Wat zijn neural networks?
Neural Networks zijn een vorm van machine learning die is geïnspireerd op de manier waarop de hersenen werken. Het zijn algoritmen die bestaan uit een netwerk van kunstmatige neuronen, die met elkaar verbonden zijn door middel van synaptische verbindingen.
Neural Networks kunnen worden gebruikt voor een verscheidenheid aan taken, waaronder beeld- en spraakherkenning, natuurlijke taalverwerking, voorspellende analyses, en zelfs autonome voertuigen. Ze worden vaak gebruikt voor taken waarvoor traditionele algoritmen minder effectief zijn, of waarvoor geen duidelijke regels kunnen worden vastgesteld.
Een neuraal netwerk wordt getraind door middel van een dataset van voorbeelden. Het netwerk past zijn parameters aan om patronen te leren in de gegevens, zodat het in staat is om nieuwe voorbeelden te classificeren of voorspellingen te doen. Er zijn verschillende soorten Neural Networks, zoals feedforward netwerken, recurrente netwerken en convolutie netwerken, elk met hun eigen unieke kenmerken en toepassingen.
Hoe werken neural networks?
Neural Networks werken door informatie te verwerken via een netwerk van kunstmatige neuronen. Elke kunstmatige neuron is verbonden met andere neuronen via synaptische verbindingen en kan gegevens invoeren, uitvoeren en doorgeven aan andere neuronen.
Het proces van het verwerken van informatie in een neuraal netwerk begint met het invoeren van gegevens, ook wel input genoemd. Dit kan bijvoorbeeld een afbeelding, een stuk tekst of een reeks getallen zijn. De input wordt vervolgens doorgegeven aan de eerste laag van neuronen, die elk een gewicht toewijzen aan de input en deze vermenigvuldigen met hun eigen set van gewichten. De resultaten van deze berekeningen worden vervolgens doorgegeven aan de volgende laag neuronen, die dezelfde berekeningen uitvoeren.
Dit proces van input, berekening en doorgeven wordt herhaald totdat de output laag is bereikt. De output laag bevat de uiteindelijke resultaten van de berekeningen, die kunnen worden geïnterpreteerd als een classificatie, een voorspelling of een beslissing.
Tijdens het trainen van het neuraal netwerk worden de gewichten van de synaptische verbindingen aangepast om de nauwkeurigheid van de voorspellingen te verbeteren. Dit gebeurt door het vergelijken van de voorspelde output met de gewenste output en het aanpassen van de gewichten om de fout te verminderen. Dit proces wordt herhaald totdat het neuraal netwerk in staat is om nauwkeurige voorspellingen te doen op nieuwe, ongeziene gegevens.
Het trainen van een neuraal netwerk kan lang duren, en er zijn verschillende methoden en algoritmen om het trainingsproces te versnellen en de nauwkeurigheid te verbeteren. Over het algemeen geldt echter dat hoe meer gegevens beschikbaar zijn om het netwerk te trainen, hoe beter de prestaties zullen zijn.
Neural networks voor beginners
- Leer de basisprincipes: Begin met het bestuderen van de basisprincipes van machine learning en Neural Networks. Dit omvat concepten zoals trainingsgegevens, algoritmen, parameters, gewichten en biases. Er zijn veel online cursussen, tutorials en boeken beschikbaar die je kunnen helpen deze concepten te begrijpen.
- Kies een programmeertaal: Kies een programmeertaal om mee te werken. Populaire talen voor machine learning en Neural Networks zijn Python, R en MATLAB. Python is momenteel de meest populaire programmeertaal voor machine learning vanwege zijn uitgebreide bibliotheek van tools en bibliotheken.
- Gebruik een framework: Er zijn veel open source machine learning frameworks beschikbaar, zoals TensorFlow, Keras, PyTorch en scikit-learn. Deze frameworks bieden vaak vooraf gebouwde functies en methoden om te gebruiken bij het bouwen van Neural Networks.
- Begin met kleine projecten: Begin met kleine projecten en bouw geleidelijk aan je vaardigheden en ervaring op. Dit kan bijvoorbeeld het classificeren van afbeeldingen of het voorspellen van de prijzen van onroerend goed zijn. Het is ook een goed idee om openbare datasets te gebruiken om mee te oefenen en te experimenteren.
- Verken en experimenteer: Verken verschillende soorten Neural Networks en experimenteer met verschillende parameters en algoritmen. Dit zal je helpen te begrijpen hoe ze werken en wat het beste werkt voor jouw specifieke toepassing.
