Что такое искусственные нейронные сети? (Плюс карьерный рост)
25 марта 2022 г.
Многие отрасли расширили использование глубокого обучения, чтобы помочь улучшить бизнес и качество обслуживания клиентов. Глубокое обучение — это форма машинного обучения, которая часто использует искусственные нейронные сети для обработки информации в программах искусственного интеллекта. Изучение искусственных нейронных сетей может улучшить ваше понимание искусственного интеллекта и того, какую выгоду от него получают компании. В этой статье мы обсудим, что такое искусственные нейронные сети, как они функционируют в рамках методов машинного обучения, три типа искусственных нейронных сетей и девять возможных карьерных путей, которые их используют.
Что такое искусственные нейронные сети?
Искусственные нейронные сети (ИНС) — это наборы узлов, которые имитируют поведение нейронов в человеческом мозгу и помогают развитию искусственного интеллекта. Эти узлы или блоки работают вместе с другими программами и помогают в распознавании образов, обработке сигналов, глубоком обучении и решении проблем. Каждый узел обычно содержит свои собственные знания и может учиться независимо или изменять свое поведение после получения новых данных. Некоторые технологии, использующие искусственные нейронные сети, включают распознавание лиц, транскрипцию речи в текст, функции прогнозирования текста и предсказания погоды.
Искусственная нейронная сеть включает как минимум три взаимосвязанных слоя. Входной слой отправляет данные в более глубокие слои, которые в совокупности называются «нейронным» слоем. Нейронный слой изменяет данные в процессе преобразования после того, как они проходят через каждый внутренний слой. Каждый внутренний слой обычно позволяет ИНС больше узнать о конкретных предметах. Нейронный слой отправляет окончательные данные на выходной слой.
Как они работают?
Искусственные нейронные сети функционируют, соединяя ряд узлов с индивидуальными весами и порогами. Вес определяет важность переменной и увеличивает или уменьшает силу сигнала в начале нейрона. Порог — это уровень данных или энергии, который узел должен получить перед выполнением действия. Узел активируется, когда он получает входной сигнал выше определенного порога узла. Затем он начинает отправлять данные через следующие слои сети и сигнализирует подключенным нейронам. Ребра, связи между нейронами, часто меняются по мере того, как сеть начинает обучаться.
После того, как внутренние слои обрабатывают данные, они отправляют их через слой активации, который определяет силу вывода. После того, как узел производит свои выходные данные, они становятся входными данными для следующего подключенного узла. Если выходные данные соответствуют порогу для следующего узла, узел начинает обрабатывать данные и отправлять их через следующие уровни сети. Эти сети действуют аналогично деревьям решений, потому что данные проходят вниз и через узлы.
Типы нейронных сетей
Вот список трех распространенных типов нейронных сетей и того, как они обрабатывают информацию:
1. Нейронная сеть с прямой связью
Этот тип ИНС является наиболее простой формой, поскольку данные перемещаются в одном направлении. Нейронные сети с прямой связью работают через распространяющуюся переднюю волну с использованием функции активации. Передняя распространяющаяся волна означает, что данные проходят через входные узлы и выходят через выходные узлы. Эти сети часто имеют скрытые слои внутри узлов. Многие ученые используют их, потому что их легко обслуживать.
2. Нейронная сеть с радиальной базисной функцией
Радиальная базисная функция (RBF) измеряет расстояние точки относительно центральной точки. Эти функции имеют два слоя. Первый слой объединяет RBF с индивидуальными характеристиками нейрона, а второй слой производит вывод. Эта модель нейронной сети классифицирует различные точки внутри круга по разным категориям в зависимости от их расположения по отношению к центральной точке. Местоположение также обычно определяет вероятность того, что сеть отнесет аналогичную точку данных к этому местоположению или классу. Некоторые энергосети используют эту ИНС для определения порядка восстановления электроснабжения в сообществах во время отключения.
3. Рекуррентная нейронная сеть (RNN)
Эта ИНС сохраняет выходные данные внутреннего уровня узла и возвращает их обратно на входной уровень, чтобы помочь в прогнозировании результатов дополнительных входящих данных. Это означает, что иногда нейрон может помнить предыдущую информацию при обработке аналогичных данных. Если нейрон делает неверный прогноз, он использует исправление ошибок, чтобы улучшить прогнозирование в будущем. Он использует обратное распространение, что означает, что данные могут перемещаться назад, чтобы изменить вес узла. Некоторые организации используют RNN для таких услуг, как предикативный текст, который предсказывает следующее слово или фразу, которую вы можете ввести на своем компьютере или смартфоне.
