Rekurentne neuronske mreže (RNN): Prediktivni algoritmi koji mogu predvidjeti ljudsko ponašanje

• Autor:
• ime autora

  Quantumrun Foresight
• Prosinac 4, 2023

Sažetak uvida

Rekurentne neuronske mreže (RNN) su napredne neuronske mreže prilagođene za obradu sekvencijalnih podataka, kao što je obrada prirodnog jezika i prepoznavanje govora. Njihova jedinstvena struktura povratne sprege omogućuje im pamćenje i korištenje prošlih unosa za točnija predviđanja. RNN-ovi su svestrani, služe u raznim aplikacijama kao što su prepoznavanje slika, analiza raspoloženja, istraživanje tržišta i kibernetička sigurnost. Izvrsni su u zadacima poput klasifikacije zlonamjernog softvera, poboljšanja učinkovitosti chatbota i poboljšanja sustava za pretvaranje teksta u govor. RNN-ovi su sve važniji u poslovnim aplikacijama, kibernetičkoj sigurnosti i alatima za intuitivno korisničko sučelje, sa širim implikacijama u poboljšanju jezičnog prevođenja, razumijevanja chatbota i tehnologija prepoznavanja.

Kontekst ponavljajućih neuronskih mreža (RNN).

Rekurentna neuronska mreža vrsta je umjetne neuronske mreže dubokog učenja sastavljene od međusobno povezanih neurona dizajniranih za obradu sekvencijalnih podataka i prepoznavanje uzoraka u njima. Ponavljajuće neuronske mreže imaju povratnu petlju koja im omogućuje da zapamte informacije iz prethodnih unosa. Ova im prednost omogućuje točnija predviđanja jer mogu uključiti prošle podatke u svoje izračune. Ove mreže se sastoje od tri sloja: ulaznog sloja, skrivenog sloja i izlaznog sloja. Skriveni sloj sadrži vremensku petlju koja omogućuje mreži da zapamti stanje zadnjeg neurona i proslijedi tu informaciju sebi u "budućnosti". Ovaj proces omogućuje mreži da uči iz prošlih podataka kako bi bolje razumjela buduće podatke.

Postoje tri osnovne vrste RNN-a: 

1. jedan ulaz na više izlaza, 
2. nekoliko ulaza na jedan izlaz, i 
3. mnogo ulaza za mnogo izlaza. 

Svaka vrsta RNN-a je prikladna za različite primjene. Na primjer, jedan ulaz u više izlaza RNN-ovi se često koriste u prepoznavanju slike. Dok se s nekoliko ulaza na jedan izlaz, RNN-ovi obično koriste u analizi sentimenta. 

Dva kritična algoritma koji stoje iza RNN-a su povratno širenje kroz vrijeme i jedinice duge kratkoročne memorije. Propagacija unatrag kroz vrijeme omogućuje mreži da uči iz prethodnih informacija. Jedinice duge kratkoročne memorije omogućuju mreži da prepozna obrasce koji slijede određeni redoslijed.

Razarajući učinak

Zbog svog naprednog prediktivnog potencijala, RNN ima nekoliko poslovnih aplikacija. U istraživanju tržišta, rekurentne neuronske mreže mogu analizirati i razumjeti ponašanje i preferencije kupaca, što pomaže u planiranju učinkovitih marketinških i proizvodnih strategija. U analitici proizvoda, analiza raspoloženja upravlja i analizira povratne informacije kupaca kako bi se poboljšao proizvod ili usluga. U međuvremenu, analiza raspoloženja pomaže u predviđanju potreba i očekivanja korisnika u korisničkoj podršci. Konkretno, zahvaljujući NLP-u omogućeni su intuitivniji i lakši za korištenje chatbotovi. Obrada prirodnog jezika omogućuje ovim alatima izvođenje zadataka konverzacijskog korisničkog sučelja (UI) koji kombiniraju bazu znanja i potencijalne scenarije ponašanja. 

Kibernetička sigurnost još je jedno područje u kojem RNN-ovi donose prednosti. U istraživanju koje su proveli računalni inženjeri, otkriveno je da je RNN učinkovitiji u klasifikaciji zlonamjernog softvera za Android i otkrivanju incidenata i prijevara od tradicionalnih metodologija strojnog učenja. Prijevare s oglasima, otkrivanje neželjene pošte i otkrivanje botova dodatne su primjene RNN-ova. U tim slučajevima mreža može identificirati sumnjivo ili abnormalno ponašanje. NLP alati mogu prepoznati općenite obrasce u automatiziranim algoritmima i blokirati spam poruke. 

Rekurentne neuronske mreže također se mogu koristiti za predviđanje cijena dionica, koje predviđaju buduće cijene na temelju povijesnog učinka. Ove su mreže ključne za omogućavanje prepoznavanja teksta u govor. 

Implikacije ponavljajućih neuronskih mreža (RNN)

Šire implikacije ponavljajućih neuronskih mreža (RNN) mogu uključivati: 

• Tvrtke koje se bave kibernetičkom sigurnošću povećavaju svoju upotrebu RNN-ova za osposobljavanje svojih sustava za otkrivanje uobičajenog zlonamjernog softvera i spama i pomoći u smanjenju automatiziranih kibernetičkih napada.
• Tvrtke povećavaju upotrebu strojeva/sustava za pretvaranje teksta u govor koji mogu čitati sadržaj na ljudski način.
• Audio zapisi koji se mogu brzo prevesti na različite jezike i uređaji koji mogu točnije izvršiti prijevode.
• Intuitivni roboti za chat i virtualni pomoćnici poboljšavaju njihovu sposobnost razumijevanja motiva i predviđanja preferencija, npr. ekosustava pametne kuće.
• Poboljšanje alata za prepoznavanje lica i optičko prepoznavanje znakova. 

Pitanja za komentar

• Koje druge mogu biti upotrebe RNN-ova?
• S kojim ste značajkama/tehnologijama omogućenim za RNN komunicirali? Kakvo je bilo iskustvo?