Rekurentné neurónové siete (RNN): Prediktívne algoritmy, ktoré dokážu predvídať ľudské správanie

• Autor:
• meno autora

  Predvídavosť Quantumrun
• Decembra 4, 2023

Súhrn prehľadu

Rekurentné neurónové siete (RNN) sú pokročilé neurónové siete prispôsobené na spracovanie sekvenčných údajov, ako je spracovanie prirodzeného jazyka a rozpoznávanie reči. Ich jedinečná štruktúra spätnej väzby im umožňuje zapamätať si a využiť minulé vstupy na presnejšie predpovede. RNN sú všestranné a slúžia v rôznych aplikáciách, ako je rozpoznávanie obrázkov, analýza sentimentu, prieskum trhu a kybernetická bezpečnosť. Vynikajú v úlohách, ako je klasifikácia škodlivého softvéru, zvyšovanie efektivity chatbotov a zlepšovanie systémov prevodu textu na reč. RNN sú čoraz dôležitejšie v obchodných aplikáciách, kybernetickej bezpečnosti a intuitívnych nástrojoch používateľského rozhrania so širšími dôsledkami pri zlepšovaní prekladu jazykov, chápania chatbotov a technológií rozpoznávania.

Kontext rekurentných neurónových sietí (RNN).

Rekurentná neurónová sieť je typom umelej neurónovej siete s hlbokým učením zloženej zo vzájomne prepojených neurónov navrhnutých na spracovanie sekvenčných údajov a rozpoznávanie vzorov v nich. Rekurentné neurónové siete majú spätnú väzbu, ktorá im umožňuje zapamätať si informácie z predchádzajúcich vstupov. Táto výhoda im umožňuje robiť presnejšie predpovede, pretože môžu do svojich výpočtov zahrnúť minulé údaje. Tieto siete sa skladajú z troch vrstiev: vstupná vrstva, skrytá vrstva a výstupná vrstva. Skrytá vrstva obsahuje časovú slučku, ktorá umožňuje sieti zapamätať si stav posledného neurónu a odovzdať si túto informáciu v „budúcnosti“. Tento proces umožňuje sieti učiť sa z minulých údajov, aby lepšie porozumela budúcim údajom.

Existujú tri hlavné typy RNN: 

1. jeden vstup na viacero výstupov, 
2. niekoľko vstupov na jeden výstup a 
3. veľa vstupov do mnohých výstupov. 

Každý typ RNN je vhodný pre rôzne aplikácie. Napríklad jeden vstup do viacerých výstupov RNN sa často používa pri rozpoznávaní obrazu. Zatiaľ čo s niekoľkými vstupmi na jeden výstup sa RNN bežne používajú v analýze sentimentu. 

Dva kritické algoritmy za RNN sú spätné šírenie v čase a jednotky dlhodobej krátkodobej pamäte. Spätné šírenie v čase umožňuje sieti učiť sa z predchádzajúcich informácií. Jednotky dlhodobej krátkodobej pamäte umožňujú sieti rozpoznať vzory, ktoré sledujú určité poradie.

Rušivý vplyv

Vďaka svojmu pokročilému prediktívnemu potenciálu má RNN niekoľko obchodných aplikácií. Pri prieskume trhu môžu opakujúce sa neurónové siete analyzovať a pochopiť správanie a preferencie zákazníkov, čo pomáha plánovať efektívne marketingové a produktové stratégie. V produktovej analytike analýza sentimentu riadi a analyzuje spätnú väzbu od zákazníkov s cieľom zlepšiť produkt alebo službu. Medzitým analýza sentimentu pomáha predvídať potreby a očakávania zákazníkov v oblasti zákazníckej podpory. Najmä intuitívnejšie a užívateľsky prívetivejšie chatboty sú možné vďaka NLP. Spracovanie prirodzeného jazyka umožňuje týmto nástrojom vykonávať úlohy konverzačného používateľského rozhrania (UI), ktoré kombinujú bázu znalostí a potenciálne scenáre správania. 

Kybernetická bezpečnosť je ďalšou oblasťou, kde RNN prinášajú výhody. Vo výskume, ktorý vykonali počítačoví inžinieri, sa zistilo, že RNN je pri klasifikácii škodlivého softvéru Android a detekcii incidentov a podvodov efektívnejšia ako tradičné metódy strojového učenia. Reklamné podvody, detekcia spamu a detekcia botov sú ďalšie aplikácie RNN. V týchto prípadoch môže sieť identifikovať podozrivé alebo abnormálne správanie. Nástroje NLP dokážu rozpoznať všeobecné vzory v automatizovaných algoritmoch a blokovať spamové správy. 

Rekurentné neurónové siete možno použiť aj na predpovedanie cien akcií, ktoré predvída budúce ceny na základe historickej výkonnosti. Tieto siete sú rozhodujúce pre umožnenie rozpoznávania textu na reč. 

Dôsledky rekurentných neurónových sietí (RNN)

Širšie dôsledky rekurentných neurónových sietí (RNN) môžu zahŕňať: 

• Firmy zaoberajúce sa kybernetickou bezpečnosťou zvyšujú svoje používanie RNN na trénovanie svojich systémov na detekciu bežného škodlivého softvéru a obsahu nevyžiadanej pošty a pomáhajú pri znižovaní automatických kybernetických útokov.
• Spoločnosti zvyšujúce používanie strojov/systémov na prevod textu na reč, ktoré dokážu čítať obsah ľudsky.
• Zvukové nahrávky, ktoré možno rýchlo preložiť do rôznych jazykov a zariadení, ktoré dokážu preklady presnejšie.
• Intuitívne chatboty a virtuálne asistentky zlepšujúce ich schopnosť porozumieť motívom a predvídať preferencie, napr. ekosystémy inteligentných domácností.
• Zlepšenie nástrojov na rozpoznávanie tváre a optické rozpoznávanie znakov. 

Otázky na komentár

• Aké môžu byť ďalšie použitia RNN?
• S akými funkciami/technológiami s podporou RNN ste interagovali? Aký to bol zážitok?