9 карьерных путей, использующих искусственные нейронные сети
Вот список должностей, которые обычно используют ИНС в своих должностных обязанностях. Чтобы ознакомиться с самой актуальной информацией о зарплатах на Indeed, перейдите по ссылкам ниже:
1. Инженер-испытатель
Средняя заработная плата по стране: 77 794 долларов в год
Основные обязанности: инженеры-испытатели — это профессионалы, которые проверяют процедуры и машины или компьютерные системы, чтобы обеспечить их наиболее эффективную работу. Они часто проводят испытания компонентов, решают проблемы, анализируют результаты, предлагают улучшения и обеспечивают соответствие продуктов качеству и отраслевым стандартам. Инженеры-испытатели могут использовать искусственные нейронные сети для создания автоматизированных систем тестирования и оптимизации существующих процедур.
2. Научный сотрудник
Средняя заработная плата по стране: 78 515 долларов в год
Основные обязанности: Ученые-исследователи — это профессионалы, которые изучают вопросы в рамках научных знаний, используя исследовательские стратегии и публикуя документы через авторитетные организации. Они могут руководить сбором данных, проводить научные эксперименты и обеспечивать финансирование дополнительных исследований. Ученые-исследователи могут использовать искусственные нейронные сети, чтобы помочь в сборе данных или анализе прогнозов, или они могут изучать их, чтобы улучшить их функции и способы использования.
3. Ученый-прикладник
Средняя заработная плата по стране: 87 424 доллара в год
Основные обязанности: ученые-прикладники — это профессионалы, которые проводят научные исследования и применяют их результаты для улучшения существующих технологий или решения практических вопросов в конкретных отраслях, таких как здравоохранение или компьютерная инженерия. Ученые-прикладники часто помогают предприятиям улучшать свои функции или услуги, экспериментируя, создавая прототипы и обучая модели машинного обучения. Они могут использовать искусственные нейронные сети для улучшения бизнес-результатов, таких как качество обслуживания клиентов или прибыль, или они могут разрабатывать внутренние инструменты для целей организации, обнаружения мошенничества или классификации.
4. Разработчик бизнес-аналитики
Средняя заработная плата по стране: 92 995 долларов в год
Основные обязанности: Разработчики бизнес-аналитики — это профессионалы, которые создают компьютерные программы, сотрудничают с другими инженерами и используют анализ данных для поиска и обмена важной бизнес-информацией с клиентом или организацией. Они часто создают программные инструменты, которые компании используют для анализа и использования потенциальных бизнес-стратегий или улучшения существующего программного обеспечения компании. Разработчики бизнес-аналитики могут использовать искусственные нейронные сети для создания прогностических моделей для бизнес-стратегий или организации больших объемов информации.
5. Full-stack разработчик
Средняя заработная плата по стране: 105 604 доллара в год
Основные обязанности: Разработчики полного стека — это профессионалы, которые управляют всей рабочей нагрузкой баз данных, серверов, компьютерных систем и отдельных клиентов. Они часто управляют как внешним, так и внутренним интерфейсом приложения, что означает, что они работают с визуальными аспектами веб-сайта, фактической инфраструктурой и функциями, которые пользователи не видят. Они могут писать код, тестировать и решать проблемы с кодированием или работать с другими учеными над разработкой или улучшением программного обеспечения.
6. Инженер данных
Средняя заработная плата по стране: 117 043 доллара в год
Основные обязанности: инженер данных — это профессионал, который анализирует и систематизирует необработанные данные для создания систем данных для конкретных организаций и функций. Они часто оценивают потребности организации, анализируют тенденции или готовят и строят алгоритмы или прототипы. Они могут использовать искусственные нейронные сети и машинное обучение для создания интеллектуального моделирования для извлечения данных или аналитических инструментов.
7. Инженер-программист
Средняя заработная плата по стране: 117 564 доллара в год
Основные обязанности: Инженеры-программисты — это профессионалы, которые разрабатывают, тестируют, анализируют и модифицируют программы как для организаций, так и для отдельных клиентов. Они часто разрабатывают информационные системы, исследуют потенциальные проблемы, документируют решения и работают вместе с другими инженерами над проектами. Инженеры-программисты могут использовать искусственные нейронные сети для создания алгоритмов, разработки прогностических моделей или организации больших объемов данных.
8. Инженер по машинному обучению
Средняя заработная плата по стране: 131 001 доллар в год
Основные обязанности: инженеры по машинному обучению — это специалисты, которые исследуют, разрабатывают и проектируют различные системы искусственного интеллекта. Они часто разрабатывают системы машинного обучения, решают проблемы с данными, создают алгоритмы и повышают точность существующего программного обеспечения ИИ. Инженеры по машинному обучению также часто решают сложные задачи, проводят тесты и изучают разработки в области машинного обучения.
9. Инженер по глубокому обучению
Средняя заработная плата по стране: 133 755 долларов в год
Основные обязанности: инженеры глубокого обучения — это профессионалы, которые специализируются на разработке компьютерных систем и программ, имитирующих функции человеческого мозга. Они могут разрабатывать программное обеспечение ИИ для автоматизированных прогностических моделей для использования в прогностическом поиске, виртуальных помощниках, чат-ботах и приложениях для перевода. Инженеры по глубокому обучению могут также разрабатывать машины, которые работают с нейронными сетями, чтобы работать без вмешательства человека.