Neurale netwerken: Het brein achter de machine onderscheiden  

In dit artikel

Introductie tot het neuraal netwerk

Artificiële intelligentie, ofwel AI, is de afgelopen jaren enorm gegroeid. Het heeft veel invloed gehad op verschillende industrieën. Een belangrijk onderdeel van deze technologie zijn neurale netwerken. In dit artikel gaan we dieper in op wat is een neuraal netwerk, neuromarketing, en hoe ze in de loop der tijd zijn veranderd.

Wat zijn neurale netwerken precies?

Neurale netwerken worden ook wel kunstmatige neurale netwerken (ANNs) genoemd. Het zijn slimme computermodellen geïnspireerd op het menselijk brein. Ze kunnen ingewikkelde taken uitvoeren. Denk aan patronen herkennen en natuurlijke taal begrijpen. Ze doen dit door gegevens te verwerken op een manier die lijkt op hoe onze hersenen werken.

Een neuraal netwerk bestaat uit drie lagen van kunstmatige neuronen. Die lijken wel met elkaar te praten. Tijdens het leren maken we verbindingen tussen deze neuronen sterker of zwakker. Dat kan door gewichten en instellingen aan te passen.

Hoe hebben neurale netwerken zich ontwikkeld?

Het neurale netwerk is ontstaan in de jaren 1940, met eenvoudige modellen. In die begintijd hadden deze modellen veel beperkingen omdat ze geen complexe taken konden uitvoeren. Het duurde een tijdje voordat het neurale netwerk echt populair werd.

Maar in recente decennia hebben neurale netwerken een enorme groei doorgemaakt. Dit komt vooral door krachtigere computers en grote hoeveelheden gegevens. Nieuwe algoritmen hebben ook hier ook bij geholpen. Er kan nu een dieper neuraal netwerk worden getraind. Ingewikkelde taken, zoals beeldherkenning en taalverwerking, kunnen zeer nauwkeurig uitgevoerd worden.

De biologie achter neurale netwerken

Het menselijk brein als inspiratiebron

Neurale netwerken zijn gemaakt om op dezelfde manier waarop het menselijk brein werkt. Ons brein kan heel goed informatie verwerken en taken uitvoeren. Het bestaat uit veel neuronen die met elkaar verbonden zijn en signalen doorgeven. Deze neurale verbindingen in ons brein zijn verantwoordelijk voor onze denkkracht.

Neuronen en synapsen: natuurlijke vs. artificiële

Biologische neuronen krijgen elektrische signalen binnen van andere neuronen via dendrieten en synapsen. Als de signalen een bepaalde grens bereiken, maakt het lichaam een elektrische schok aan. Dat noemen we een ‘actiepotentiaal’.

Deze schok wordt doorgegeven aan andere zenuwcellen. We gebruiken kunstmatige neuronen in kunstmatige neurale netwerken om biologische processen na te bootsen. Deze kunstmatige neuronen ontvangen informatie. Ze geven gewichten aan die informatie en nemen beslissingen op basis daarvan. Een gewicht is een getal dat het signaal tussen verschillende neuronen regelt.

Bouwstenen van neurale netwerken

Neuronen, gewichten en biases

In een neuronaal netwerk ontvangen neuronen informatie van andere neuronen of van buitenaf. Ze verwerken deze informatie door er gewichten aan toe te kennen, voegen er een aanpassing aan toe, en passen dan een soort regel toe om de uiteindelijke uitkomst van het neuron te bepalen. Dit gebeurt in elke laag van het neurale netwerk.

Lagen en dieptestructuren

Neurale netwerken bestaan meestal uit verschillende lagen. Het is belangrijk om te begrijpen hoe deze lagen samenwerken.

• De eerste laag is de invoerlaag. Dat is een startpunt waar de oorspronkelijke gegevens worden ontvangen. Denk aan dit als het begin van onze reis door het netwerk.
• Dan hebben we de tussenliggende lagen, die we verborgen lagen noemen. Deze lagen zijn als tussenstops op onze reis. Hier worden de gegevens verwerkt en veranderd. en wel op een manier die ons helpt om het uiteindelijke doel te bereiken.
• Ten slotte hebben we de laatste laag, de uitvoerlaag. Dit is als de eindbestemming van onze reis. Hier krijgen we het uiteindelijke resultaat van het netwerk. Dat is de informatie of de beslissing die we zochten.

