Hva er et nevralt nettverk?
Et nevralt nettverk består av lag med enkle regneenheter, kalt noder, som er koblet sammen med vekter. Data går inn i det første laget, bearbeides trinn for trinn gjennom lagene og kommer ut som et svar i den andre enden. Under trening justeres vektene til svarene treffer.
At det er inspirert av hjernen skal ikke tas bokstavelig. Nettverket tenker ikke og forstår ikke. Men strukturen gjør det i stand til å lære svært innviklede mønstre, bare det får nok eksempler å lære av.
Nettverk med mange lag kalles dype, og det er derfor du hører uttrykket dyp læring. Dype nettverk står bak de store gjennombruddene i bildegjenkjenning, talegjenkjenning og språk de siste årene.
Eksempel fra hverdagen
Når du dikterer en melding til telefonen, går lyden gjennom et nevralt nettverk. De første lagene fanger enkle trekk i lydbølgene, de neste setter trekkene sammen til lyder, og de siste setter lydene sammen til ord. Hvert lag bygger på det forrige, og ut kommer teksten din.
Hvorfor det betyr noe for en mindre bedrift
Du kommer neppe til å bygge et nevralt nettverk selv, og det trenger du heller ikke. Men begrepet dukker opp i salgsmøter, og da er det nyttig å vite at nettverket bare er motoren. Det som avgjør nytten for deg, er hvilke opplæringsdata det er trent på og hvilken oppgave det settes til.