מהי רשת עצבית?
מהי רשת עצבית? רשת עצבית היא סדרה של אלגוריתמים השואפת לזהות מערכות יחסים בסיסיות במערך נתונים באמצעות תהליך המחקה את האופן שבו פועל המוח האנושי. במובן זה, רשתות עצביות מתייחסות למערכות של נוירונים, אורגניות או מלאכותיות בטבען. רשתות עצביות יכולות להסתגל לקלט משתנה; כך שהרשת מייצרת את התוצאה הטובה ביותר האפשרית ללא צורך בעיצוב מחדש של קריטריוני הפלט. הרעיון של רשתות עצביות, ששורשיה אינם בינה מלאכותית, צובר פופולריות במהירות בפיתוח מערכות מסחר.
מהי רשת עצבית? – רשתות עצביות יכולות להסתגל לקלט משתנה; כך שהרשת מייצרת את התוצאה הטובה ביותר האפשרית ללא צורך בעיצוב מחדש של קריטריוני הפלט. הרעיון של רשתות עצביות, ששורשיה אינם בינה מלאכותית, צובר פופולריות במהירות בפיתוח מערכות מסחר.
מהי רשת עצבית? – נקודות מרכזיות
הבנת רשתות עצביות
רשתות עצביות, בעולם הפיננסים, מסייעות בפיתוח תהליכים כמו חיזוי סדרות זמן, מסחר אלגוריתמי, סיווג ניירות ערך, מודלים של סיכוני אשראי ובניית אינדיקטורים קנייניים ונגזרות מחירים.
רשת עצבית פועלת בדומה לרשת העצבית של המוח האנושי. "נוירון" ברשת עצבית הוא פונקציה מתמטית שאוספת ומסווגת מידע לפי ארכיטקטורה ספציפית. לרשת יש דמיון רב לשיטות סטטיסטיות כמו התאמת עקומה וניתוח רגרסיה.
רשת עצבית מכילה שכבות של צמתים מחוברים זה לזה. כל צומת ידוע כ-perceptron והוא דומה לרגרסיה ליניארית מרובה. הפרצפטרון מזין את האות המופק על ידי רגרסיה ליניארית מרובה לפונקציית הפעלה שעשויה להיות לא ליניארית.
היסטוריה של רשתות עצביות
למרות שהרעיון של מכונות משולבות שיכולות לחשוב קיים כבר מאות שנים, היו הצעדים הגדולים ביותר ברשתות עצביות ב-100 השנים האחרונות. ב-1943 פרסמו וורן מקולוך ו-וולטר פיטס מאוניברסיטת אילינוי ומאוניברסיטת שיקגו את "חשבון לוגי של הרעיונות הטמונים בפעילות עצבית". המחקר ניתח כיצד המוח יכול לייצר דפוסים מורכבים וניתן לפשט אותו עד למבנה לוגי בינארי עם רק קשרים אמיתיים/שקריים.
פרנק רוזנבלט מהמעבדה האווירונאוטית של קורנל זכתה לזכותו בפיתוח הפרספטרון בשנת 1958. מחקריו הכניסו משקולות לעבודותיהם של מקולוך ופיט, ורוזנבלט מינף את עבודתו כדי להדגים כיצד מחשב יכול להשתמש ברשתות עצביות כדי לזהות דמיונות ולהסיק מסקנות.
לאחר תקופה יבשה של מחקר (בעיקר בגלל תקופת יובש במימון) במהלך שנות ה-70. לאחר מכן, ג'ון הופפילד הציג את Hopfield Net, מאמר על רשתות עצביות חוזרות בשנת 1982. בנוסף, הרעיון של התפשטות לאחור עלה מחדש, וחוקרים רבים החלו להבין את הפוטנציאל שלו עבור רשתות עצביות. לפול ורבוס מיוחס לעתים קרובות את התרומה העיקרית בתקופה זו בעבודת הדוקטורט שלו.
לאחרונה נוצרים פרויקטי רשת נוירונים ספציפיים יותר למטרות ישירות. לדוגמה, Deep Blue, שפותחה על ידי IBM, כבשה את עולם השחמט על ידי דחיפה של היכולת של מחשבים להתמודד עם חישובים מורכבים. למרות שידוע בציבור בכך שהוא מנצח את אלוף העולם בשחמט, מכונות מסוג זה מנופות גם לגילוי רפואה חדשה, זיהוי ניתוח מגמות שוק פיננסי וביצוע חישובים מדעיים מסיביים.
Perceptron רב שכבתי
בפרצפטרון רב-שכבתי (MLP), פרספטרונים מסודרים בשכבות מחוברות זו לזו. שכבת הקלט אוספת דפוסי קלט. לשכבת הפלט יש סיווגים או אותות פלט שדפוסי הקלט עשויים למפות אליהם. לדוגמה, הדפוסים עשויים לכלול רשימה של כמויות עבור אינדיקטורים טכניים לגבי נייר ערך; תפוקות פוטנציאליות יכולות להיות "קנייה", "החזקה" או "מכירה".
