Что такое нейросеть простым языком в программировании
Перейти к содержимому

Что такое нейросеть простым языком в программировании

  • автор:

Что такое нейросеть простым языком в программировании

Наш Блог

  • Как заработать деньги на созданиях игр
  • Как развить свою стартап-идею?
  • Как подключить интернет в Московской области
  • Как начать зарабатывать в интернет
  • Mikrptik ipip tunnel. ipip туннель микротик. ipip ipsec
  • Настрою роутер Микротик с 0, под Ваши нужды
  • Понижение версии RouterOS Mikrotik
  • Всё, что вам нужно знать об ИИ
  • Принцип работы нейросети простыми словами
  • Отслеживание контактов с помощью коронавируса.

Наш Блог

На правах рекламы:
Студия Праздников «ИМПЕРИЯ SHOW»
Кинотеатр Павловский
Видеонаблюдение. Быстро и качественно.
Сайт зарегистрирован в каталоге Top2Web.ru
Ремонт компьютеров и ноутбуков в Павловском Посаде.

4ipset.ru® — Ремонт компьютеров, ремонт мониторов, ремонт сотовых телефонов, заправка картриджей и создание сайтов в Павловском Посаде.

Что такое нейросеть и как она работает

Всё, что вы хотели знать о нейронках: как они работают, есть ли у них сознание и когда они нас заменят. Самый полный гайд в Рунете, по мнению ChatGPT.

Иллюстрация: Катя Павловская для Skillbox Media

Максим Сафронов

Максим Сафронов

Автор, редактор, IT-журналист. Рассказывает о новых технологиях, цифровых профессиях и полезных инструментах для разработчиков. Любит играть на электрогитаре и программировать на Swift.

Вы наверняка уже знакомы и, скорее всего, успели поработать с СhatGPT и другими нейросетями. Они общаются, пишут тексты, рисуют картинки и генерируют другой контент уже практически как люди. Получается, человечество наконец изобрело искусственный интеллект?

Вот об этом и поговорим сегодня. Разберёмся:

  • Что такое нейросеть
  • Как она работает
  • Как обучается
  • Какие бывают нейронки
  • Где они используются
  • Могут ли они нас заменить

Простыми словами: что такое нейросеть

Представьте, что вам нужно написать программу, которая распознаёт котов по фото. Можно написать длинный список правил и алгоритмов по типу «если есть усы и шерсть, то это кот». Но всех условий учесть нельзя — скажем, если хозяйка одела кота в костюм Санта-Клауса или супергероя, алгоритм будет бессилен. В этом случае нам поможет нейронная сеть.

Нейросеть — это программа, которая умеет обучаться на основе данных и примеров. То есть она не работает по готовым правилам и алгоритмам, а пишет их сама во время обучения. Если показать ей миллион фотографий котов, она научится узнавать их в любых условиях, позах и костюмах.

Хитрость нейросети в том, что алгоритмы в ней устроены как нейроны в человеческом мозге — то есть они связаны между собой синапсами и могут передавать друг другу сигналы. Именно от силы этих сигналов и зависит обучение — например, в случае с котами нейросеть сформирует сильные связи между нейронами, распознающими морду и усы.

А чтобы нейронка ещё быстрее решала задачи, разработчики придумали располагать нейроны на разных слоях. Вот, например, как будут работать слои нейросети, если загрузить в неё, скажем, картинку с котом из Шрека:

  • Входной слой — получает данные. Картинка раскладывается на пиксели, каждый из которых поступает на отдельный нейрон.
  • Скрытые слоитворят магию. Именно в них происходит обработка данных. Нейросеть узнаёт кота, шляпу, траву и другие детали. Условно можно сказать, что чем больше слоёв в нейронке, тем она умнее.
  • Выходной слой — выдаёт результат. Нейросеть собирает пазл воедино и отвечает: «Это же тот мем, где Кот в сапогах трогательно смотрит в камеру».

