Как работают нейронные сети: детальный обзор

Онлайн-школа ProductStar в своей статье рассказала, что такое нейронные сети, как они работают, где их применяют, кто их обучает, какие существуют виды нейросетей, а также их плюсы и минусы.

Нейронная сеть – компьютерная система, которая пытается имитировать работу человеческого мозга. Почему так? Потому что они состоят из множества нейронов, которые соединены между собой для передачи информации. Эти системы обычно используют для обработки любого рода информации, например, для распознавания образов, классификации данных, прогнозирования.

Нейронные сети названы в честь нервной системы организмов (например, человека), которая дает возможность обрабатывать информацию, хранить и передавать её. Аналогично этому они представляют собой систему связанных нейронов, способных «учиться» на имеющемся опыте и принимать решения. Кроме того, разработчики на протяжении многих лет изучали и использовали принципы работы нервной системы, чтобы создавать и усовершенствовать модели искусственного интеллекта.

Их особенностью является возможность «обучения» на основе примеров. Это означает, что системы способны корректировать свои параметры в соответствии с тренировочными данными, улучшать свою производительность.

Каждый нейрон сети принимает входные сигналы, обрабатывает их и передает результаты другим нейронам.

В рабочем процессе нейронной сети есть три основных этапа:

1. Прохождение сигнала через слои нейронов.

На этом этапе данные поступают на вход системы и проходят через все слои. Каждый слой обрабатывает информацию по-разному, выделяя определенные признаки или структуры.

2. Обучение и корректировка веса.

На этом этапе нейронка «обучается» на основе примеров и корректирует свой вес таким образом, чтобы минимизировать ошибки в предсказании результатов. Для этого используется метод градиентного спуска.

3. Выдача результата.

Финальный этап представляет собой получение результата в виде предсказания, классификации, прогноза или рекомендации.

Например, как работает нейронная сеть для распознавания изображения цифры от 0 до 9.

Точная архитектура и процесс работы нейронки зависит от её конкретного применения и задачи, которую она решает.

Они используются в разных областях и отраслях. Рассмотрим несколько примеров:

— Все, что связано с обработкой языка: распознавание речи, машинный перевод и анализ тональности текста;

— Компьютерное зрение: распознавание символов, объектов на изображениях и видео, и даже анализ медицинских изображений;

— Рекомендательные системы: предложения для приобретения продуктов и услуг на основе предыдущих покупок или поведения пользователей (один из способов повысить лояльность вашего клиента);

— Прогнозирование и предсказание: цены на финансовых рынках, предсказание погоды с помощью больших данных;

— Искусственный интеллект: создание интерактивных агентов и решения для игр, например, бота для шахмат.

На курсе «Профессия Data Scientist» в онлайн-школе ProductStar вы научитесь обучать нейросети и работать с большими данными с нуля. Все обучение проходит на реальных задачах от специалистов Яндекс, ВТБ, Сбер. Под руководством ментора будете учиться главной профессии десятилетия, а ProductStar гарантирует трудоустройство и помощь на испытательном сроке.

Введите наш промокод u4ionline в специальное поле в форме заявки на курс.

Самые популярные программы, которыми можно пользоваться самостоятельно:

ChatGPT

Программа может реализовать следующие возможности:

Прикладываем инструкцию, как подключить ChatGPT, чтобы вы самостоятельно могли потестить нейронку и проверить, насколько она эффективна

OpenAI

Компания занимается искусственным интеллектом и разработкой соответствующих технологий. С ее помощью можно также генерировать текст любого формата, запрашивать необходимую информацию. Сама нейронка сосредоточена на работе с текстом, однако разные сервисы, которые работают поверх Open AI сильно расширяют поле возможностей: например, в игре Dota 2 нейросеть использовали, чтобы улучшить игровых ботов.

Midjourney

Эта нейросеть генерирует изображения. Пользователю достаточно ввести запрос, и нейросеть создаст изображение по описанию. Кстати, недавно случился первый иск по поводу авторских прав нейросети на рисунок.

Конкретные должности могут меняться, в большинстве компаний, использующих нейросети, работают специалисты по машинному обучению или инженеры по данным. В некоторых компаниях может быть определенная должность, такая как инженер-разработчик нейросетей или Data Scientist.

В целом, специалисты, обучающие нейронки, должны обладать хорошим пониманием теории и практики, а также навыками программирования, опытом работы с необходимыми инструментами и библиотеками, например, SciPy и TensorFlow в Python.

Прямые (Feedforward). Самый простой и распространенный вид, в котором сигнал движется только в одном направлении от входного слоя через скрытые слои к выходному слою.

Рекуррентные (Recurrent). Система, в которой возможно обратное движение сигнала от выхода к входу. Эти сети широко используются для распознавание речи, анализа временных рядов и генерации текста.

Сверхточные (Convolutional). Используются для обработки изображений или других форматов сеток: графические модели. Они находят своё применение в распознавании объектов, сегментации и классификации изображений, а также в обработке и анализе видео.

Состязательные (Generative Adversarial). Система, в которой две нейронные сети соревнуются друг с другом в процессе обучения: генеративная сеть создает новые примеры данных, а дискриминативная сеть пытается определить, является ли такой пример реальным или ложным.

Сомнительные (Denoising Autoencoder). Используются для удаления шума из данных или изображений.

Кроме того, есть и другие нейронные сети: рекурсивные, модели оптимизации, глубокие болтцмановские машины, каждая из них имеет свои плюсы, минусы и область применения.

Преимущества:

— Нейронные сети могут обрабатывать большие объемы данных и тем самым предоставлять подробную информацию о том, или ином явлении;

— Создание и обучение не требует знания специфических физических или математических закономерностей, что делает их доступными для широкого круга специалистов;

— Нейронка способна обрабатывать информацию в режиме реального времени – это полезно в случаях, когда требуется оперативное решение;

— Они могут обучаться на существующих данных и делать точные предсказания в автоматическом режиме, что значительно увеличивает эффективность работы в различных предметных областях.

Недостатки:

— Нейросети могут работать только с данными, которые были использованы при их обучении. Если данные меняются, модель может потребовать доработку, приемлемую точность или отказаться от использования данных вовсе;

— Создание и обучение занимают много времени и требуют значительных ресурсов, особенно при работе с крупными объемами данных;

— Результаты недостаточно точные и могут оказаться чрезмерно сложными для анализа;

— Нейронные сети не могут объяснить свои решения, что важно для задач с пояснительным анализом (например, медицинские диагнозы).

— Коррекция ошибок может быть трудной процедурой.

Многие из названных недостатков могут быть преодолены с помощью дополнительных методов и технологий, либо в процессе анализа и корректировки.

Важно помнить, что нейросеть – лишь инструмент, который не может полноценно заменить человека. Она «буквально» воспринимает команды, которые ей подает пользователь, хотя и способна учиться. Поэтому умение работать с запросами – пригодится в любой востребованной профессии. Все таки, нейронки сильно упрощают жизнь и экономят много времени.

Введите наш промокод u4ionline в специальное поле в форме заявки на курс.

Эта статья подготовлена на основе информации, представленной на официальном сайте школы/сервиса. Данный материал носит исключительно обозревательный характер и не является рекламой.

Вам также может быть интересно: