت در برخی کاربردهای حیاتی، مانند پزشکی یا امور مالی، چالش‌ برانگیز است، زیرا برای تصمیم‌ گیری‌ های مهم نیاز به توضیحات قابل درک و شفاف از نحوه‌ عملکرد مدل وجود دارد.
3. پدیده بیش‌ برازش (Overfitting):
   شبکه‌ های عصبی ممکن است به‌ جای یافتن الگوهای واقعی در داده‌ ها، به‌ سادگی داده‌ های آموزشی را حفظ کنند. این پدیده که به آن بیش‌ برازش می‌ گویند، عملکرد شبکه در داده‌ های واقعی و آزمایشی را کاهش می‌ دهد. اگرچه تکنیک‌ هایی مانند تنظیم‌ سازی (Regularization) به کاهش این مشکل کمک می‌ کنند، اما همچنان یکی از چالش‌ های اساسی در کار با شبکه‌ های عصبی است.
4. نیاز به داده‌ های بزرگ:
   شبکه‌ های عصبی برای اینکه بتوانند به‌ خوبی آموزش ببینند و نتایج دقیقی تولید کنند، معمولاً به مجموعه‌ داده‌ های بزرگ و برچسب‌ خورده نیاز دارند. در صورت عدم دسترسی به چنین داده‌ هایی، عملکرد شبکه ممکن است به‌ شدت تحت تأثیر قرار گیرد و نتایج قابل اطمینانی ارائه ندهد. در بسیاری از موارد، جمع‌ آوری و آماده‌ سازی این داده‌ ها فرآیندی زمان‌ بر و پرهزینه است.

شبکه عصبی عمیق (Deep Neural Network)

شبکه عصبی عمیق، که به‌عنوان شبکه یادگیری عمیق نیز شناخته می‌شود، حداقل شامل دو یا چند لایه پردازش است. این نوع شبکه‌ها به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند که قادر به یادگیری الگوها و ویژگی‌های پیچیده‌تر در داده‌ها باشند.

شبکه‌های عصبی عمیق به‌طور مداوم با استفاده از یادگیری ماشین تکامل می‌یابند. این فرآیند شامل مقایسه نتایج پیش‌بینی‌شده با نتایج واقعی است. بر اساس این مقایسه، شبکه وزن‌های خود را اصلاح می‌کند و پیش‌بینی‌های آینده را بهبود می‌بخشد. این یادگیری مداوم و اصلاحی باعث می‌شود که شبکه بتواند عملکرد بهتری را در تحلیل داده‌های جدید داشته باشد.

سوالات متداول (FAQs)

شبکه عصبی چیست؟

شبکه عصبی یک سیستم مصنوعی است که از گره‌های متصل به هم (نورون‌ها) تشکیل شده و برای پردازش اطلاعات طراحی شده است. این سیستم بر اساس ساختار مغز انسان مدل‌سازی شده و در کارهای یادگیری ماشین به کار می‌رود، جایی که الگوها از داده‌ها استخراج می‌شوند.

شبکه عصبی چگونه کار می‌کند؟

در شبکه‌های عصبی، لایه‌هایی از نورون‌های متصل به هم داده‌ها را پردازش می‌کنند. شبکه ابتدا داده‌های ورودی را دریافت می‌کند، سپس در طول فرآیند آموزش وزن‌ها را تغییر می‌دهد و در نهایت بر اساس الگوهایی که کشف کرده، خروجی تولید می‌کند.

انواع معماری‌های رایج شبکه عصبی چیست؟

از جمله معماری‌های رایج شبکه‌های عصبی می‌توان به شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feedforward)، شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)، شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) و شبکه‌های حافظه بلندمدت کوتاه (LSTMs) اشاره کرد که هر یک برای انجام وظایف خاصی طراحی شده‌اند.

تفاوت یادگیری نظارت شده و بدون نظارت در شبکه های عصبی چیست؟

در یادگیری نظارت‌شده، از داده‌های برچسب‌دار برای آموزش شبکه عصبی استفاده می‌شود تا شبکه یاد بگیرد ورودی‌ها را به خروجی‌های مرتبط تبدیل کند. در یادگیری بدون نظارت، شبکه با داده‌های بدون برچسب کار می‌کند و به دنبال یافتن ساختارها یا الگوهایی در داده‌ها می‌گردد.

شبکه های عصبی چگونه داده‌های ترتیبی را پردازش می کنند؟

شبکه های عصبی بازگشتی (RNNs) به دلیل داشتن حلقه‌های بازخوردی، قادر به پردازش داده‌های ترتیبی هستند و می‌توانند وابستگی‌ها و زمینه‌ها را در طول زمان تشخیص دهند و به این ترتیب داده‌های متوالی را به خوبی مدیریت کنند.