Упрощённо всю эту схему можно представить так (конечно, в реальности всё гораздо сложнее):

Как видите, никакого мышления и сознания в нейросети нет — только алгоритмы и формулы. Единственное, что отличает её от других программ, — это способность обучаться и адаптироваться к новым задачам. О том, как это работает, поговорим чуть позже.

Как работает нейросеть (на примере Midjourney)

Попробуем объяснить работу нейросети более подробно на примере Midjourney — популярного генератора картинок по текстовому описанию. Для примера попросим её нарисовать енота, который летает на скейтборде в стиле фильма «Назад в будущее». Почему бы и нет?

примечание

Тут важно уточнить: технически Midjourney — это не одна нейросеть, а две. Первая отвечает за обработку текста, а вторая — за картинки. То есть мы сможем посмотреть, как нейронки работают с разными видами контента.

Вот как Midjourney будет решать эту задачу:

Шаг 1. Первая нейросеть получает запрос и разбивает его на ключевые слова: «енот», «летает», «скейтборд», «стилистика фильма „Назад в будущее“».

Шаг 2. Затем она превращает слова в наборы цифр, которые называют векторами — так нейросеть сможет определить их смысл.

Шаг 3. Слова в виде векторов передаются на следующий слой нейросети, которая создаёт на их основе набросок будущей картинки. Например, для набора чисел «енот» нейронка создаст пиксельный овал с чёрными полосами.

Шаг 4. Набросок картинки поступает во вторую нейросеть, которая добавляет объектам более сложные детали — цвета, текстуру и освещение. Скажем, для фразы «стилистика фильма „Назад в будущее“» она может добавить доске неоновую подсветку в стиле ретрофутуризма.

За более сложную детализацию отвечает метод стабильной диффузии. Это когда картинка сначала превращается в пиксельный шум, а потом воскресает из него с новыми деталями. Чтобы нейронка могла творить такое колдовство, её научили предсказывать, какие пиксели должны быть на месте размытых.

Шаг 5. Выходной слой улучшает качество изображения и выдаёт готовую картинку.

Например, по нашему запросу Midjourney нарисовала два вот таких очаровательных арта. Какой вам больше нравится?

Вы наверняка спросите: а откуда вообще нейросеть знает, что такое енот, скейтборд, а тем более фильм «Назад в будущее»? Ответ прост: её этому обучили на большом массиве данных, который называется датасетом. Принцип тот же, что и с детьми в яслях: «Смотри, Ванюша, это яблоко. А это морковь. А это, Ванюша, летающий скейтборд в стиле ретрофутуризма» 🙂

Подробнее о том, как устроен этот процесс, узнаем в следующем разделе.

Как учатся нейросети

В обычном программировании всё стабильно: мы пишем программе инструкции, а она по ним выдаёт какой-то результат. Например, можно прописать, как считать время поездки в метро, и она будет делать это всегда одинаково — по заранее заданному алгоритму.

Нейросеть работает по-другому: она не программируется в классическом смысле, а обучается. Выглядит это так: мы даём ей задачу на входе, а на выходе — готовое решение. А алгоритмы и инструкции она учится писать сама, постоянно сверяясь с ответом. Идея в том, чтобы дать нейросети достаточное количество попыток, и рано или поздно она выдаст нужный результат.

Например, чтобы научить нейронку внутри Midjourney сопоставлять текст с картинками, ей «скормили» огромный массив изображений с подписями. С одного конца нейросеть получала текст, а с другого — картинку. А потом училась определять, что на фото: человек, водолазка или садовый шланг.