Werking van het neurale netwerk

Feedforward en feedback mechanismen

Neurale netwerken maken gebruik van twee belangrijke werkingsmechanismen:

• Feedforward netwerk
  Hier beweegt informatie in één richting, van de invoerlaag naar de uitvoerlaag. Zonder enige vorm van terugkoppeling. Dit mechanisme is handig voor taken waarbij we patronen willen herkennen. Bij het identificeren van objecten in afbeeldingen. Hierbij worden gegevens verwerkt van begin tot eind. Maar zonder dat informatie teruggaat om eerdere stappen te beïnvloeden.
• Feedback netwerken
  Deze netwerken bevatten lussen. Hierbij wordt de uitvoer van een bepaalde laag teruggevoerd. Dit als input naar eerdere lagen. Dit feedbackmechanisme is waardevol voor taken die te maken hebben met opeenvolgend leren. Bijvoorbeeld bij natuurlijke taalverwerking. Hierbij wordt informatie herhaaldelijk door het netwerk gecirculeerd. Het wordt geleidelijk aangepast en verfijnd op basis van eerdere uitvoer en input.
• Activatiefuncties en hun rol
  Activatiefuncties (ook wel activatiefuncties genoemd) zijn een essentieel onderdeel van neurale netwerken. Activatiefuncties introduceren niet-lineariteit in het neurale netwerk. Dat is essentieel omdat het netwerk om complexe patronen en functies moet leren herkennen.
  • Sigmoid-functie (Logistic)

De sigmoid-functie heeft de vorm van een S-curve. Het verandert de invoerwaarden naar een bereik tussen 0 en 1.

• ReLU-functie (Rectified Linear Unit)

Dat is nu een van de meest populaire activatiefuncties vanwege zijn eenvoud en efficiëntie bij het trainen van diepe netwerken.

• Tanh-functie (Hyperbolische tangens)

Ook de tanh-functie heeft de vorm van een S-curve en zet de invoerwaarden om naar een bereik tussen -1 en 1. Het wordt soms gebruikt in neurale netwerken. Vooral als de invoerwaarden genormaliseerd zijn.

Verschillende soorten neurale netwerken

Het neurale netwerk kan verschillende vormen aannemen, afhankelijk van de taak en de gegevens die ze moeten verwerken. Hier zijn enkele veelvoorkomende soorten:

• Convolutionele neurale netwerken (CNN):
  CNN’s zijn sterke hulpmiddelen voor het werken met afbeeldingen. Zoals het herkennen van objecten en vormen. Ze gebruiken bewerkingen om stukjes van een afbeelding, zoals lijnen en patronen, te begrijpen. Hierdoor kunnen ze ingewikkelde afbeeldingen begrijpen en belangrijke details vinden. Deze netwerken bestaan meestal uit verschillende soorten lagen. Zo kunnen ze e afbeeldingen beter te begrijpen.
• Recurrente neurale netwerken (RNN)
  RNN’s zijn handig voor reeksen van gegevens, zoals tekst en tijdreeksen. Ze kunnen informatie van vorige stappen onthouden. En die dan gebruiken om de betekenis te begrijpen. Ze hebben lagen die speciaal zijn ontworpen om langetermijnverbanden vast te leggen.
• Diepe neurale netwerken (DNN)
  Diepe neurale netwerken, worden afgekort als DNN’s. Het zijn complexe modellen met meerdere lagen die kunnen leren van ingewikkelde gegevens. Ze worden gebruikt voor verschillende taken. Dat is bijvoorbeeld begrijpen van tekst. Maar ook herkennen van afbeeldingen en begrijpen van gesproken woorden. Deze netwerken leren op verschillende niveaus, wat ze veelzijdig maakt

Trainen van neurale netwerken

Data voorbereiding en verwerking

Het zijn de kwaliteit en kwantiteit van de trainingsdata die het succes bepalen van het neuraal netwerk. Het is van vitaal belang om gegevens te normaliseren. Ze moeten opgesplitst worden in trainings- en testsets.

Backpropagation en optimalisatie

Training van een neuraal netwerk, een cruciaal aspect van ai marketing, houdt in dat we de instellingen, zoals gewichten, aanpassen om de prestaties van het model te verbeteren. Dit proces maakt gebruik van het backpropagation-algoritme om fouten te identificeren en de instellingen vervolgens aan te passen, zodat de fouten kleiner worden.

Dit optimalisatieproces is van onschatbare waarde bij het toepassen van ai marketingstrategieën om nauwkeurigere voorspellingen en besluitvorming te bereiken.

Toepassingen en Use Cases

Neurale netwerken in beeld- en spraakherkenning

Een neuraal netwerk kan geweldig werk verrichten in beeldherkenning. Zoals het herkennen van objecten en gezichten. Ook worden ze veel gebruikt in spraakherkenning. Ze begrijpen natuurlijke taal, wat bijvoorbeeld Siri en chatbots mogelijk maakt. Zij geven eigenlijk het antwoord op de vraag wat is kunstmatige intelligentie?. 

Gebruik in financiën en gezondheidszorg

In de financiële sector helpt het neurale netwerk met het voorspellen van markttrends. Maar ook voor het analyseren van risico’s. In de gezondheidszorg worden ze belangrijk gebruikt voor het begrijpen van medische beelden. Ze helpen bij het stellen van diagnoses. En gelijk bij het aanpassen van behandelingen aan individuele patiënten.

Voordelen van het neurale netwerk

Flexibiliteit en aanpasbaarheid

Een groot voordeel van neurale netwerken is dat ze ingewikkelde gegevens kunnen begrijpen. Ze zijn flexibel en kunnen verschillende soorten informatie en taken aanpakken. Dat maakt hen heel handig en krachtig.