Populaire online cursussen
- Neural Networks and Deep Learning (Coursera)
- Introduction to Deep Learning (Udacity)
- Deep Learning Specialization (Coursera)
- Fast.ai (Online courses on deep learning)
Boeken
- Deep Learning (Goodfellow, Bengio, and Courville)
- Neural Networks and Deep Learning (Nielsen)
Online communities en forums
- Reddit Machine Learning community
- Keras community forum
- TensorFlow community forum
- Deep Learning community on Slack
Online tutorials en blogsposts
- Medium (Deep learning en AI categorieën)
- Towards Data Science
- Machine Learning Mastery
- Analytics Vidhya
Voor- en nadelen van Neural Networks
Voordelen van Neural Networks
- Flexibiliteit: Neural Networks zijn zeer flexibel en kunnen worden aangepast om verschillende soorten problemen op te lossen. Ze kunnen worden gebruikt voor patroonherkenning, spraak- en beeldverwerking, natuurlijke taalverwerking, voorspellende analyses en nog veel meer.
- Hoge nauwkeurigheid: Neural Networks hebben vaak een hoge nauwkeurigheid bij het voorspellen van uitkomsten of het classificeren van gegevens, vooral in vergelijking met traditionele algoritmen. Dit is te danken aan de vermogen om complexe patronen in gegevens te herkennen en te leren.
- Zelflerend: Neural Networks zijn zelflerend en kunnen zichzelf aanpassen aan nieuwe gegevens naarmate ze meer worden getraind. Dit betekent dat ze in staat zijn om betere voorspellingen te doen naarmate er meer gegevens beschikbaar komen.
- Parallelle verwerking: Neural Networks kunnen parallel werken en meerdere taken tegelijkertijd uitvoeren. Hierdoor kunnen ze grote hoeveelheden gegevens verwerken en complexe berekeningen uitvoeren in een kortere tijd.
- Robuust: Neural Networks zijn robuust en kunnen goed presteren in situaties waar traditionele algoritmen moeite mee hebben, zoals bijvoorbeeld bij gegevens met veel ruis, afwijkingen of inconsistenties.
Nadelen van Neural Networks
- Black box: Neural Networks zijn vaak moeilijk te interpreteren. Het is niet altijd duidelijk waarom een neuraal netwerk een bepaalde voorspelling doet of classificatie maakt. Dit wordt ook wel het “black box”-probleem genoemd. Hierdoor is het lastig om vertrouwen te hebben in de resultaten van een neuraal netwerk.
- Hoge rekenkracht vereist: Neural Networks vereisen vaak veel rekenkracht en geheugen. Vooral bij grote datasets kan het trainen van een neuraal netwerk zeer tijdrovend zijn en veel computerkracht vereisen.
- Grote datasets vereist: Om een neuraal netwerk nauwkeurig te trainen, zijn grote datasets nodig. Als de dataset te klein is, kan het neuraal netwerk overfitting vertonen en niet goed presteren op nieuwe gegevens.
- Mogelijke overfitting: Neural Networks hebben de neiging om overfitting te veroorzaken als ze te veel worden getraind met dezelfde gegevens. Dit kan ertoe leiden dat het neuraal netwerk goed presteert op de trainingsgegevens, maar slecht presteert op nieuwe, ongeziene gegevens.
- Gevoeligheid voor ruis: Neural Networks kunnen gevoelig zijn voor ruis in de gegevens. Dit kan leiden tot foutieve voorspellingen en een verminderde nauwkeurigheid.
- Data-analyse en voorbereiding: Het vereist vaak veel tijd en moeite om de gegevens te analyseren en voor te bereiden voordat het neuraal netwerk kan worden getraind. Dit kan betekenen dat er extra stappen moeten worden genomen om de gegevens te reinigen en te normaliseren voordat ze kunnen worden gebruikt.
Wanneer zijn Neural Networks interessant?
- Beeld- en spraakherkenning: Neural Networks zijn bijzonder effectief in het herkennen van patronen in beelden en geluiden. Dit kan worden toegepast in spraakherkenning, gezichtsherkenning, objectherkenning en nog veel meer.
- Natuurlijke taalverwerking: Neural Networks kunnen worden gebruikt voor natuurlijke taalverwerkingstaken, zoals het vertalen van talen, samenvatten van teksten, het begrijpen van vragen en het genereren van tekst.
- Predictive analytics: Neural Networks kunnen worden gebruikt voor voorspellende analyses in verschillende domeinen, zoals financiën, gezondheidszorg, marketing en nog veel meer. Ze kunnen bijvoorbeeld worden gebruikt voor het voorspellen van toekomstige verkoopcijfers, het voorspellen van kredietrisico’s en het voorspellen van ziektesymptomen.
- Autonome voertuigen: Neural Networks worden gebruikt in autonome voertuigen voor het detecteren van objecten, het plannen van routes en het nemen van beslissingen in realtime.