Вот как выглядит мини-датасет на примере Ракеты из «Стражей Галактики»:

Текстовое описание

Енот Ракета из фильма «Стражи Галактики»

Картинка

Файл: rocket.jpg

Цвет: коричневый

Разрешение: 1920 × 1080

Животное: енот

А вот как нейронка учится в этом случае:

  • Получает пару «текст + картинка» из датасета. К этому шагу нейросеть подходит со случайными весами — то есть незаданными связями между нейронами.
  • Делает предсказание. Так как веса случайные, сначала оценка будет неточной. Например, она назовёт енота Ракету фарфоровой вазой.
  • Вычисляет ошибку. Смотрит на готовую картинку и подпись, а потом определяет, насколько точно она установила связь.
  • Корректирует ошибку и обновляет веса. Усиливает связи между теми нейронами, которые помогут ей распознавать енота. За это отвечает метод обратного распространения ошибки.
  • Повторяет эти шаги до тех пор, пока не научится угадывать правильно. Такие попытки называются эпохами обучения.

В результате мы получаем идеальный алгоритм, который способен увидеть связь между картинкой и текстом. Если развернуть его в обратную сторону, как раз и получится генератор изображений по запросу.

А чтобы научить нейросеть думать более гибко, создатели стали давать ей неправильные пары картинок. И со временем она научилась определять силу связи между разными предметами — похожими и не очень. Это позволило нейросети запомнить множество разных способов решения задачи.

В этом и есть главная фишка машинного обучения — оно помогает программе думать креативно. Та же самая Midjourney может выдавать вам тысячи разных енотов по одному и тому же запросу. И конечно, такое количество вариантов не под силу написать даже самой большой команде разработчиков.

Виды нейронных сетей

Сразу оговоримся: существует несколько десятков архитектур нейросетей — но в этом разделе мы обсудим только те, что обрели особую популярность и как-то повлияли на культуру. Если вам нужен полный список, можете заглянуть в нейросетевой зоопарк Института Азимова.

Перцептроны. Первая модель, которую удалось запустить на вычислительной машине — нейрокомпьютере «Марк I». Её разработал ещё в 1958 году учёный Фрэнк Розенблатт — он заложил некоторые принципы, которые потом переняли более сложные модели. Так, несмотря на однослойную структуру, перцептрон уже умел настраивать веса и примитивно корректировать ошибку.

Благодаря нейронке «Марк I» мог даже узнавать отдельные буквы алфавита. С помощью специальной камеры машина сканировала картинки, превращала их в сигналы, которые потом суммировала и выдавала результат: 1 или 0.

Многослойные. Сразу после выхода у перцептрона обнаружилась проблема — ему было сложно распознавать объекты в нестандартных условиях. Чтобы это обойти, придумали многослойную модель — она умеет выделять абстрактные сложные признаки из объектов и решать задачи более гибко. Например, она может распознать объект вне зависимости от освещения и угла наклона.

Рекуррентные. Нейросети, заточенные на работу с последовательностями — текстом, речью, аудио или видео. Идея в том, что они помнят всю цепочку данных, могут понимать её смысл и предсказывать, что будет дальше. Например, эту модель используют Google Translate и «Алиса», чтобы генерировать связный текст.

Свёрточные. Берут на себя всю работу с картинками: распознавание, генерацию, обработку, удаление фона — всё что угодно. За это в них отвечают два алгоритма: свёртка и пулинг. Первый делает послойную нарезку картинки, а второй — находит и кодирует на этих слоях самые важные признаки.

Генеративные. Любые нейросети, которые что-то создают. Когда получается хорошо, люди их боятся, когда плохо — чувствуют своё превосходство. Из актуальных примеров: генераторы картинок Midjourney и DALL-E, автор похожих на написанные человеком текстов ChatGPT и обработчик селфи Lensa.

