Table of Contents[Qari][muuji]
Sirdoonka Artificial (AI) markii hore waxaa loo maleeyay inay tahay riyo fog, tignoolajiyada mustaqbalka, laakiin taasi hadda maahan.
Wixii mar ahaan jiray mawduuc cilmi-baaris ayaa hadda ku qarxaya adduunka dhabta ah. AI hadda waxaa laga helaa meelo kala duwan, oo ay ku jiraan goobtaada shaqada, dugsiga, bangigaaga, isbitaalada, iyo xitaa taleefankaaga.
Waxay yihiin indhaha baabuurta iswada, codadka Siri iyo Alexa, maskaxda ka dambeysa saadaasha cimilada, gacmaha ka dambeeya qalliinka lagu caawiyo robotka, iyo in ka badan.
sirdoonka macmal (AI) waxay noqonaysaa sifo caadi ah oo nolosha casriga ah. Dhowrkii sano ee la soo dhaafay, AI waxay u soo baxday sidii ciyaaryahan weyn oo ka mid ah tignoolajiyada IT-ga oo ballaaran.
Ugu dambeyntii, shabakada neerfaha waxaa isticmaala AI si ay u bartaan waxyaabo cusub.
Haddaba maanta waxaan baran doonaa shabakadaha Neural, sida ay u shaqeyso, noocyadooda, codsiyada, iyo qaar kaloo badan.
Waa maxay Shabakadda Neural?
In barashada mashiinka, Shabakadda neerfaha waa shabakad-barnaamij software-ku-noolayaasha neuron-yada macmalka ah. Waxay isku daydaa inay ku daydo maskaxda bini'aadamka iyadoo leh lakabyo badan oo "neurons", kuwaas oo la mid ah neerfayaasha maskaxdeena.
Lakabka kowaad ee neerfayaasha ayaa aqbali doona sawiro, muuqaal, cod, qoraal, iyo agabyo kale. Xogtan waxay ku socotaa dhammaan heerarka, iyadoo hal lakab wax soo saarkiisu u qulqulayo kan xiga. Tani waxay muhiim u tahay hawlaha ugu adag, sida habaynta luqadda dabiiciga ah ee barashada mashiinka.
Si kastaba ha noqotee, xaaladaha kale, ujeeddada isku-dhafka nidaamka si loo yareeyo cabbirka qaabka iyadoo la ilaalinayo saxnaanta iyo waxtarka ayaa la door bidaa. Goynta shabakada neural waa hab cadaadis ah oo ay ku jiraan ka saarista miisaanka qaab la bartay. Tixgeli shabakad neerfaha garaadka macmal ah oo loo tababaray inay dadka ka soocaan xayawaanka.
Sawirka waxaa loo qaybin doonaa qaybo dhalaalaya oo mugdi ah lakabka koowaad ee neerfaha. Xogtan waxaa loo gudbin doonaa lakabka soo socda, kaas oo go'aamin doona halka cidhifyadu yihiin.
Lakabka soo socda wuxuu isku dayi doonaa inuu aqoonsado foomamka ay isku darka geesaha ay abuureen. Marka loo eego xogta lagu tababaray, xogtu waxa ay mari doontaa lakabyo badan oo isku mid ah si loo ogaado in sawirka aad soo bandhigtay uu yahay qof ama xayawaan.
Marka xogta la geliyo shabakad neerfaha, waxay bilaabataa inay ka baaraandegto. Kadibna, xogta waxaa lagu farsameeyaa heerarkeeda si loo helo natiijada la rabo. Shabakadda neerfaha waa mishiin wax ka barta gelinta habaysan oo muujiya natiijada. Waxaa jira saddex nooc oo waxbarasho ah oo ka dhici kara shabakadaha neerfaha:
- Barashada la kormeero - Wax-soo-gelinta iyo soo-saarka waxa la siiyaa algorithms-yada iyadoo la isticmaalayo xogta summadaysan. Ka dib markii la baray sida loo falanqeeyo xogta, waxay saadaaliyaan natiijada loogu talagalay.
- Waxbarashada Aan La Ilaalin - ANN waxa ay wax barataa la'aanteed kaalmada bini'aadmiga. Ma jirto xog calaamadeysan, wax soo saarkana waxaa lagu go'aamiyaa qaababka laga helay xogta wax soo saarka.
- Xoojinta Waxbarashada waa marka shabakadu wax ka barato jawaab celinta ay hesho.
Sidee u shaqeeyaan shabakadaha neerfaha?
Neurons-ka macmalka ah ayaa loo adeegsadaa shabakadaha neerfaha, kuwaas oo ah nidaamyo casri ah. Neurons-ka macmalka ah, oo sidoo kale loo yaqaanno perceptrons, waxay ka kooban yihiin qaybaha soo socda:
- Input
- Miisaanka
- eexda
- Shaqada firfircoonida
- Output
Lakabyada neurons ee ka kooban shabakadaha neerfaha. Shabakadda neerfaha waxay ka kooban tahay saddex lakab:
- Lakabka galitaanka
- Lakabka qarsoon
- Lakabka wax soo saarka
Xogta qaabka qiimaha tirooyinka ayaa loo diraa lakabka wax gelinta. Lakabyada qarsoon ee shabakada ayaa ah kuwa sameeya xisaabinta ugu badan. Lakabka wax-soo-saarka, ee ugu dambeeya laakiin ugu yaraan, wuxuu saadaaliyaa natiijada. Neurons ayaa isku xukuma midba midka kale ee shabakada neerfaha. Neurons ayaa loo isticmaalaa in lagu dhiso lakab kasta. Xogta waxaa loo rari doonaa lakabka qarsoon ka dib marka lakabka wax gelinta uu helo.
Miisaanka ayaa lagu dabaqaa wax gelinta kasta. Gudaha lakabyada qarsoon ee shabakada neerfaha, miisaanku waa qiimaha tarjumaya xogta soo socota. Miisaanku wuxuu ku shaqeeyaa iyadoo lagu dhufto xogta gelinta iyadoo lagu dhufto qiimaha miisaanka lakabka wax-gelinta.
Kadibna waxay bilaabataa qiimaha lakabka ugu horreeya ee qarsoon. Xogta gelinta ayaa la beddelaa oo loo gudbiyaa lakabka kale iyada oo loo marayo lakabyada qarsoon. Lakabka wax soo saarka ayaa mas'uul ka ah soo saarida natiijada kama dambaysta ah. Galinta iyo miisaannada waa la badiyaa, natiijaduna waxa la geeyaa neerfayaasha lakabka qarsoon sida wadar ahaan. Neuron kasta waxaa la siiyaa eex. Si loo xisaabiyo wadarta, neuron kastaa wuxuu ku daraa wax-soo-gelinta uu helayo.
Taas ka dib, qiimihiisu wuxuu sii maraa shaqada firfircoonida. Natiijada shaqada firfircoonida ayaa go'aamisa in neuron-ka la shaqeeyo iyo in kale. Marka neuronku uu firfircoon yahay, wuxuu u diraa macluumaadka lakabyada kale. Xogta waxaa lagu abuuraa shabakada ilaa neuron-ku gaaro lakabka wax soo saarka iyadoo la adeegsanayo habkan. Faafinta hore ayaa ah erey kale oo tan ah.
Farsamada quudinta xogta gelinta noodhka iyo helitaanka wax soo saarka iyada oo loo marayo noodhka wax soo saarka ayaa loo yaqaan faafinta feed-hore. Marka xogta gelinta la aqbalo lakabka dahsoon, faafinta quudinta ayaa dhacda. Waxaa loo farsameeyaa si waafaqsan shaqada firfircoonida ka dibna loo gudbiyaa wax soo saarka.
Natiijadu waxay saadaalisay neuron-ka lakabka wax soo saarka oo leh suurtogalnimada ugu sareysa. Faafinta dib-u-celinta waxay dhacdaa marka wax-soo-saarku khaldan yahay. Miisaannada waxaa lagu bilaabaa gelinta kasta iyadoo la abuurayo shabakad neerfaha. Faafinta dib-u-celinta waa habka dib-u-habaynta miisaanka wax-soo-gelinta kasta si loo yareeyo khaladaadka loona bixiyo wax soo saar sax ah.
Noocyada Shabakada Neural
1. Perceptron
Qaabka Minsky-Papert Perceptron waa mid ka mid ah moodooyinka neuron-ka ugu fudud uguna da'da weyn. Waa unugga ugu yar ee shabakada neerfaha ee qabata xisaabaadka qaarkood si loo ogaado sifooyinka ama sirta ganacsiga ee xogta soo socota. Waxay qaadataa wax-soo-galin miisaan leh oo waxay ku dabaqdaa hawsha kicinta si ay u hesho natiijada kama dambaysta ah. TLU (cutub macquul ah) waa magac kale oo loo yaqaan 'perceptron'.
Perceptron waa kala saare binary kaas oo ah nidaam waxbarasho oo la kormeero kaasoo xogta u kala qaybiya laba kooxood. Albaabada Macquulka ah sida AND, AMA, iyo NAND waxaa lagu hirgelin karaa fikrado.