Complex probleemoplossend vermogen

Het neurale netwerk werkt heel goed bij het oplossen van moeilijke problemen. Die konden vroeger niet opgelost konden worden met gewone regels. Dit heeft gezorgd voor grote doorbraken. Enkele voorbeelden:

• foto’s verwerken
• begrijpen van mensentaal
• zelfrijdende auto’s.

Uitdagingen en Beperkingen

Overfitting en generalisatieproblemen

In neurale netwerken komt vaak het probleem van ‘overfitting’ voor. Dit betekent dat het model goed werkt op de gegevens waarmee het is getraind. Maar minder goed op nieuwe, onbekende gegevens. Het is lastig om de fouten op de trainingsgegevens te verminderen en gelijk de overfitting te voorkomen.

De ‘zwarte doos’ problematiek

Neurale netwerken worden soms ‘zwarte dozen’ genoemd. Dat is omdat het moeilijk is om te begrijpen hoe ze precies beslissingen nemen. Dit kan problemen veroorzaken bij het uitleggen van beslissingen aan mensen. Maar ook bij het zorgen dat de ethieken in AI  op de juiste manier gevolgd worden.

Artificiële neurale netwerken

Definitie en onderscheid met biologische netwerken

Kunstmatige neurale netwerken zijn als wiskundige versies van hersencellen. Ze hebben lagen met kunstmatige neuronen. Het neuraal netwerk werkt met rekenkundige regels om informatie te verwerken.

Structuur en specifieke toepassingen

Kunstmatige neurale netwerken bestaan uit verschillende lagen. Er zijn invoer- en uitvoerlagen, en er zijn ook verborgen lagen. Ze worden gebruikt in veel dingen:

• machine learning en deep learning
• het herkennen van patronen
• hulp bij het nemen van beslissingen.

De toekomst van neurale netwerken

Nieuwe ontwikkelingen en onderzoek

Wetenschappers werken hard om kunstmatig neuraal netwerk en de neurale betekenis steeds beter te maken. Ze bedenken steeds nieuwe ontwerpen. Dit doen ze om de resultaten te verbeteren. Maar ook om het probleem van ondoorzichtige werking aan te pakken.

Verwachtingen voor de komende decennia

In de toekomst zullen neurale netwerken en neuraal betekenis waarschijnlijk een belangrijkere rol spelen in ons dagelijks leven. Ze zullen worden gebruikt in veel verschillende toepassingen. Zoals zelfrijdende auto’s en medische systemen.

Tegelijkertijd zullen er belangrijke vragen worden gesteld over ethiek en regelgeving. Dat is omdat deze technologieën steeds meer deel uitmaken van onze samenleving. De toekomst van neurale netwerken ziet er veelbelovend uit. En de toepassingen ervan legio, dank hierbij aan netwerkmarketing. Het belooft ons verdere innovaties en verbeteringen in verschillende gebieden van menselijke activiteit.

Samenvatting en reflectie

Samenvatting:

Dit artikel biedt een introductie tot neurale netwerken, van hun oorsprong tot hun gebruik in diverse sectoren zoals beeldherkenning en gezondheidszorg. Maar het heeft ook zijn toepassing in automation marketing en Het bespreekt voordelen, uitdagingen en ethische kwesties, en werpt een blik op hun toekomst.

Deze bespreking vormt een aanvulling op andere interessante lectuur hier op Sortlist. De besprekingen van youtube automation en wat is marketing automation zullen je zeker boeien. En heb je meer vragen over artificial intelligence, het biologisch neuraal netwerk of andere zaken zoals server side tracking of server side tagging in verband met deze bespreking kunnen onze medewerkers je zeker op weg helpen.

Veelgestelde vragen (FAQ)

1. Wat betekent neuraal network?
   Een neuraal netwerk is een computermodel geïnspireerd door het menselijk brein. Het verwerkt informatie door kunstmatige neuronen te gebruiken en verbindingen ertussen. Het doel is om patronen in gegevens te herkennen en taken uit te voeren.
2. Wat is de functie van een neuraal netwerk?
   Het doel van een neuraal netwerk is om informatie te verwerken. Maar ook om complexe patronen in gegevens te leren. Het kan taken uitvoeren zoals patroonherkenning, voorspellingen maken en beslissingen nemen. Tijdens het trainen past het netwerk gewichten en instellingen aan. Zo wordt het netwerk beter in specifieke taken.
3. Hoe vorm je een neuraal netwerk?
   Een neuraal netwerk bestaat uit lagen van kunstmatige neuronen die met onderlinge verbindingen. Deze verbonden neuronen hebben een invoerlaag, verborgen lagen en een uitvoerlaag. Het trainingsproces omvat het aanpassen van gewichten en instellingen met behulp van trainingsgegevens.
4. Wat is een artificieel neuraal netwerk?
   Een artificieel neuraal netwerk is een wiskundig model. Het bootst de inkomende signalen van een biologische neuraal netwerk na voor computergebruik. Het wordt gebruikt voor verschillende taken in kunstmatige intelligentie en machine learning. Het leert complexe patronen in gegevens en past ze toe voor diverse taken.