Где используются нейросети

Сейчас уже проще перечислить, где их нет. Но вот несколько жизненных примеров:

  • Нейронка внутри поисковика Microsoft Bing отвечает на сложные вопросы пользователей. Например: «Поместится ли диван из IKEA в минивэн Volkswagen».
  • Та же нейросеть внутри ChatGPT составляет любые тексты по запросу. В России даже есть студент, который написал и защитил диплом с её помощью.
  • Голосовые помощники «Сбера» и «Тинькофф» анализируют речь клиентов, чтобы общаться с ними и решать сложные вопросы. Это позволяет компаниям нанимать меньше сотрудников в техподдержку.
  • Алгоритмы «ВКонтакте» анализируют вашу активность в соцсетях, чтобы подбирать нужные мемы с котами, новости и рекламу.
  • Селфи-камеры в смартфоне применяют фильтры для фотографий, чтобы люди получались хорошенькими.
  • Face ID в айфоне строит цифровые модели лица пользователя, чтобы узнавать его в любых условиях: в темноте, на улице, в очках, с бородой, с новой причёской и так далее.
  • Роботы-доставщики «Яндекс Еды» прокладывают путь от склада до клиента в обход препятствий и c соблюдением ПДД, чтобы доставлять посылки в целости.
  • В Москве нейросети помогают медицинским центрам анализировать ЭКГ, УЗИ и рентгеновские снимки для диагностики заболеваний.

Что будет дальше

Уже сейчас понятно, что нейронки будут брать на себя всё больше задач, раньше считавшихся человеческими. Вопрос только в том, разовьются ли они настолько, чтобы полностью заменить собой часть профессий или останутся на уровне помощников — этаких творческих калькуляторов.

На этот счёт есть две позиции. Например, лингвист Ноам Хомский считает, что проблема есть в самой модели машинного обучения — мол, такая система никогда не сможет приблизиться к человеческому сознанию:

«ChatGPT от OpenAI, Bard от Google, Sydney от Microsoft — показательные примеры машинного обучения. Они, грубо говоря, берут огромные объёмы данных, ищут в них паттерны и становятся всё более искусными в генерации статистически вероятных результатов — таких, которые кажутся подобными человеческому языку и мышлению».

«Но человеческий разум, в отличие от ChatGPT и ему подобных, не неуклюжий статистический механизм для сопоставления с паттерном, поглощающий сотни терабайт данных и экстраполирующий наиболее характерные разговорные реакции или наиболее возможные ответы на научный вопрос. Напротив, человеческий разум — удивительно эффективная и даже элегантная система, которая оперирует небольшими объёмами информации; она стремится не к выведению грубых корреляций в данных, но к созданию объяснений».

Ноам Хомский,
американский лингвист и публицист

Из другого лагеря поступают откровенно панические прогнозы. Вот что говорит, например, историк Юваль Ной Харари, автор книги «Краткая история будущего»:

В начале было слово. Язык — это операционная система человеческой культуры. Из языка возникают миф и закон, боги и деньги, искусство и наука, дружба и нации — даже компьютерный код. Овладев языком, ИИ захватывает главный ключ к управлению нашей цивилизацией.

Что значит для людей жить в мире, где большой процент историй, мелодий, образов, законов, политики и инструментов формируется нечеловеческим разумом, который знает, как со сверхчеловеческой эффективностью использовать слабости, предубеждения и пристрастия людей? Знает, как устанавливать с людьми близкие отношения? В таких играх, как шахматы, ни один человек не может надеяться победить компьютер. Что будет, когда то же самое произойдёт в искусстве, политике и религии?

ИИ может быстро съесть всю человеческую культуру — всё, что мы создали за тысячи лет, — переварить её и начать извергать поток новых культурных артефактов. Не только школьные сочинения, но и политические речи, идеологические манифесты и даже священные книги для новых культов. К 2028 году в президентской гонке в США могут больше не участвовать люди.

Юваль Ной Харари,
историк-медиевист

Во время написания этого текста мы решили пообщаться с нейронкой, встроенной в Microsoft Bing, — по сути, ChatGPT с функциями поисковика. Она была чем-то вроде технического консультанта для статьи: отвечала на вопросы, придумывала простые и интересные аналогии для сложных понятий, вела беседы в рамках этих аналогий, подбирала интересные примеры.

Были и казусы: чат-бот врал, ошибался и иногда противоречил сам себе. Плюс без хорошего запроса писал он откровенно слабо — водянисто, абстрактно и совсем неинтересно. Так что использовать его тексты в качестве полноценной журналистской работы пока, мягко скажем, рановато.

