الشبكات العصبية المتكررة (RNNs): خوارزميات تنبؤية يمكنها توقع السلوك البشري

• كاتب:
• اسم المؤلف

  البصيرة الكمومية
• 4 كانون الأول، 2023

ملخص البصيرة

الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) هي شبكات عصبية متقدمة مصممة لمعالجة البيانات المتسلسلة، كما هو الحال في معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام. تسمح لهم بنية حلقة ردود الفعل الفريدة الخاصة بهم بتذكر المدخلات السابقة واستخدامها للحصول على تنبؤات أكثر دقة. تتميز شبكات RNN بأنها متعددة الاستخدامات، حيث تعمل في تطبيقات مختلفة مثل التعرف على الصور، وتحليل المشاعر، وأبحاث السوق، والأمن السيبراني. إنهم يتفوقون في مهام مثل تصنيف البرامج الضارة، وتعزيز فعالية برامج الدردشة الآلية، وتحسين أنظمة تحويل النص إلى كلام. أصبحت شبكات RNN حيوية بشكل متزايد في تطبيقات الأعمال، والأمن السيبراني، وأدوات واجهة المستخدم البديهية، مع آثار أوسع في تعزيز ترجمة اللغة، وفهم برامج الدردشة الآلية، وتقنيات التعرف.

سياق الشبكات العصبية المتكررة (RNNs)

الشبكة العصبية المتكررة هي نوع من الشبكات العصبية الاصطناعية للتعلم العميق المكونة من الخلايا العصبية المترابطة المصممة لمعالجة البيانات المتسلسلة والتعرف على الأنماط الموجودة فيها. تحتوي الشبكات العصبية المتكررة على حلقة تغذية مرتدة تسمح لها بتذكر المعلومات من المدخلات السابقة. تمكنهم هذه الميزة من إجراء تنبؤات أكثر دقة ، حيث يمكنهم دمج البيانات السابقة في حساباتهم. تتكون هذه الشبكات من ثلاث طبقات: طبقة إدخال وطبقة مخفية وطبقة إخراج. تحتوي الطبقة المخفية على حلقة زمنية تسمح للشبكة بتذكر حالة آخر خلية عصبية وتمرير هذه المعلومات إلى نفسها في "المستقبل". تمكن هذه العملية الشبكة من التعلم من البيانات السابقة لفهم البيانات المستقبلية بشكل أفضل.

هناك ثلاثة أنواع أساسية من RNNs: 

1. مدخل واحد لمخرجات متعددة ، 
2. عدة مدخلات لمخرج واحد ، و 
3. العديد من المدخلات للعديد من المخرجات. 

كل نوع من أنواع RNN مناسب تمامًا للتطبيقات المختلفة. على سبيل المثال ، غالبًا ما يتم استخدام إدخال واحد لمخرجات متعددة RNNs في التعرف على الصور. بينما مع العديد من المدخلات لمخرج واحد ، يتم استخدام RNNs بشكل شائع في تحليل المشاعر. 

الخوارزميتان الأساسيتان وراء شبكات RNN هما backpropagation عبر الزمن ووحدات الذاكرة طويلة المدى. يسمح Backpropagation عبر الزمن للشبكة بالتعلم من المعلومات السابقة. تمكن وحدات الذاكرة طويلة المدى الشبكة من التعرف على الأنماط التي تتبع ترتيبًا معينًا.

التأثير التخريبي

بسبب إمكاناتها التنبؤية المتقدمة ، تمتلك RNN العديد من تطبيقات الأعمال. في أبحاث السوق ، يمكن للشبكات العصبية المتكررة تحليل وفهم سلوك العملاء وتفضيلاتهم ، مما يساعد على تخطيط استراتيجيات التسويق والمنتج الفعالة. في تحليلات المنتج ، يقوم تحليل المشاعر بإدارة وتحليل ملاحظات العملاء لتحسين المنتج أو الخدمة. وفي الوقت نفسه ، يساعد تحليل المشاعر في توقع احتياجات العملاء وتوقعاتهم في دعم العملاء. على وجه الخصوص ، أصبحت روبوتات المحادثة أكثر سهولة وسلاسة في الاستخدام بفضل البرمجة اللغوية العصبية. تسمح معالجة اللغة الطبيعية لهذه الأدوات بأداء مهام واجهة المستخدم التخاطبية (UI) التي تجمع بين قاعدة المعرفة والسيناريوهات السلوكية المحتملة. 

الأمن السيبراني هو مجال آخر تقدم فيه RNN فوائد. في بحث أجراه مهندسو الكمبيوتر ، تم اكتشاف أن RNN أكثر فاعلية في تصنيف البرامج الضارة لنظام Android واكتشاف الحوادث والاحتيال من منهجيات التعلم الآلي التقليدية. يعد الاحتيال في الإعلانات والكشف عن الرسائل غير المرغوب فيها والكشف عن الروبوتات تطبيقات إضافية لشبكات RNN. في هذه الحالات ، يمكن للشبكة تحديد السلوك المشبوه أو غير الطبيعي. يمكن لأدوات البرمجة اللغوية العصبية التعرف على الأنماط العامة في الخوارزميات الآلية وحظر رسائل البريد العشوائي. 

يمكن أيضًا استخدام الشبكات العصبية المتكررة للتنبؤ بأسعار الأسهم ، والتي تتوقع الأسعار المستقبلية بناءً على الأداء التاريخي. هذه الشبكات ضرورية لتمكين التعرف على النص إلى كلام. 

تداعيات الشبكات العصبية المتكررة (RNNs)

قد تشمل الآثار الأوسع للشبكات العصبية المتكررة (RNNs) ما يلي: 

• تزيد شركات الأمن السيبراني من استخدامها لشبكات RNN لتدريب أنظمتها على اكتشاف البرامج الضارة الشائعة ومحتوى البريد العشوائي والمساعدة في الحد من الهجمات الإلكترونية الآلية.
• تزيد الشركات من استخدام آلات / أنظمة تحويل النص إلى كلام التي يمكنها قراءة المحتوى بطريقة أكثر شبهاً بالإنسان.
• التسجيلات الصوتية التي يمكن ترجمتها بسرعة إلى لغات وأجهزة مختلفة يمكنها إجراء الترجمات بشكل أكثر دقة.
• روبوتات المحادثة البديهية والمساعدين الافتراضيين الذين يحسنون قدرتهم على فهم الدوافع وتوقع التفضيلات ، على سبيل المثال ، أنظمة المنزل الذكي.
• تحسين أدوات التعرف على الوجه والتعرف البصري على الأحرف. 

أسئلة للتعليق عليها

• ما هي الاستخدامات الأخرى لـ RNNs؟
• ما الميزات / التقنيات الممكّنة لـ RNN التي تفاعلت معها؟ كيف كانت التجربة؟