Με την ραγδαία ανάπτυξη της επιστήμης των υπολογιστών δημιουργήθηκαν νέες ανάγκες που εν τέλει οδήγησαν στην ανάπτυξη διαφόρων μεθόδων για την επεξεργασία δεδομένων και τη μεθοδική λήψη αποφάσεων.

Η έννοια των νευρωνικών δικτύων αποτελεί μια βασική μέθοδο στην τεχνητή νοημοσύνη με ιδιαίτερες δομές και πολλαπλά οφέλη.

Στο άρθρο αυτό λοιπόν θα δούμε:

 Τι είναι τα νευρωνικά δίκτυα και πως λειτουργούν

 Ποιοι τύποι νευρωνικών δικτύων υπάρχουν

 Πού χρησιμοποιούνται

Ας ξεκινήσουμε λοιπόν με έναν ορισμό.

 Τι Είναι τα Νευρωνικά Δίκτυα (Neural Networks)

Τα νευρωνικά δίκτυα είναι ένας τύπος αλγόριθμου μηχανικής μάθησης (machine learning) και αποτελούν μια μέθοδο στη τεχνητή νοημοσύνη, που διδάσκει στους υπολογιστές να επεξεργάζονται δεδομένα με τρόπο εμπνευσμένο από τη δομή και τη λειτουργία του ανθρώπινου εγκεφάλου.

Τα νευρωνικά δίκτυα αποτελούνται από επίπεδα (layers) διασυνδεδεμένων κόμβων, ή τεχνητών νευρώνων, που επεξεργάζονται διάφορες πληροφορίες και εξάγουν ένα αποτέλεσμα με βάση ένα σύνολο από inputs, δηλαδή δεδομένα που εισάγονται.

Τα νευρωνικά δίκτυα μπορούν να βοηθήσουν σημαντικά τους υπολογιστές να λαμβάνουν έξυπνες αποφάσεις, περιορίζοντας τη συμμετοχή του ανθρώπινου παράγοντα.

Αυτό πραγματοποιείται καθώς μπορούν να εκπαιδευτούν σε μεγάλα σύνολα δεδομένων και να μοντελοποιήσουν περίπλοκες σχέσεις μεταξύ δεδομένων εισόδου και εξόδου, βγάζοντας συμπεράσματα και κάνοντας διάφορες γενικεύσεις.

Συνεχίζοντας, θα μιλήσουμε για το τρόπο με τον οποίο λειτουργούν τα νευρωνικά δίκτυα, για να τα κατανοήσουμε καλύτερα.

 Πώς Λειτουργούν τα Νευρωνικά Δίκτυα;

Όπως αναφέραμε νωρίτερα, η αρχιτεκτονική του ανθρώπινου εγκεφάλου αποτελεί τη βάση για την ανάπτυξη των νευρωνικών δικτύων. Τα εγκεφαλικά κύτταρα, οι νευρώνες, σχηματίζουν ένα πολύπλοκο δίκτυο με διασυνδέσεις και στέλνουν ηλεκτρικά σήματα μεταξύ τους για να βοηθήσουν στην επεξεργασία πληροφοριών από τον άνθρωπο.

Με παρόμοιο τρόπο, ένα τεχνητό νευρωνικό δίκτυο αποτελείται από τεχνητούς νευρώνες, τους κόμβους που αποτελούν ενότητες λογισμικού και τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα, δηλαδή αλγόριθμους που χρησιμοποιούν διάφορα συστήματα για την επίλυση προβλημάτων και υπολογισμών.

Ένα βασικό νευρωνικό δίκτυο έχει διασυνδεδεμένους τεχνητούς νευρώνες σε τρία επίπεδα:

Επίπεδο εισόδου (input layer): Πρόκειται για το πρώτο επίπεδο σε ένα νευρωνικό δίκτυο που λαμβάνει τα αρχικά δεδομένα εισόδου. Οι κόμβοι εισόδου επεξεργάζονται τα δεδομένα αυτά, τα αναλύουν και τα μεταβιβάζουν στο επόμενο επίπεδο.

Κρυμμένο επίπεδο (hidden layer): Τα κρυμμένα στρώματα αποτελούν τα ενδιάμεσα επίπεδα ανάμεσα στο επίπεδο εισόδου και εξόδου και επιτελούν το μεγαλύτερο μέρος του υπολογισμού. Ενδέχεται να υπάρχουν πολλά κρυμμένα επίπεδα σε ένα νευρωνικό δίκτυο.

Επίπεδο εξόδου (output layer): Το επίπεδο εξόδου είναι το τελικό επίπεδο σε ένα νευρωνικό δίκτυο και οδηγεί στην έξοδο του δικτύου. Ο αριθμός των νευρώνων στο επίπεδο αυτό εξαρτάται από το εκάστοτε πρόβλημα που λύνεται.

Στη περίπτωση που υπάρχει ένα πρόβλημα δυαδικής ταξινόμησης τότε θα έχει μόνο ένα νευρώνα στο επίπεδο εξόδου, ενώ στην περίπτωση που υπάρχει ένα πρόβλημα ταξινόμησης πολλαπλών κλάσεων, τότε μπορεί να έχει πολλαπλούς νευρώνες στο επίπεδο εξόδου.

Αφού λοιπόν είδαμε αναλυτικά πως λειτουργούν τα νευρωνικά δίκτυα, ας δούμε ποιοι τύποι υπάρχουν.