Но есть и интересный момент: после многочасовой беседы с ChatGPT возвращаться в обычный Google было нелегко — как будто пересаживаешься с «Сапсана» на пригородную электричку. То есть, возможно, нас вскоре ждёт полное изменение самой сути потребления информации в Сети. И вот это уже интересно.

Читайте также:

  • Сонники на базе ИИ: лучшие сервисы для толкования и визуализации снов с помощью нейросетей
  • Инопланетяне, кентавры и человеческие ошибки: как нейросети играют с людьми
  • 7 нейросетей для программистов: как писать код быстрее и лучше

Структура, которая связывает нейроны и позволяет им передавать сигналы друг другу. Место, где конечные отростки одного нейрона (аксоны) встречаются с телом другого нейрона, образуя точку контакта.

Что такое нейросеть. Объясняем простыми словами

Нейросеть — разновидность машинного обучения, при котором программа работает по принципу человеческого мозга.

Человеческий мозг состоит из нейронов, связанных между собой синапсами и передающих электрохимические импульсы. Нейросеть же состоит из искусственных нейронов — вычислительных элементов, созданных по модели биологического нейрона.

Нейронные сети уже широко используются в разных областях жизни — распознают лица (в том числе ловят преступников), диагностируют болезни, работают как голосовые помощники. В том числе растёт их применение в бизнесе: оценка эффективности сотрудников, одобрение кредита, чат-боты, управление кол-центрами.

Примеры употребления на «Секрете»

«То, что мы уже начали повсеместно использовать нейронные сети, но ещё не поняли до конца, как они работают, — это очень странный и очень интересный факт».

(CEO Wallarm Иван Новиков — об угрозах искусственного интеллекта.)

«Главное отличие нейронных сетей от других технологий в том, что они требуют минимальной работы с признаками (feature engineering). Если при классическом машинном обучении чаще всего приходится производить сложные алгоритмические процедуры с исходными обучающими данными, то нейронные сети удаётся хорошо обучать на сырых данных».

(Руководитель группы исследования технологий извлечения информации ABBYY Анатолий Старостин — о том, что нужно знать про нейросети.)

Нюансы

Искусственная нейросеть, конечно, всё ещё значительно отличается от человеческого мозга. Для работы даже миллиона искусственных нейронов требуются мощные компьютеры. Синапсов, или связей между нейронами, в биологическом мозге тоже намного больше, и работать они могут параллельно друг с другом, в отличие от компьютера, который даже простую задачу разбивает на последовательные шаги.

Интересные факты

Нейросети уже научились делать множество вещей: сочинять песни, прогнозировать урожай, распознавать сексуальное влечение, диагностировать депрессию, писать хорроры, бороться с коррупцией и подделывать голоса.

Что такое нейронная сеть?

Нейронная сеть — это метод в искусственном интеллекте, который учит компьютеры обрабатывать данные таким же способом, как и человеческий мозг. Это тип процесса машинного обучения, называемый глубоким обучением, который использует взаимосвязанные узлы или нейроны в слоистой структуре, напоминающей человеческий мозг. Он создает адаптивную систему, с помощью которой компьютеры учатся на своих ошибках и постоянно совершенствуются. Таким образом, искусственные нейронные сети пытаются решать сложные задачи, такие как резюмирование документов или распознавание лиц, с более высокой точностью.

В чем заключается важность нейронных сетей?

Нейронные сети помогают компьютерам принимать разумные решения с ограниченным участием человека. Они могут изучать и моделировать отношения между нелинейными и сложными входными и выходными данными. Например, нейронные сети могут выполнять следующие задачи.

Обобщать и делать выводы

Нейронные сети могут понимать неструктурированные данные и делать общие наблюдения без специального обучения. Например, они могут распознать, что два разных входных предложения имеют одинаковое значение:

  • Не подскажете как произвести оплату?
  • Как мне перевести деньги?