- Spelletjes en gaming: Neural Networks kunnen worden gebruikt om strategieën te ontwikkelen en te verbeteren in spellen zoals schaken, Go en andere games.
- Fraudedetectie: Neural Networks kunnen worden gebruikt voor het detecteren van fraude, bijvoorbeeld door het identificeren van ongewone transacties in financiële gegevens.
Standaarden binnen Neural Networks
- TensorFlow: TensorFlow is een open source-softwarebibliotheek voor het bouwen en trainen van Neural Networks. Het wordt veel gebruikt in de industrie en de academische wereld vanwege de uitgebreide documentatie en de grote gemeenschap van ontwikkelaars.
- Keras: Keras is een high-level neurale netwerk-API die is geschreven in Python. Het biedt een eenvoudige manier om Neural Networks te bouwen en te trainen met behulp van verschillende algoritmen en modellen.
- PyTorch: PyTorch is een ander populair open source framework voor het bouwen en trainen van Neural Networks. Het biedt verschillende hulpmiddelen en functies om de ontwikkeling van Neural Networks te vergemakkelijken.
- ONNX: ONNX (Open Neural Network Exchange) is een open source standaard voor het delen van neurale netwerkmodellen tussen verschillende platforms. Hierdoor kunnen ontwikkelaars Neural Networks bouwen en trainen in een bepaald framework en deze modellen vervolgens delen en implementeren in een ander framework.
- CUDA: CUDA (Compute Unified Device Architecture) is een platform voor parallelle berekeningen op grafische processors (GPU’s). Dit platform is ontwikkeld door NVIDIA en wordt veel gebruikt voor het versnellen van de training en inferentie van Neural Networks.
Technologieën, programmeertalen en tools die vaak worden gebruikt bij Neural Networks
- Programmeertalen: Python is momenteel de meest populaire programmeertaal voor machine learning en Neural Networks vanwege de grote hoeveelheid bibliotheken en tools die beschikbaar zijn, zoals TensorFlow, Keras, PyTorch en scikit-learn. R is ook een populaire taal voor machine learning en statistiek, vooral in de academische wereld.
- Frameworks: Er zijn verschillende open source frameworks beschikbaar voor het bouwen en trainen van Neural Networks, waaronder TensorFlow, Keras, PyTorch, Caffe en Theano. Deze frameworks bieden vooraf gebouwde functies en methoden om te gebruiken bij het bouwen van Neural Networks.
- GPU’s: Grafische processors (GPU’s) worden vaak gebruikt bij het trainen van Neural Networks vanwege hun vermogen om parallelle berekeningen uit te voeren en de verwerkingssnelheid te versnellen. NVIDIA GPU’s zijn bijvoorbeeld zeer populair voor het trainen van Neural Networks.
- Cloud computing platforms: Cloud computing platforms zoals Amazon Web Services (AWS), Google Cloud en Microsoft Azure bieden GPU’s en krachtige computingresources die kunnen worden gebruikt voor het trainen en implementeren van Neural Networks.
- Data-analysetools: Om datasets voor te bereiden en te analyseren, worden vaak tools gebruikt zoals Pandas, NumPy en Scikit-learn.
- Visualisatietools: Om resultaten te visualiseren en inzicht te krijgen in hoe Neural Networks werken, worden vaak visualisatietools gebruikt zoals TensorBoard, Matplotlib en Seaborn.
Neural Networks automatisatie
- Google Cloud AutoML: Google Cloud AutoML biedt verschillende tools voor het bouwen van aangepaste Neural Networks zonder dat er diepgaande kennis van machine learning vereist is. Deze tools omvatten AutoML Vision, AutoML Natural Language en AutoML Tables.
- H2O.ai: H2O.ai biedt een open source AutoML-platform voor het bouwen van Neural Networks en andere machine learning-modellen. Het platform omvat verschillende tools voor gegevensvoorbereiding, modelframe-selectie en hyperparameter-optimalisatie.
- DataRobot: DataRobot biedt een geautomatiseerd machine learning-platform dat Neural Networks en andere machine learning-modellen kan bouwen en trainen. Het platform omvat functies zoals geautomatiseerde modelframe-selectie, hyperparameter-optimalisatie en geautomatiseerde documentatie.
- Auto-Keras: Auto-Keras is een open source AutoML-platform voor Keras, een framework voor het bouwen van Neural Networks. Auto-Keras biedt geautomatiseerde modelselectie en hyperparameter-optimalisatie voor het bouwen van aangepaste Neural Networks.
