Een ‘neuraal netwerk’ is een geavanceerde computerarchitectuur, gemodelleerd naar de neuronen in het menselijk brein. Het functioneert door het proces van informatieoverdracht en -verwerking te simuleren via onderling verbonden knooppunten die gewoonlijk kunstmatige neuronen of eenvoudigweg neuronen worden genoemd. In de context van kunstmatige intelligentie (AI) en machinaal leren (ML) dienen neurale netwerken als de belangrijkste techniek waarop Deep Learning-modellen zijn gebouwd, waardoor computers patronen kunnen herkennen, gegevens kunnen analyseren en voorspellingen of beslissingen kunnen maken zonder expliciete programmering.
Neurale netwerken bestaan uit een invoerlaag, een of meer verborgen lagen en een uitvoerlaag, waarbij elke laag een aantal neuronen bevat. De invoerlaag ontvangt ruwe gegevens zoals tekst of afbeeldingen, de verborgen laag(en) verwerken de gegevens en de uitvoerlaag levert het eindresultaat in de vorm van classificatie, voorspelling of beslissing. Neuronen binnen deze lagen zijn verbonden door paden die synapsen worden genoemd en waaraan gewichten worden toegewezen die het belang van een bepaalde input bepalen. Leren vindt plaats wanneer een neuraal netwerk deze gewichten nauwkeurig afstemt om fouten te minimaliseren, waardoor de nauwkeurigheid van zijn voorspellingen toeneemt.
Een van de meest gebruikte typen neurale netwerken is het Convolutional Neural Network (CNN), dat gespecialiseerd is in op afbeeldingen gebaseerde taken zoals objectherkenning, beeldclassificatie en computervisie. Een ander populair type is het Long Short-Term Memory (LSTM)-netwerk, ontworpen voor het verwerken van sequentiegegevens of tijdreeksgegevens, waardoor het geschikt is voor toepassingen zoals tekst- en spraakherkenning, natuurlijke taalverwerking en financiële prognoses.
Neurale netwerken zijn geïmplementeerd in verschillende domeinen, variërend van gezondheidszorg tot financiën, en van autonome voertuigen tot aanbevelingssystemen. Op het gebied van de gezondheidszorg worden neurale netwerken gebruikt om ziekten op te sporen en te diagnosticeren door middel van medische beeldvorming; bijvoorbeeld het nauwkeurig detecteren van kankers in mammografieën. In de financiële wereld kunnen neurale netwerken worden gebruikt om markttrends te voorspellen, risicofactoren te analyseren en geautomatiseerde handelsaanbevelingen te geven. Bedrijven als Tesla en Waymo hebben neurale netwerken in hun autonome voertuigsystemen ingezet voor objectherkenning en omgevingsdetectie. Aanbevelingssystemen, zoals die worden gebruikt door Netflix en Amazon, maken gebruik van neurale netwerken om gebruikersvoorkeuren te analyseren en gepersonaliseerde inhoudsaanbevelingen te geven.
Bij AppMaster, een krachtig no-code platform voor applicatieontwikkeling, kunnen neurale netwerken worden geïntegreerd in backend-, web- en mobiele applicaties. Klanten kunnen deze applicaties gebruiken voor taken als beeldherkenning, tekstanalyse en beslissingsondersteunende systemen. Met de visuele tools van AppMaster kunnen gebruikers snel applicaties ontwerpen en bouwen waarin neurale netwerken zijn opgenomen, zonder dat daarvoor uitgebreide programmeerkennis nodig is.
Met het AppMaster platform kunnen klanten backend-applicaties genereren met Go (Golang), webapplicaties met Vue3-framework en JS/TS, en mobiele applicaties met behulp van een servergestuurde aanpak op basis van Kotlin en Jetpack Compose voor Android, evenals SwiftUI voor iOS. Dit maakt een naadloze integratie van neurale netwerken in applicaties mogelijk, waardoor gebruikers beschikken over geavanceerde AI-mogelijkheden.
Bovendien houdt het AppMaster platform zich aan essentiële best practices voor softwareontwikkeling, zoals het automatisch genereren van migratiescripts voor databaseschema's, evenals het creëren van uitgebreide en up-to-date Swagger (OpenAPI) -documentatie voor endpoints. Bij elke wijziging aan de applicatie regenereert AppMaster de applicatie helemaal opnieuw, waardoor technische schulden worden geëlimineerd en optimale prestaties en schaalbaarheid worden gegarandeerd.
Samenvattend is een neuraal netwerk een computermodel dat de structuur en functie van menselijke neuronen simuleert, waardoor efficiënt leren, analyseren en beslissen in verschillende toepassingen mogelijk is. Door gebruik te maken van neurale netwerken en andere geavanceerde AI- en ML-technieken stellen platforms als AppMaster bedrijven en individuen in staat om state-of-the-art applicaties te ontwikkelen die echte problemen oplossen en gebruikerservaringen in verschillende sectoren optimaliseren.