Нейронная сеть поймет, что оба предложения означают одно и то же. Также она может определить, что Бакстер-роуд — это место, а Бакстер Смит — это имя человека.

Для чего используются нейронные сети?

Нейронные сети распространены во множестве отраслей. В их числе:

  • Диагностика с помощью классификации медицинских изображений
  • Целевой маркетинг с помощью фильтрации социальных сетей и анализа поведенческих данных
  • Финансовые прогнозы с помощью обработки исторических данных финансовых инструментов
  • Прогнозирование электрической нагрузки и потребности в энергии
  • Контроль соответствия требованиям и качества
  • Определение химических соединений

Ниже представлены четыре важнейших задачи, которые помогают решить нейронные сети.

Машинное зрение

Машинное зрение — это способность компьютеров извлекать информацию и смысл из изображений и видео. С помощью нейронных сетей компьютеры могут различать и распознавать изображения так, как это делают люди. Машинное зрение применяется в нескольких областях, например:

  • Визуальное распознавание в беспилотных автомобилях, чтобы они могли реагировать на дорожные знаки и других участников движения
  • Модерация контента для автоматического удаления небезопасного или неприемлемого контента из архивов изображений и видео
  • Распознавание лиц для идентификации людей и распознавания таких атрибутов, как открытые глаза, очки и растительность на лице
  • Маркировка изображения для идентификации логотипов бренда, одежды, защитного снаряжения и других деталей изображения

Распознавание речи

Нейронные сети могут анализировать человеческую речь независимо от ее речевых моделей, высоты, тона, языка и акцента. Виртуальные помощники, такие как Amazon Alexa и программное обеспечение для автоматической транскрипции, используют распознавание речи для выполнения следующих задач:

  • Помощь операторам колл-центра и автоматическая классификация звонков
  • Преобразование клинических рекомендаций в документацию в режиме реального времени
  • Точные субтитры к видео и записям совещаний для более широкого охвата контента

Обработка естественного языка

Обработка естественного языка (NLP) — это способность обрабатывать естественный, созданный человеком текст. Нейронные сети помогают компьютерам извлекать информацию и смысл из текстовых данных и документов. NLP имеет несколько сфер применения, в том числе:

  • Автоматизированные виртуальные агенты и чат-боты
  • Автоматическая организация и классификация записанных данных
  • Бизнес-аналитика длинных документов: например, электронных писем и форм
  • Индексация ключевых фраз, указывающих на настроение: например, положительных и отрицательных комментариев в социальных сетях
  • Обобщение документов и генерация статей по заданной теме

Сервисы рекомендаций

Нейронные сети могут отслеживать действия пользователей для разработки персонализированных рекомендаций. Они также могут анализировать все действия пользователей и обнаруживать новые продукты или услуги, которые интересуют конкретного потребителя. Например, стартап из Филадельфии Curalate помогает брендам конвертировать сообщения в социальных сетях в продажи. Бренды используют службу интеллектуальной маркировки продуктов (IPT) Curalate для автоматизации сбора и обработки контента пользователей социальных сетей. IPT использует нейронные сети для автоматического поиска и рекомендации продуктов, соответствующих активности пользователя в социальных сетях. Потребителям не нужно рыться в онлайн-каталогах, чтобы найти конкретный продукт по изображению в социальных сетях. Вместо этого они могут использовать автоматическую маркировку Curalate, чтобы с легкостью приобрести продукт.

Как работают нейронные сети?

Архитектура нейронных сетей повторяет структуру человеческого мозга. Клетки человеческого мозга, называемые нейронами, образуют сложную сеть с высокой степенью взаимосвязи и посылают друг другу электрические сигналы, помогая людям обрабатывать информацию. Точно так же искусственная нейронная сеть состоит из искусственных нейронов, которые взаимодействуют для решения проблем. Искусственные нейроны — это программные модули, называемые узлами, а искусственные нейронные сети — это программы или алгоритмы, которые используют вычислительные системы для выполнения математических вычислений.