Neural Networks voorbeelden
Beeldherkenning
Neural Networks worden vaak gebruikt voor het herkennen van objecten in afbeeldingen. Bijvoorbeeld, het herkennen van gezichten of het identificeren van de inhoud van foto’s op sociale media.
Spraakherkenning
Neural Networks worden ook gebruikt voor spraakherkenning, zoals in virtuele assistenten zoals Siri, Alexa of Google Assistant.
autonome voertuigen
Neural Networks worden gebruikt in autonome voertuigen voor het detecteren van objecten, het plannen van routes en het nemen van beslissingen in realtime.
Fraudedetectie
Neural Networks kunnen worden gebruikt voor het detecteren van fraude, bijvoorbeeld door het identificeren van ongewone transacties in financiële gegevens.
Financiële voorspellingen
Neural Networks kunnen worden gebruikt voor het voorspellen van toekomstige aandelenprijzen of het voorspellen van de economische groei.
gezondheidszorg
Neural Networks kunnen worden gebruikt in de gezondheidszorg voor diagnose en prognose van ziekten.
Natuurlijke taalverwerking
Neural Networks kunnen worden gebruikt voor natuurlijke taalverwerkingstaken, zoals het vertalen van talen, samenvatten van teksten, het begrijpen van vragen en het genereren van tekst.
Gaming
Neural Networks kunnen worden gebruikt om strategieën te ontwikkelen en te verbeteren in spellen zoals schaken, Go en andere games.
Neural Networks VS Symbolic AI
Neural Networks en symbolische AI (ook wel bekend als regelgebaseerde systemen) zijn twee verschillende benaderingen van kunstmatige intelligentie. Ze verschillen in de manier waarop ze kennis representeren en verwerken.
Symbolische AI gebruikt een regelgebaseerd systeem om kennis te vertegenwoordigen en te verwerken. Hierbij worden regels gedefinieerd die bepalen hoe de kennis moet worden verwerkt en hoe de uitvoer moet worden gegenereerd op basis van de invoer. De regels zijn vaak expliciet geprogrammeerd door een menselijke expert op basis van de beschikbare kennis.
Neural Networks daarentegen gebruiken een meer impliciete benadering van kennisrepresentatie. In plaats van regels te definiëren, worden Neural Networks getraind op basis van voorbeelden om patronen te herkennen en verbanden te leggen in de gegevens. Hierdoor kunnen Neural Networks zelflerend zijn en kunnen ze zich aanpassen aan veranderende omstandigheden.
Een belangrijk voordeel van Neural Networks is dat ze kunnen omgaan met complexe en ongestructureerde gegevens, zoals afbeeldingen, spraak en tekst. Symbolische AI is echter vaak beter geschikt voor het oplossen van problemen waarbij de kennis expliciet en gestructureerd is, zoals in de gezondheidszorg of de wetenschap.
Een belangrijke beperking van Neural Networks is dat ze moeilijk te interpreteren zijn. Het is vaak niet duidelijk hoe het netwerk tot zijn beslissingen komt en waarom het bepaalde verbanden legt in de gegevens. Symbolische AI heeft als voordeel dat het transparanter is en dat de regels begrijpelijk zijn voor mensen.
Neural Network use cases
- Beeldclassificatie: Neural Networks worden vaak gebruikt voor beeldclassificatie, waarbij ze in staat zijn om objecten in afbeeldingen te detecteren en te classificeren. Dit kan bijvoorbeeld worden gebruikt voor de detectie van verkeersborden in autonome voertuigen, of voor gezichtsherkenning.
- Natuurlijke taalverwerking: Neural Networks worden vaak gebruikt voor natuurlijke taalverwerking (NLP), waarbij ze kunnen worden gebruikt voor taken zoals vertaling van talen, samenvatten van teksten, vraagbeantwoording en sentimentanalyse.
- Spraakherkenning: Neural Networks worden gebruikt voor spraakherkenning en spraakgeneratie, wat kan worden gebruikt in chatbots, virtuele assistenten en zelfs in audioboeken.
- Financiële voorspellingen: Neural Networks kunnen worden gebruikt voor het voorspellen van aandelenprijzen, rentetarieven, economische groei en andere financiële gegevens.
- Autonome voertuigen: Neural Networks worden gebruikt in autonome voertuigen voor het detecteren van objecten, het plannen van routes en het nemen van beslissingen in realtime.
- Fraudedetectie: Neural Networks kunnen worden gebruikt voor het detecteren van fraude in financiële transacties.
- Gezondheidszorg: Neural Networks kunnen worden gebruikt in de gezondheidszorg voor diagnose en prognose van ziekten.
- Gaming: Neural Networks kunnen worden gebruikt om strategieën te ontwikkelen en te verbeteren in spellen zoals schaken, Go en andere games.