2. Feed-Forward Neural Network
Nooca aasaasiga ah ee shabakadaha neerfaha, kaas oo xogta gelinta ay si gaar ah ugu socoto hal jiho, waxay sii martaa qanjidhada neerfaha ee macmalka ah waxayna ka soo baxdaa qanjidhada wax soo saarka. Lakabyada wax-soo-gelinta iyo soo-saarku waxay joogaan meelaha lakabyada qarsoon laga yaabo ama laga yaabo inay joogaan. Waxa lagu sifayn karaa inay yihiin shabakad neerfaha feed-horumarineed oo hal-jajab ah ama lakabyo badan oo tan ku salaysan.
Tirada lakabyada la isticmaalo waxaa lagu go'aamiyaa kakanaanta shaqada. Hal jiho uun bay hore u faafisaa oo dib uma faafin. Halkan, miisaanku waa joogto. Wax-soo-gelinta waxa lagu dhufto miisaan si loo quudiyo hawl-qabad. Shaqada kicinta kala soocida ama shaqada firfircoonida tillaabada ayaa loo adeegsadaa si tan loo sameeyo.
3. Aragtida lakabka badan
Hordhac ku saabsan casriga ah shabagyada neerfaha, kaas oo xogta gelinta lagu mariyo lakabyo badan oo neurons macmal ah. Waa shabakad neerfaha ah oo gebi ahaanba ku xidhan, maadaama nood kastaa ku xidhan tahay dhammaan neerfayaasha lakabka soo socda. Lakabyo badan oo qarsoon, ie, ugu yaraan saddex ama in ka badan, ayaa ku jira lakabyada wax-gelinta iyo soo-saarka.
Waxay leedahay faafin laba jiho ah, taasoo macnaheedu yahay inay hore iyo gadaalba u faafin karto. Waxyaabaha la soo galiyo waxaa lagu dhuftaa miisaan waxaana loo diraa shaqada firfircoonida, halkaasoo lagu beddelo faafinta dhabarka si loo yareeyo khasaaraha.
Miisaanka ayaa ah qiyamka Mashiinku ka bartay Shabakadaha Neural, si fudud loo dhigo. Iyada oo ku xidhan farqiga u dhexeeya wax soo saarka la filayo iyo tabobarrada, iyagaa iskood isku hagaajiya. Softmax waxaa loo istcimaalaa shaqo firfircoonida lakabka wax soo saarka ka dib shaqooyinka firfircoonida aan tooska ahayn.
4. Isku xirka Neural Network
Si ka duwan qaab-dhismeedka laba-geesoodka ah ee soo jireenka ah, isku-xidhka neerfaha ee convolution wuxuu leeyahay qaabaynta saddex-geesoodka ah ee neerfaha. Lakabka kowaad waxa loo yaqaan lakabka convolutional. Neuron kasta oo ku jira lakabka isdhaafsiga ayaa ka shaqeeya macluumaadka qayb xaddidan oo ka mid ah goobta muuqaalka. Sida filtarrada oo kale, astaamaha gelinta waxa lagu qaataa qaab dufcad.
Shabakadu waxay fahmeysaa sawirada qaybaha waxayna samayn kartaa ficiladan marar badan si ay u dhammayso habka sawirka oo dhan.
Sawirka waxaa laga rogaa RGB ama HSI oo loo beddelaa miisaan inta lagu jiro habaynta. Kala duwanaansho dheeraad ah oo ku saabsan qiimaha pixel ayaa kaa caawin doona ogaanshaha geesaha, sawiradana waxaa loo kala sooci karaa dhawr kooxood. Faafinta jiho-kooban waxay dhacdaa marka CNN uu ka kooban yahay hal ama in ka badan lakabyo convolutional ah oo ay raacdo isku-dubarid, iyo faafinta laba-jiho waxay dhacdaa marka wax-soo-saarka lakabka convolution loo diro shabakad neerfaha si buuxda ugu xidhan si loo kala saaro sawirka.
Si loo soo saaro walxaha qaarkood ee sawirka, filtarrada ayaa la isticmaalaa. Gudaha MLP, agabka la soo galiyo waa la miisaamay oo waxaa la geeyaa shaqada firfircoonida. RELU waxaa loo istcimaalaa is-daba-marin, halka MLP-na ay ka shaqeyso firfircooni aan toos ahayn oo ay ku xigto softmax. Aqoonsiga sawirka iyo muqaalka, falanqaynta semantic, iyo ogaanshaha erey-bixin, shabakadaha neural-ku waxay soo saaraan natiijooyin aad u fiican.
