„Sieć neuronowa” to zaawansowana architektura obliczeniowa wzorowana na neuronach znajdujących się w ludzkim mózgu. Działa poprzez symulację procesu przesyłania i przetwarzania informacji przez połączone ze sobą węzły, zwane potocznie sztucznymi neuronami lub po prostu neuronami. W kontekście sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) sieci neuronowe służą jako główna technika, na podstawie której budowane są modele głębokiego uczenia się, umożliwiając komputerom rozpoznawanie wzorców, analizowanie danych oraz dokonywanie przewidywań lub decyzji bez wyraźnego programowania.
Sieci neuronowe składają się z warstwy wejściowej, jednej lub więcej warstw ukrytych i warstwy wyjściowej, przy czym każda warstwa zawiera pewną liczbę neuronów. Warstwa wejściowa otrzymuje surowe dane, takie jak tekst lub obrazy, warstwa ukryta przetwarza dane, a warstwa wyjściowa zapewnia ostateczny wynik w postaci klasyfikacji, przewidywania lub decyzji. Neurony w tych warstwach są połączone ścieżkami zwanymi synapsami, którym przypisano wagi określające znaczenie konkretnego sygnału wejściowego. Uczenie się ma miejsce, gdy sieć neuronowa dostraja te wagi, aby zminimalizować błędy, a w konsekwencji zwiększyć dokładność swoich przewidywań.
Jednym z najczęściej stosowanych typów sieci neuronowych jest konwolucyjna sieć neuronowa (CNN), która specjalizuje się w zadaniach opartych na obrazach, takich jak rozpoznawanie obiektów, klasyfikacja obrazów i wizja komputerowa. Innym popularnym typem jest sieć Long Short-Term Memory (LSTM), przeznaczona do przetwarzania danych sekwencyjnych lub danych szeregów czasowych, dzięki czemu nadaje się do zastosowań takich jak rozpoznawanie tekstu i mowy, przetwarzanie języka naturalnego i prognozowanie finansowe.
Sieci neuronowe wdrożono w różnych dziedzinach, od opieki zdrowotnej po finanse, od pojazdów autonomicznych po systemy rekomendacyjne. W dziedzinie opieki zdrowotnej sieci neuronowe wykorzystuje się do wykrywania i diagnozowania chorób za pomocą obrazowania medycznego; na przykład dokładne wykrywanie nowotworów na mammogramach. W finansach sieci neuronowe można wykorzystać do prognozowania trendów rynkowych, analizowania czynników ryzyka i zapewniania zautomatyzowanych rekomendacji handlowych. Firmy takie jak Tesla i Waymo wykorzystały sieci neuronowe w swoich systemach pojazdów autonomicznych do rozpoznawania obiektów i wykrywania otoczenia. Systemy rekomendujące, takie jak te używane przez Netflix i Amazon, wykorzystują sieci neuronowe do analizowania preferencji użytkowników i dostarczania spersonalizowanych rekomendacji treści.
W AppMaster, potężnej platformie no-code do tworzenia aplikacji, sieci neuronowe można integrować z aplikacjami backendowymi, internetowymi i mobilnymi. Klienci mogą używać tych aplikacji do zadań takich jak rozpoznawanie obrazów, analiza tekstu i systemy wspomagania decyzji. Dzięki narzędziom wizualnym AppMaster użytkownicy mogą szybko projektować i budować aplikacje wykorzystujące sieci neuronowe, bez konieczności posiadania rozległej wiedzy programistycznej.
Platforma AppMaster umożliwia klientom generowanie aplikacji backendowych w Go (Golang), aplikacji webowych z frameworkiem Vue3 i JS/TS oraz aplikacji mobilnych wykorzystujących podejście serwerowe w oparciu o Kotlin i Jetpack Compose dla Androida, a także SwiftUI dla iOS. Umożliwia to bezproblemową integrację sieci neuronowych z aplikacjami, zapewniając użytkownikom najnowocześniejsze możliwości sztucznej inteligencji.
Ponadto platforma AppMaster przestrzega podstawowych dobrych praktyk tworzenia oprogramowania, takich jak automatyczne generowanie skryptów migracji schematu bazy danych, a także tworzenie kompleksowej i aktualnej dokumentacji Swagger (OpenAPI) dla endpoints serwerów. Przy każdej zmianie aplikacji AppMaster regeneruje aplikację od zera, eliminując dług techniczny i zapewniając optymalną wydajność i skalowalność.
Podsumowując, sieć neuronowa to model obliczeniowy symulujący strukturę i funkcję ludzkich neuronów, umożliwiający efektywne uczenie się, analizę i podejmowanie decyzji w różnych zastosowaniach. Wykorzystując sieci neuronowe i inne zaawansowane techniki sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, platformy takie jak AppMaster umożliwiają firmom i osobom prywatnym tworzenie najnowocześniejszych aplikacji, które rozwiązują rzeczywiste problemy i optymalizują doświadczenia użytkowników w różnych branżach.
