Korduvad närvivõrgud (RNN-id): ennustavad algoritmid, mis võivad ennustada inimeste käitumist

• Autor:
• autori nimi

  Quantumrun Foresight
• Detsember 4, 2023

Ülevaate kokkuvõte

Korduvad närvivõrgud (RNN) on täiustatud närvivõrgud, mis on kohandatud järjestikuste andmete töötlemiseks, näiteks loomuliku keele töötlemiseks ja kõnetuvastuseks. Nende ainulaadne tagasisideahela struktuur võimaldab neil meeles pidada ja kasutada varasemat sisendit täpsemate prognooside tegemiseks. RNN-id on mitmekülgsed, teenindades erinevaid rakendusi, nagu pildituvastus, sentimentide analüüs, turu-uuringud ja küberturvalisus. Nad on suurepärased selliste ülesannetega nagu pahavara klassifitseerimine, vestlusrobotite tõhususe suurendamine ja kõneks muutmise süsteemide täiustamine. RNN-id on ärirakendustes, küberturvalisuses ja intuitiivsetes kasutajaliidese tööriistades üha olulisemad, omades laiemat mõju keeletõlke, vestlusrobotite mõistmise ja tuvastustehnoloogiate täiustamisele.

Korduvate närvivõrkude (RNN) kontekst

Korduv närvivõrk on kunstlik süvaõppe närvivõrk, mis koosneb omavahel ühendatud neuronitest, mis on loodud järjestikuste andmete töötlemiseks ja neis mustrite tuvastamiseks. Korduvatel närvivõrkudel on tagasisideahel, mis võimaldab neil meeles pidada eelmistest sisenditest saadud teavet. See eelis võimaldab neil teha täpsemaid prognoose, kuna nad saavad oma arvutustesse kaasata varasemaid andmeid. Need võrgud koosnevad kolmest kihist: sisendkiht, peidetud kiht ja väljundkiht. Peidetud kiht sisaldab ajalist ahelat, mis võimaldab võrgul meeles pidada viimase neuroni olekut ja edastada see teave endale "tulevikus". See protsess võimaldab võrgul minevikuandmetest õppida, et tulevasi andmeid paremini mõista.

RNN-e on kolm peamist tüüpi: 

1. üks sisend mitmele väljundile, 
2. mitu sisendit ühele väljundile ja 
3. palju sisendeid paljudele väljunditele. 

Iga RNN tüüp sobib hästi erinevateks rakendusteks. Näiteks kasutatakse kujutise tuvastamisel sageli ühte sisendit mitmele väljundile RNN. Kui ühe väljundi jaoks on mitu sisendit, kasutatakse RNN-e tavaliselt sentimentaalanalüüsis. 

Kaks kriitilist algoritmi RNN-ide taga on ajas tagasi levitamine ja pikaajalised lühiajalised mäluühikud. Aja jooksul tagasi levitamine võimaldab võrgul varasemast teabest õppida. Pikaajalised lühiajalised mäluseadmed võimaldavad võrgul tuvastada mustreid, mis järgivad kindlat järjekorda.

Häiriv mõju

Tänu oma täiustatud ennustamispotentsiaalile on RNN-il mitu ärirakendust. Turu-uuringutes saavad korduvad närvivõrgud analüüsida ja mõista klientide käitumist ja eelistusi, mis aitab planeerida tõhusaid turundus- ja tootestrateegiaid. Tooteanalüütikas haldab ja analüüsib sentimentanalüüs klientide tagasisidet toote või teenuse täiustamiseks. Samal ajal aitab sentimentanalüüs ette näha klientide vajadusi ja ootusi klienditoe osas. Eelkõige on tänu NLP-le võimalikud intuitiivsemad ja kasutajasõbralikumad vestlusrobotid. Loomuliku keele töötlemine võimaldab neil tööriistadel täita vestlusliku kasutajaliidese (UI) ülesandeid, mis ühendavad teadmistebaasi ja potentsiaalseid käitumisstsenaariume. 

Küberturvalisus on veel üks valdkond, kus RNN-id pakuvad eeliseid. Arvutiinseneride läbiviidud uuringutest selgus, et RNN on Androidi pahavara klassifitseerimisel ning intsidentide ja pettuste tuvastamisel tõhusam kui traditsioonilised masinõppe metoodikad. Reklaamipettused, rämpsposti tuvastamine ja robotite tuvastamine on RNN-ide lisarakendused. Sellistel juhtudel suudab võrk tuvastada kahtlase või ebanormaalse käitumise. NLP-tööriistad suudavad tuvastada automaatsete algoritmide üldmustreid ja blokeerida rämpsposti. 

Korduvaid närvivõrke saab kasutada ka aktsiahindade prognoosimiseks, mis ennustab tulevasi hindu ajaloolise tootluse põhjal. Need võrgud on teksti-kõnekstuvastuse võimaldamiseks üliolulised. 

Korduvate närvivõrkude (RNN) tagajärjed

Korduvate närvivõrkude (RNN) laiemad tagajärjed võivad hõlmata järgmist: 

• Küberturbeettevõtted suurendavad RNN-ide kasutamist, et koolitada oma süsteeme tuvastama levinud pahavara ja rämpsposti ning aidata vähendada automatiseeritud küberrünnakuid.
• Ettevõtted suurendavad teksti kõneks muutmise masinate/süsteemide kasutamist, mis suudavad lugeda sisu inimlikumalt.
• Helisalvestised, mida saab kiiresti tõlkida erinevatesse keeltesse ja seadmeid, mis suudavad tõlkeid täpsemalt sooritada.
• Intuitiivsed vestlusrobotid ja virtuaalsed assistendid parandavad nende võimet mõista motiive ja ennustada eelistusi, nt targa kodu ökosüsteeme.
• Näotuvastuse ja optiliste märgituvastusvahendite täiustamine. 

Küsimused, mida kommenteerida

• Millised võiksid olla RNN-ide muud kasutusalad?
• Milliste RNN-i toega funktsioonide/tehnoloogiatega olete suhelnud? Milline oli kogemus?