Архитектура базовой нейронной сети

Базовая нейронная сеть содержит три слоя взаимосвязанных искусственных нейронов:

Входной слой

Информация из внешнего мира поступает в искусственную нейронную сеть из входного слоя. Входные узлы обрабатывают данные, анализируют или классифицируют их и передают на следующий слой.

Скрытый слой

Скрытые слои получают входные данные от входного слоя или других скрытых слоев. Искусственные нейронные сети могут иметь большое количество скрытых слоев. Каждый скрытый слой анализирует выходные данные предыдущего слоя, обрабатывает их и передает на следующий слой.

Выходной слой

Выходной слой дает окончательный результат обработки всех данных искусственной нейронной сетью. Он может иметь один или несколько узлов. Например, при решении задачи двоичной классификации (да/нет) выходной слой будет иметь один выходной узел, который даст результат «1» или «0». Однако в случае множественной классификации выходной слой может состоять из более чем одного выходного узла.

Архитектура глубокой нейронной сети

Глубокие нейронные сети или сети глубокого обучения имеют несколько скрытых слоев с миллионами связанных друг с другом искусственных нейронов. Число, называемое весом, указывает на связи одного узла с другими. Вес является положительным числом, если один узел возбуждает другой, или отрицательным, если один узел подавляет другой. Узлы с более высокими значениями веса имеют большее влияние на другие узлы.
Теоретически глубокие нейронные сети могут сопоставлять любой тип ввода с любым типом вывода. Однако стоит учитывать, что им требуется гораздо более сложное обучение, чем другим методам машинного обучения. Таким узлам нужны миллионы примеров обучающих данных, а не сотни или тысячи, как в случае с простыми сетями.

Какие типы нейронных сетей существуют?

Искусственные нейронные сети можно классифицировать по тому, как данные передаются от входного узла к выходному узлу. Ниже приведены несколько примеров.

Нейронные сети прямого распространения

Нейронные сети прямого распространения обрабатывают данные в одном направлении, от входного узла к выходному узлу. Каждый узел одного слоя связан с каждым узлом следующего слоя. Нейронные сети прямого распространения используют процесс обратной связи для улучшения прогнозов с течением времени.

Алгоритм обратного распространения

Искусственные нейронные сети постоянно обучаются, используя корректирующие циклы обратной связи для улучшения своей прогностической аналитики. Проще говоря, речь идет о данных, протекающих от входного узла к выходному узлу по множеству различных путей в нейронной сети. Правильным является только один путь, который сопоставляет входной узел с правильным выходным узлом. Чтобы найти этот путь, нейронная сеть использует петлю обратной связи, которая работает следующим образом:

  1. Каждый узел делает предположение о следующем узле на пути.
  2. Он проверяет, является ли предположение правильным. Узлы присваивают более высокие значения веса путям, которые приводят к более правильным предположениям, и более низкие значения веса путям узлов, которые приводят к неправильным предположениям.
  3. Для следующей точки данных узлы делают новый прогноз, используя пути с более высоким весом, а затем повторяют шаг 1.

Сверточные нейронные сети

Скрытые слои в сверточных нейронных сетях выполняют определенные математические функции (например, суммирование или фильтрацию), называемые свертками. Они очень полезны для классификации изображений, поскольку могут извлекать из них соответствующие признаки, полезные для распознавания и классификации. Новую форму легче обрабатывать без потери функций, которые имеют решающее значение для правильного предположения. Каждый скрытый слой извлекает и обрабатывает различные характеристики изображения: границы, цвет и глубину.

Как обучать нейронные сети?

Обучение нейронной сети — это процесс обучения нейронной сети выполнению задачи. Нейронные сети обучаются путем первичной обработки нескольких больших наборов размеченных или неразмеченных данных. На основе этих примеров сети могут более точно обрабатывать неизвестные входные данные.