 Ποιοί Τύποι Νευρωνικών Δικτύων Υπάρχουν;

Υπάρχουν διάφοροι τύποι νευρωνικών δικτύων, με το καθένα να είναι κατάλληλο για διαφορετικά προβλήματα. Μερικοί από τους πιο συχνά χρησιμοποιούμενους τύπους νευρωνικών δικτύων είναι οι εξής:

   Τύπος #1: Νευρωνικά Δίκτυα Τροφοδότησης (MLPS)

Τα νευρωνικά δίκτυα τροφοδότησης ή αλλιώς νευρωνικά δίκτυα πολυστρωματικής αντίληψης (MLPs), είναι ο πιο απλός τύπος νευρωνικού δικτύου.

Αποτελείται από τα 3 βασικά επίπεδα και οι πληροφορίες ρέουν προς μία μόνο κατεύθυνση, από την είσοδο στην έξοδο.

   Τύπος #2: Συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο (CNN)

Τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα έχουν σχεδιαστεί για την αναγνώριση και ταξινόμηση εικόνων. Χρησιμοποιούν αρχές της γραμμικής άλγεβρας για την εξαγωγή χαρακτηριστικών και μοτίβων από μια εικόνα.

   Τύπος #3: Επαναλαμβανόμενο νευρωνικό δίκτυο (RNN)

Τα επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα έχουν σχεδιαστεί για να επεξεργάζονται διαδοχικά δεδομένα, όπως δεδομένα χρονοσειρών για την πραγματοποίηση προβλέψεων σχετικά με μελλοντικά αποτελέσματα, για παράδειγμα προβλέψεις πωλήσεων.

Ακολούθως ας δούμε πού χρησιμοποιούνται τα νευρωνικά δίκτυα.

 Πού Χρησιμοποιούνται τα Νευρωνικά Δίκτυα

Τα νευρωνικά δίκτυα είναι δομικά στοιχεία της τεχνητής νοημοσύνης και του machine learning.

Μπορούν να εκπαιδευτούν μέσω μιας μεθόδου του machine learning, γνωστής ως εποπτευόμενη μάθηση που χρησιμοποιείται συχνά από τους data scientists για την ταξινόμηση και συγκέντρωση μεγάλου όγκου δεδομένων ταχύτατα.

Οι data scientists κατέχουν διάφορες δεξιότητες μεταξύ των οποίων και η γλώσσα Python.

Μάλιστα, η Python είναι η πιο χρησιμοποιούμενη γλώσσα για τη δημιουργία νευρωνικών δικτύων καθώς παρέχει ένα πλούσιο οικοσύστημα για αυτά, κυρίως μέσω βιβλιοθηκών όπως οι PyTorch και TensorFlow.

Τα νευρωνικά δίκτυα έχουν εφαρμογές σε ένα ευρύ φάσμα πεδίων, μεταξύ των οποίων είναι τα ακόλουθα:

   Η Αναγνώριση Εικόνας και Ομιλίας

Τα νευρωνικά δίκτυα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την αναγνώριση εικόνας και ομιλίας καθώς και τη μεταγραφή ομιλίας, καθιστώντας τα χρήσιμα σε κλάδους όπως οι virtual assistants.

   Η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP)

Τα νευρωνικά δίκτυα μπορούν να αξιοποιηθούν για την κατανόηση και την επεξεργασία της φυσικής γλώσσας (natural language processing), καθιστώντας τα χρήσιμα σε εφαρμογές όπως η ανάλυση συναισθήματος (sentiment analysis) και τα chatbots.

   Η Ρομποτική

Τα νευρωνικά δίκτυα είναι ιδιαίτερα χρήσιμα στην ρομποτική για τον έλεγχο των ρομπότ καθώς και των αυτόνομων οχημάτων, επιτρέποντάς τους την αλληλεπίδραση με το περιβάλλον τους.

Συνάμα, αποτελούν τα βασικά δομικά στοιχεία της βαθιάς μάθησης (deep learning), ενός αλγορίθμου του machine learning.

Ωστόσο, σε αυτό το σημείο αξίζει να σημειωθεί ότι αλγόριθμος βαθιάς μάθησης μπορεί να θεωρηθεί ένα νευρωνικό δίκτυο που αποτελείται από περισσότερα από τρία επίπεδα. Στη περίπτωση που έχει μόνο δύο ή τρία στρώματα είναι απλώς ένα βασικό νευρωνικό δίκτυο.

 Με Λίγα Λόγια

Μιλήσαμε λοιπόν αναλυτικά για το τι είναι τα νευρωνικά δίκτυα, ποιοι τύποι υπάρχουν, καθώς και κάποιες από τις σημαντικότερες εφαρμογές τους.

Τα νευρωνικά δίκτυα είναι ιδιαίτερα σημαντικά σε πάρα πολλούς ανερχόμενους κλάδους με μεγάλη ζήτηση και πολλές ευκαιρίες καριέρας.

Επομένως, αν θέλεις και εσύ να ασχοληθείς με τον πολλά υποσχόμενο τομέα των νευρωνικών δικτύων και των δεδομένων γενικότερα, ανακάλυψε το Data Science Bootcamp της Big Blue και γίνε πιστοποιημένος Data Scientist σε μόλις 3 μήνες!