5. Shabakadda eexda Radial
Xuubka wax gelinta waxaa ku xiga lakabka neerfayaasha RBF iyo lakab wax soo saar leh oo leh hal nood qayb kasta oo ku jirta Shabakadda Shaqada Radial Basis. Gelitaanka waxaa lagu kala saarayaa iyadoo la barbardhigayo dhibcaha xogta laga soo xigtay goobta tababarka, halkaas oo neuron kasta uu hayo nooc. Tani waa mid ka mid ah tusaalayaasha tababarka.
Neuron kastaa wuxuu xisaabiyaa masaafada Euclidean ee u dhaxaysa gelinta iyo nooceeda marka vector-ka cusub ee wax-gelinta [n-cabbirka vector-ka aad isku dayayso inaad kala qaybiso] la kala saaro. Haddii aan leenahay laba fasal, Fasalka A iyo Class B, gelinta cusub ee la kala saarayaa waxay la mid tahay tusaalooyinka fasalka A marka loo eego nooca B.
Natiijo ahaan, waxaa laga yaabaa in lagu calaamadiyo ama loo kala saaro sida fasalka A.
6. Shabakadda Neural ee soo noqnoqda
Shabakadaha Neural-ka ee soo noqnoqda waxaa loo qaabeeyey inay badbaadiyaan wax soo saarka lakabka ka dibna dib loogu celiyo gelinta si ay u caawiyaan saadaalinta natiijada lakabka. Hordhac-u-qaadis ah shabakada neuralada badiyaa waa lakabka hore, oo ay ku xigto lakabka neerfaha ee soo noqnoqda, halkaas oo shaqada xusuusta ay ku xasuusato qayb ka mid ah macluumaadka ay hayso marxaladii hore.
Dhacdadani waxay isticmaashaa faafin hore. Waxay kaydinaysaa xogta loo baahan doono mustaqbalka. Haddii ay dhacdo in saadaasha ay khaldan tahay, heerka waxbarashada waxaa loo isticmaalaa in lagu sameeyo hagaajin yar. Natiijo ahaan, marka dib-u-faafintu sii socoto, waxay noqon doontaa mid sii kordheysa oo sax ah.
Codsiyada
Shabakadaha neerfaha waxaa loo isticmaalaa in lagu xalliyo dhibaatooyinka xogta ee qaybo kala duwan; tusaalooyin qaar ayaa hoos lagu muujiyey.
- Aqoonsiga Wejiga - Xalka Aqoonsiga Wejiga waxay u adeegaan nidaam ilaalin wax ku ool ah. Nidaamyada aqoonsiga waxay la xiriiraan sawirrada dhijitaalka ah wejiyada aadanaha. Waxaa loo isticmaalaa xafiisyada soo gelida doorashada. Markaa, nidaamyadu waxay xaqiijiyaan wejiga bini'aadamka waxayna barbar dhigaan liiska aqoonsiga ee ku kaydsan xogtiisa.
- Saadaasha saamiyada - Maalgashiga ayaa la kulma khataraha suuqa. Dhab ahaantii way adag tahay in la saadaaliyo horumarka mustaqbalka ee suuqa saamiyada ee aadka u kacsan. Kahor shabakadaha neerfayaasha, wejiyada dhiilloon ee joogtada ah ee isbeddelaya waxay ahaayeen kuwo aan la saadaalin karin. Laakiin, maxaa wax walba beddelay? Dabcan, waxaan ka hadlaynaa shabakadaha neerfaha… Multilayer Perceptron MLP (nooc ka mid ah nidaamka sirdoonka macmalka ah ee gudbinta) ayaa loo adeegsadaa si loo abuuro saadaashi saamiyada guuleysta wakhtiga dhabta ah.
- Warbaahinta bulshada - Iyadoo aan loo eegin sida ay u dhawaaqi karto, warbaahinta bulshadu waxay beddeshay dariiqa jira ee jiritaanka. Hab-dhaqanka isticmaaleyaasha baraha bulshada waxa lagu daraaseeyaa iyadoo la isticmaalayo Shabakadaha Neural-ka ee Artificial. Falanqaynta tartanka, xogta lagu bixiyo maalin kasta iyada oo la adeegsanayo isdhexgalka farsamada waa la ururiyaa oo la baaraa. Ficilada isticmaalayaasha warbaahinta bulshada waxaa ku celceliyay shabakadaha neerfaha. Dabeecadaha shakhsiyaadka waxaa lagu xiri karaa habka kharashka ee dadka marka xogta lagu falanqeeyo shabakadaha warbaahinta bulshada. Xogta laga helo barnaamijyada warbaahinta bulshada ayaa la macdaneeyaa iyadoo la isticmaalayo Multilayer Perceptron ANN.
- Daryeelka caafimaadka - Shakhsiyaadka adduunka maanta ayaa isticmaalaya faa'iidooyinka tignoolajiyada warshadaha daryeelka caafimaadka. Ganacsiga daryeelka caafimaadka, Convolutional Neural Networks waxaa loo isticmaalaa ogaanshaha raajada, CT scans, iyo ultrasound. Xogta sawirka caafimaadka ee laga helay imtixaanada aan soo sheegnay waa la qiimeeyaa oo la qiimeeyaa iyadoo la isticmaalayo moodooyinka shabakada neerfaha, maadaama CNN loo isticmaalo habaynta sawirka. Horumarinta hababka aqoonsiga codka, shabakada neerfaha ee soo noqnoqda (RNN) ayaa sidoo kale la isticmaalaa.
- Warbixinta Cimilada - Kahor hirgelinta garaadka macmalka ah, saadaasha waaxda saadaasha hawada weligood sax ma ahayn. Saadaasha cimilada ayaa inta badan la sameeyaa si loo saadaaliyo xaaladaha cimilada ee dhici doona mustaqbalka. Saadaasha cimilada ayaa loo isticmaalay si loo saadaaliyo suurtagalnimada masiibooyinka dabiiciga ah xilligan casriga ah. Saadaasha hawada waxaa lagu sameeyaa iyadoo la adeegsanayo multilayer perceptron (MLP), shabakadaha neerfaha ee convolutional (CNN), iyo shabakadaha neural ee soo noqnoqda (RNN).
- Difaaca - Saadka, falanqaynta weerarka hubaysan, iyo goobta shayga oo dhan waxay shaqaaleeyaan shabakadaha neerfaha. Waxa kale oo ay ka shaqeeyaan ilaalinta hawada iyo badda, iyo sidoo kale inay maamulaan diyaaradaha aan duuliyaha lahayn. Sirdoonka macmalku wuxuu siinayaa warshadaha difaaca kobcinta aadka loogu baahan yahay si ay kor ugu qaadaan tignoolajiyada. Si loo ogaado jiritaanka miinooyinka biyaha hoostooda, Convolutional Neural Networks (CNN) ayaa loo isticmaalaa.
Faa'iidada
- Xitaa haddii dhowr neuron ee shabakada neerfaha aysan si sax ah u shaqeynin, shabakadaha neerfaha ayaa wali soo saari doona wax soo saar.
- Shabakadaha neerfaha ayaa awood u leh inay wax ku bartaan waqtiga dhabta ah oo ay la qabsadaan goobahooda isbeddelka ah.
- Shabakadaha neerfaha waxay baran karaan inay qabtaan hawlo kala duwan. Si loo bixiyo natiijada saxda ah ee ku saleysan xogta la bixiyay.
- Shabakadaha neerfaha ayaa leh awood iyo karti ay ku qabtaan hawlo dhowr ah isku mar.
Qasaaraha
- Shabakadaha neerfaha ayaa loo isticmaalaa in lagu xalliyo dhibaatooyinka. Ma daaha ka qaadayo sharraxaadda ka dambeysa "sababta iyo sida" ay u samaysay xukumeenta ay samaysay sababtoo ah qallafsanaanta shabakadaha. Natiijo ahaan, kalsoonida shabakada ayaa laga yaabaa inay meesha ka baxdo.
- Qaybaha shabakada neural waa kuwo isku xidhan. Taasi waa in la yiraahdo, shabakadaha neural waxay rabaan (ama aad ugu tiirsan yihiin) kombiyuutarada leh awood xisaabeed ku filan.
- Nidaamka shabakada neerfaha ma laha xeer gaar ah (ama xeerka suulka). Farsamada tijaabada-iyo-qallada, qaab-dhismeedka shabakad sax ah ayaa la aasaasay iyadoo la isku dayayo shabakadda ugu fiican. Waa nidaam u baahan hagaajin badan.
Ugu Dambeyn
Beerta shabakadaha neerfaha si degdeg ah ayey u fidaysaa. Waa muhiim in la barto oo la fahmo fikradaha qaybtan si loo awoodo in wax looga qabto.
Noocyada badan ee shabakadaha neerfaha ayaa lagu daboolay maqaalkan. Waxaad isticmaali kartaa shabakadaha neural si aad wax uga qabato dhibaatooyinka xogta ee dhinacyada kale haddii aad wax badan ka barato edbintan.
Leave a Reply