Podczas SAS Forum 2017 mieliśmy okazję spotkać się i porozmawiać z dr Michałem Kosińskim, profesorem na Stanford University współtwórcą autorskiej metody określania m.in. poglądów, zainteresowań i orientacji seksualnej na podstawie zostawianych w internecie wirtualnych śladów. Poniżej przedstawiamy pierwszą część dotyczącą sieci neuronowych.
Jeśli Ci się spodoba polub nas na FB i udostępnij link.
Czym są i jak się uczą sieci neuronowe?
Parę lat temu odbyła się rewolucja w kontekście algorytmów komputerowych, gdzie komputery zaczęły być uczone na podstawie przykładu.
Tak samo jak dzieci czy po prostu ludzie, uczący się, sieci neuronowe są w stanie wiedzę generalizować. Na przykład jeśli chcemy zrobić sieć neuronową, która patrząc na pieprzyk będzie w stanie rozróżnić między rakiem, a pieprzykiem nie groźnym to można wystartować z pustą siecią neuronową i spróbować ją wytrenować. Ciekawe jest to, że jeżeli wystartujemy z siecią neuronową, która była wcześniej wytrenowana, aby rozróżniać psa od kota czy mężczyznę od kobiety to trening będzie dużo krótszy. Nie wiemy dokładnie co wpływa zwiększenie szybkość.
Sieci neuronowe to proste równania matematyczne ułożone hierarchicznie warstwami, ale jest ich tyle, że nie jesteśmy w stanie ich ogarnąć. Jest w nich jakaś wiedza, która przydaje się również w innych przypadkach. Wyobraźmy sobie, że tę samą sieć neuronową będziemy mogli później wykorzystać w rozróżnianiu krowy od kozy, a może nawet dobrą od złej decyzji politycznej. Sieć neuronowa będzie się uczyć coraz szybciej. Przewagą takiej sieci nad człowiekiem jest to, że jej wiedzę jesteśmy w stanie wyexportować bardzo szybko do każdego komputera na świecie. Ludzie również dzielą się wiedzą, ale w sposób powolny i nie tak efektywny.
Zastosowanie sieci neuronowych w różnych aspektach życia czy biznesu jest nieograniczone. Mózg ludzki na przestrzeni ewolucji został wytrenowany do odróżnienia introwertyka od ekstrawertyka, do wykrycia emocji, do rozpoznania mężczyzny od kobiety. Nasz mózg nie został wytrenowany do analizy tysięcy danych. Algorytmy
sieci neuronowych zdecydowanie nas przewyższą w przewidywaniach chociażby dotyczących decyzji biznesowych.
Jeśli Ci się podoba ten artykuł, ale czujesz niedosyt polub nas na FB i udostępnij link tego artykułu. 😉 To nas motywuje.
W kolejnych artykułach dowiesz się:
- kto będzie pierwszą ofiarą sztucznej inteligencji?
- co tak naprawdę sprzedaje Tesla ?
- jak można w prosty sposób spowodować, że google padnie?
- co zostanie dobrem narodowym krajów już niedługo?
