Een Artificial Neural Network (ANN) is een computermodel dat geïnspireerd is op de structuur en functie van het menselijk brein. Het bestaat uit een netwerk van kunstmatige neuronen die in lagen zijn georganiseerd. De AI gebruikt dit systeem om te leren van gegevens en taken uit te voeren zoals patroonherkenning.
De werking van een ANN
Een ANN is opgebouwd uit drie soorten lagen:
- Invoerlaag: Hier komt de ruwe data binnen. Dit kan van alles zijn, zoals pixels van een afbeelding of woorden van een tekst. Elk neuron in deze laag vertegenwoordigt een specifieke inputwaarde.
- Verborgen lagen: Dit zijn de lagen tussen de invoer- en uitvoerlaag. Hier vindt het grootste deel van de verwerking plaats. Elk neuron in een verborgen laag ontvangt signalen van de neuronen in de vorige laag. Deze signalen worden gewogen en opgeteld. Vervolgens bepaalt een activatiefunctie of het neuron wordt “geactiveerd” en een signaal doorgeeft aan de volgende laag. Hoe meer verborgen lagen er zijn, hoe “dieper” het netwerk is en hoe complexere patronen het kan herkennen.
- Uitvoerlaag: Deze laag produceert het eindresultaat. Dit kan een classificatie zijn (bijvoorbeeld of een afbeelding een kat of een hond is) of een voorspelling (bijvoorbeeld een aandelenkoers).
Hoe AI gebruikmaakt van ANNs
AI maakt gebruik van ANNs door ze te trainen met grote hoeveelheden data. Dit proces, dat machine learning wordt genoemd, is vergelijkbaar met hoe een mens leert: - Training: Het netwerk krijgt gelabelde voorbeelden. Bijvoorbeeld duizenden foto’s van katten en honden met de juiste labels.
- Aanpassing: Het netwerk berekent een uitvoer en vergelijkt deze met de juiste label. Als het fout zit, past het de gewichten (de sterkte van de verbindingen tussen de neuronen) aan om de fout in de toekomst te verkleinen. Dit proces heet backpropagatie.
- Leren: Door dit proces herhaaldelijk te doen, leert het netwerk zelfstandig welke patronen belangrijk zijn om de juiste beslissing te nemen. Hierdoor kan het ook nieuwe, ongeziene data correct verwerken.
Dit zelflerende vermogen maakt ANNs onmisbaar voor veel AI-toepassingen, waaronder: - Beeld- en spraakherkenning: Zoals gezichtsherkenning op je telefoon of virtuele assistenten die opdrachten herkennen.
- Natuurlijke taalverwerking (NLP): Gebruikt in chatbots, vertaalprogramma’s en tekstgeneratie, zoals in de AI-modellen van ChatGPT of Gemini.
- Zelfrijdende auto’s: Het netwerk analyseert sensordata om objecten en verkeerssituaties te herkennen.
- Medische diagnostiek: Het kan patronen in medische beelden herkennen om ziektes te diagnosticeren.