Контролируемое обучение

При контролируемом обучении специалисты по работе с данными предлагают искусственным нейронным сетям помеченные наборы данных, которые заранее дают правильный ответ. Например, сеть глубокого обучения, обучающаяся распознаванию лиц, обрабатывает сотни тысяч изображений человеческих лиц с различными терминами, связанными с этническим происхождением, страной или эмоциями, описывающими каждое изображение.

Нейронная сеть медленно накапливает знания из этих наборов данных, которые заранее дают правильный ответ. После обучения сеть начинает делать предположения об этническом происхождении или эмоциях нового изображения человеческого лица, которое она никогда раньше не обрабатывала.

Что такое глубокое обучение в контексте нейронных сетей?

Искусственный интеллект — это область компьютерных наук, которая исследует методы предоставления машинам возможности выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. Машинное обучение — это метод искусственного интеллекта, который дает компьютерам доступ к очень большим наборам данных для дальнейшего обучения. Программное обеспечение для машинного обучения находит шаблоны в существующих данных и применяет эти шаблоны к новым данным для принятия разумных решений. Глубокое обучение — это разновидность машинного обучения, в котором для обработки данных используются сети глубокого обучения.

Машинное обучение и глубокое обучение

Традиционные методы машинного обучения требуют участия человека, чтобы программное обеспечение работало должным образом. Специалист по работе с данными вручную определяет набор соответствующих функций, которые должно анализировать программное обеспечение. Это ограничение делает создание и управление программным обеспечением утомительным и трудозатратным процессом.

С другой стороны, при глубоком обучении специалист по работе с данными предоставляет программному обеспечению только необработанные данные. Сеть глубокого обучения извлекает функции самостоятельно и обучается более независимо. Она может анализировать неструктурированные наборы данных (например, текстовые документы), определять приоритеты атрибутов данных и решать более сложные задачи.

Например, при обучении программного обеспечения с алгоритмами машинного обучения правильно идентифицировать изображение домашнего животного вам потребуется выполнить следующие шаги:

  • Найти и вручную отметить тысячи изображений домашних животных: кошек, собак, лошадей, хомяков, попугаев и т. д.
  • Сообщить программному обеспечению с алгоритмами машинного обучения, какие функции необходимо найти, чтобы оно могло идентифицировать изображение методом исключения. Например, оно может подсчитать количество ног, а затем проверить форму глаз, ушей, хвоста, цвет меха и так далее.
  • Вручную оценить и изменить помеченные наборы данных, чтобы повысить точность программного обеспечения. Например, если в вашем тренировочном наборе слишком много изображений черных кошек, программное обеспечение правильно определит черную кошку, но не белую.
  • При глубоком обучении нейронные сети будут обрабатывать все изображения и автоматически определять, что сначала им требуется проанализировать количество ног и форму морды, а уже после посмотреть на хвосты, чтобы правильно идентифицировать животное на изображении.

Что такое сервисы глубокого обучения в AWS?

Сервисы глубокого обучения AWS используют возможности облачных вычислений, чтобы вы могли масштабировать свои нейронные сети глубокого обучения с меньшими затратами и оптимизировать их для повышения скорости. Вы также можете использовать подобные сервисы AWS для полного управления конкретными приложениями глубокого обучения:

  • Amazon Rekognition для добавления предварительно обученных или настраиваемых функций машинного зрения в ваше приложение.
  • Amazon Transcribe для автоматического распознавания и точной расшифровки речи.
  • Amazon Lex для создания интеллектуальных чат-ботов, которые понимают намерения, поддерживают диалоговый контекст и автоматизируют простые задачи на разных языках.

Начните работу с нейронными сетями глубокого обучения в AWS с помощью Amazon SageMaker, чтобы быстро и легко создавать, обучать и развертывать модели в любом масштабе. Также можно использовать решение AMI глубокого обучения AWS для разработки пользовательских сред и рабочих процессов для глубокого обучения.

Создайте бесплатный аккаунт AWS, чтобы начать работу уже сегодня.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *