neuroverkkojen

Neuroverkot ovat koneoppimisen menetelmä, jossa tieto välitetään solun kaltaisten yksiköiden (neuronien) muodostamien kerrosten kautta. Jokainen yhteys määritellään painolla; neuronit vastaanottavat syötteen, laskevat siihen liittyvän summan, soveltavat aktivaatiofunktiota ja siirtävät tuloksen seuraavaan kerrokseen. Opetuksessa verkon painot muokkautuvat niin, että verkko pystyy minimoimaan ennusteen virheen esimerkkitietojen perusteella.

Yleisin opetusmenetelmä on valvottu oppiminen, jossa virhe lasketaan todellisen arvon ja verkon arvion erona, ja virhe kohdistetaan verkon kerroksiin takaisinkertomalla (takapropagointi) sekä soveltaen optimoijia, kuten gradienttien descent. Data- ja laskentatehon kasvaessa opetus voi sisältää myös säännöllistämistä ja monimutkaisempia tarkoituksia.

Neuroverkot voivat olla erilaisia arkkitehtuureja: feedforward-verkot, konvoluutioneuroverkot (CNN) erityisesti kuvien käsittelyssä, toistuvat verkot (RNN) aikasarjajohtoisissa tehtävissä sekä transformer-pohjaiset mallit, joita käytetään laajasti luonnollisessa kielessä ja suurissa kielimallinnusprojekteissa.

Historiaan kuuluvat perceptronit 1950-luvulla ja takapropagoinnin leviäminen 1980-luvulla; syväoppimisen nousu 2010-luvulla suurten datamäärien ja GPU-kiihdytyksen ansiosta on tuonut merkittävää edistystä moniin sovelluksiin.

Sovelluksia ovat kuvien ja puheen tunnistus, luonnollisen kielen käsittely, lääketiede, robotiikka ja talous. Rajoitteita ovat suurten datamäärien tarve, musta laatikko -luonne, mahdolliset eettiset ja yhteiskunnalliset vaikutukset sekä merkittävä laskenta- ja energiankulutus. Neuroverkkojen kehitys jatkuu, ja ne vaativat tulkittavuutta sekä vastuullisia käytäntöjä.