שכבות נסתרות מכווננות עדין את שקלולות הקלט עד שמרווח השגיאה של הרשת העצבית יהיה מינימלי. ההשערה היא ששכבות נסתרות מוציאות מאפיינים בולטים בנתוני הקלט שיש להם כוח חיזוי לגבי התפוקות. זה מתאר מיצוי תכונה, אשר משיג כלי עזר דומה לטכניקות סטטיסטיות כגון ניתוח רכיבים עיקריים.
סוגי רשתות עצביות
רשתות עצביות להזנה קדימה
רשתות עצביות להזנה קדימה הן אחד מהסוגים הפשוטים יותר של רשתות עצביות. הוא מעביר מידע בכיוון אחד דרך צמתי קלט; מידע זה ממשיך להיות מעובד בכיוון יחיד זה עד שהוא מגיע למצב הפלט. לרשתות עצביות להזנה קדימה עשויות להיות שכבות נסתרות לפונקציונליות, וסוג זה משמש לרוב לטכנולוגיות זיהוי פנים.
רשתות עצביות חוזרות
סוג מורכב יותר של רשת עצבית, רשתות עצביות חוזרות לוקחות את הפלט של צומת עיבוד ומשדרות את המידע בחזרה לרשת. זה מביא ל"למידה" תיאורטית ולשיפור הרשת. כל צומת מאחסן תהליכים היסטוריים, ותהליכים היסטוריים אלה נמצאים בשימוש חוזר בעתיד במהלך העיבוד.
זה הופך להיות קריטי במיוחד עבור רשתות שבהן התחזית אינה נכונה; המערכת תנסה ללמוד מדוע התרחשה התוצאה הנכונה ולהתאים אותה בהתאם. סוג זה של רשת עצבית משמש לעתים קרובות ביישומי טקסט לדיבור.
רשתות עצביות מתגלגלות
לרשתות עצביות קונבולוציוניות, הנקראות גם ConvNets או CNNs, יש כמה שכבות שבהן הנתונים ממוינים לקטגוריות. לרשתות אלו יש שכבת קלט, שכבת פלט ומספר רב של שכבות קונבולוציוניות ביניהן. השכבות יוצרות מפות תכונה שמתעדות אזורים בתמונה שמפורקים עוד יותר עד שהם מייצרים פלטים בעלי ערך. שכבות אלו יכולות להיות מאוחדות או מחוברות לחלוטין, ורשתות אלו מועילות במיוחד עבור יישומי זיהוי תמונות.
רשתות עצביות דקונבולוציוניות
רשתות עצביות דה-קונבולוציוניות פשוט פועלות הפוך לרשתות עצביות קונבולוציוניות. היישום של הרשת הוא לזהות פריטים שאולי היו מוכרים כחשובים תחת רשת עצבית מפותלת. סביר להניח שהפריטים הללו היו מושלכים במהלך תהליך ביצוע רשתות עצביות קונבולוציונית. סוג זה של רשת עצבית נמצא בשימוש נרחב גם לניתוח או עיבוד תמונה.
רשתות עצביות מודולריות
רשתות עצביות מודולריות מכילות מספר רשתות הפועלות באופן עצמאי אחת מהשנייה. רשתות אלו אינן מקיימות אינטראקציה זו עם זו במהלך תהליך ניתוח. במקום זאת, תהליכים אלה נעשים כדי לאפשר ביצוע תהליכי מחשוב מורכבים ומשוכללים ביעילות רבה יותר. בדומה לתעשיות מודולריות אחרות כמו נדל"ן מודולרי, המטרה של עצמאות הרשת היא שכל מודול יהיה אחראי על חלק מסוים בתמונה הכוללת גדולה יותר.
יישום של רשתות עצביות
רשתות עצביות נמצאות בשימוש נרחב, עם יישומים לפעולות פיננסיות, תכנון ארגוני, מסחר, ניתוח עסקי ותחזוקת מוצרים. רשתות עצביות זכו לאימוץ נרחב גם ביישומים עסקיים כגון פתרונות תחזיות ומחקר שיווקי, זיהוי הונאה והערכת סיכונים.
רשת עצבית מעריכה נתוני מחירים ומגלה הזדמנויות לקבלת החלטות סחר על סמך ניתוח הנתונים. הרשתות יכולות להבחין בין תלות הדדית לא ליניארית עדינה ודפוסים ששיטות אחרות של ניתוח טכני לא יכולות. על פי מחקר, הדיוק של רשתות עצביות בביצוע תחזיות מחירים עבור מניות שונה. מודלים מסוימים מנבאים את מחירי המניות הנכונים ב-50 עד 60% מהמקרים, בעוד שאחרים מדוייקים ב-70% מכל המקרים. יש שטענו ששיפור של 10% ביעילות הוא כל מה שמשקיע יכול לבקש מרשת עצבית.
ספציפית למימון, רשתות עצביות יכולות לעבד מאות אלפי סיביות של נתוני עסקאות. זה יכול לתרגם להבנה טובה יותר של נפח מסחר, טווח מסחר, מתאם בין נכסים או קביעת ציפיות תנודתיות להשקעות מסוימות. מכיוון שאדם לא יוכל לשפוך ביעילות דרך שנים של נתונים (לפעמים נאספים במרווחים שניים), ניתן לעצב רשתות עצביות כדי לזהות מגמות, לנתח תוצאות ולחזות תנועות ערך עתידיות של מחלקת הנכסים.
יתרונות וחסרונות של רשתות עצביות
היתרונות של רשתות עצביות
רשתות ניטרליות שיכולות לעבוד ברציפות והן יעילות יותר מבני אדם או מודלים אנליטיים פשוטים יותר. ניתן גם לתכנת רשתות עצביות ללמוד מתפוקות קודמות כדי לקבוע תוצאות עתידיות על סמך הדמיון לתשומות קודמות.
לרשתות עצביות הממנפות ענן של שירותים מקוונים יש גם היתרון של הפחתת סיכונים בהשוואה למערכות הנשענות על חומרה טכנולוגית מקומית. בנוסף, רשתות עצביות יכולות לרוב לבצע מספר משימות בו זמנית (או לפחות להפיץ משימות שיבוצעו על ידי רשתות מודולריות בו זמנית).
לבסוף, רשתות עצביות מורחבות ללא הרף ליישומים חדשים. בעוד שרשתות עצביות תיאורטיות המוקדמות היו מוגבלות מאוד ליישום שלהן בתחומים שונים, רשתות עצביות כיום ממונפות ברפואה, מדע, פיננסים, חקלאות או אבטחה.
החסרונות של רשתות עצביות
למרות שרשתות ניטרליות עשויות להסתמך על פלטפורמות מקוונות, עדיין יש רכיב חומרה שנדרש ליצירת הרשת העצבית. זה יוצר סיכון פיזי של הרשת המסתמך על מערכות מורכבות, דרישות הגדרה ותחזוקה פיזית אפשרית.
למרות שהמורכבות של רשתות עצביות היא חוזק, פירוש הדבר עשוי לקחת חודשים (אם לא יותר) לפתח אלגוריתם ספציפי למשימה ספציפית. בנוסף, ייתכן שיהיה קשה לזהות שגיאות או ליקויים בתהליך, במיוחד אם התוצאות הן הערכות או טווחים תיאורטיים.
רשתות עצביות עשויות להיות גם קשות לביקורת. תהליכים מסוימים של רשת עצבית עשויים להרגיש "כמו קופסה שחורה" שבה מכניסים קלט, רשתות מבצעות תהליכים מסובכים והפלט מדווח. ייתכן גם שקשה לאנשים לנתח חולשות בתהליך החישוב או הלמידה של הרשת אם לרשת אין שקיפות כללית לגבי האופן שבו מודל לומד בפעילות קודמת.
רשתות עצביות
מקצוענים
חסרונות
מהם המרכיבים של רשת עצבית?
ישנם שלושה מרכיבים עיקריים: קלט מאוחר יותר, שכבת עיבוד ושכבת פלט. ניתן לשקלל את התשומות על סמך קריטריונים שונים. בתוך שכבת העיבוד, הסמויה מהעין, ישנם צמתים וקשרים בין הצמתים הללו, שנועדו להיות אנלוגיים לנוירונים ולסינפסות במוח של חיה.
מהי רשת עצבית עמוקה?
ידועה גם כרשת למידה עמוקה, רשת נוירונים עמוקה, ברובה הבסיסית, היא כזו הכוללת שתי שכבות עיבוד או יותר. רשתות עצביות עמוקות מסתמכות על רשתות למידת מכונה שמתפתחות ללא הרף על ידי השוואת תוצאות משוערות לתוצאות בפועל, ולאחר מכן משנות תחזיות עתידיות.
מהם 3 המרכיבים של רשת עצבית?
לכל הרשתות העצביות יש שלושה מרכיבים עיקריים. ראשית, הקלט הוא הנתונים שהוכנסו לרשת שאותם יש לנתח. שנית, שכבת העיבוד מנצלת את הנתונים (וידע מוקדם על מערכי נתונים דומים) כדי לגבש תוצאה צפויה. התוצאה הזו היא המרכיב השלישי, והרכיב השלישי הזה הוא התוצר הסופי הרצוי מהניתוח.
סיכום ומסקנות
רשתות עצביות הן מערכות מורכבות ומשולבות שיכולות לבצע ניתוחים הרבה יותר עמוקים ומהירים מהיכולת האנושית. ישנם סוגים שונים של רשתות עצביות, לרוב המתאימות ביותר למטרות ותפוקות יעד שונות. בתחום הפיננסים, רשתות עצביות משמשות לניתוח היסטוריית עסקאות, הבנת תנועת נכסים וחיזוי תוצאות בשוק הפיננסי.
