Нейросеть простыми словами: что это такое

Дата публикации: 25-09-2023       124

Под нейросетью принято подразумевать компьютерный алгоритм, который способен имитировать поведение человеческого мозга при обработке данных. Когда нейросеть сталкивается с предметом, который ей незнаком, она изучает его (прямо как человеческий мозг). Сделав выводы, в дальнейшем она может использовать полученную информацию.

В статье расскажем, что такое нейросеть для чайников.


 

Понятие

Не стоит путать нейросеть с алгоритмом, который пишется для компьютера. Во втором случае человек сообщает, что нужно сделать. Если брать нейронные сети, то тут не говорится о том, как решить задачу. ИИ делает это на основе разных данных.

Спустя какое-то время ИНС выявляет закономерности, а затем генерирует на их основе новые решения. Однако от искусственного интеллекта не стоит ждать чего-то уникального. Он ограничивается только изученной информацией.

В качестве примера возьмем голосовых помощников – Siri, Алису. Через какое-то время они начинают распознавать голос пользователя, а также понимать его предпочтения.

Особенностью нейросетей является способность к обучению. Они могут получать новую информацию сами или под управлением человека. При этом ИИ применяет полученный ранее опыт.

В 2023 году ИНС развиваются особенно активно. Если раньше их применение ограничивалось решением различных математических задач, то сегодня они плотно вошли в сферу развлечений. Если вы периодически открываете Ютуб, то наверняка видели, что многие блогеры создают различный контент, используя ИИ. Например, «Нейросеть делает мне макияж».

Нейросети способны на создание забавных изображений, распознавание речи, осмысленные беседы. Их потенциал можно с уверенностью назвать безграничным. Структура ИНС усложняется по мере развития технологий. Это значит, что в скором времени ИИ будет решать куда сложные задачи. Безусловно, машинам пока что далеко до человеческого мозга.

Нейросети используются для множества задач. Перечислим некоторые из них:

  • распознавание образов;
  • классификация данных;
  • прогнозирование трендов.

Они могут обучаться на больших объемах информации, а также адаптироваться к изменяющимся условиям, что делает их очень универсальными инструментами.

Одно из самых простых объяснений работы нейросети – это через пример с распознаванием образов. Представьте, что у вас есть ИНС, которую вы обучаете различать яблоки и апельсины. Вы показываете ей много фотографий фруктов и говорите, что это (яблоки или апельсины). Основываясь на примерах, ИИ начинает понимать различия между продуктами.

Когда вы показываете нейросети новое изображение, она анализирует его и принимает решение, является ли оно яблоком или апельсином. ИИ делает это, опираясь на ранее полученные знания, которые были представлены ему во время обучения.

Нейросеть – это мощный инструмент, который способен эффективно обрабатывать данные. Однако, как и у любой программы, у нее есть свои ограничения. Например, чтобы сеть работала корректно, необходимо достаточное количество информации.

Делаем вывод, что нейросеть – это программа, способная обрабатывать информацию подобно мозгу. Она позволяет решать разные задачи, а также улучшать свою производительность с каждым новым примером, которому обучается.


 

Виды

Нейронные сети прямого распространения наиболее распространены. Их задача - преобразование входных данных в выходную информацию путем передачи сигнала от одного слоя нейронов к другому.

Сети прямого распространения состоят из слоев (узлов), которые передают информацию от входного до выходного слоя. Каждый узел выполняет математические операции над входными данными и передает результат следующему узлу. Такая сеть хорошо справляется с задачами, в которых важен порядок передачи информации, но не требуется сохранение и использование предыдущих состояний.

Рекуррентные сети имеют одну или несколько петель обратной связи, что позволяет передавать информацию. Такой принцип дает сети возможность использовать предыдущие состояния для принятия решений в текущем состоянии. Петли создают циклические зависимости в данных, что позволяет моделировать последовательности и хранить информацию о предыдущих шагах.

Рекуррентные сети часто используются для работы с последовательными данными, такими как тексты, речь, временные ряды. Они могут запоминать контекст, что делает их эффективными для прогнозирования. Однако рекуррентные сети могут страдать от проблемы затухания и взрыва градиента, когда передаваемые значения становятся слишком большими или слишком маленькими, что затрудняет обучение.

В итоге, выбор между сетями прямого распространения и рекуррентными сетями зависит от задачи, которую необходимо решить. Если важно учесть контекст и зависимости в данных, то рекуррентные сети могут быть более подходящим выбором. Если же требуется простая передача информации и не нужно использовать предыдущие состояния, то сети прямого распространения могут быть эффективнее.


 

Принцип работы

Принцип работы нейросетей основан на понятии обратного распространения ошибки. Этот метод позволяет искусственному интеллекту корректировать свои параметры в зависимости от ошибки, которую он допускает при предсказании или классификации данных.

В процессе обучения нейронная сеть принимает входные данные, вычисляет их на основе заданных весов, а затем сравнивает полученный результат с желаемым. Если есть расхождения между этими значениями, нейросеть применяет алгоритм обратного распространения ошибки, чтобы скорректировать свои веса и уменьшить вероятность ее появления на будущих итерациях.
 

Обучение

Процесс обучения нейронных сетей включает несколько этапов, каждый из которых играет важную роль в формировании и развитии их способностей:

  1. Отправка информации. Включает в себя выборку данных, необходимых для обучения нейросети. Количественное соотношение задач, которые должна выполнять ИНС, определяет необходимость более объемной выборки. Здесь алгоритмы, основываясь на формулах, отвечают на поставленные вопросы.
  2. Преобразование информации. При доставке выборки данных запускается процесс, при котором входные нейроны преобразуют информацию, передавая ее дальше. Содержание информации преобразуется в числовые коэффициенты, с использованием формул и установленных весов, определенных авторами обучения. Именно эти коэффициенты определяют вес каждого обучающего признака и другие параметры.
  3. Обработка информации. Каждому нейрону присваивается вес, который определяет важность его ответов. В процессе обучения эти веса автоматически регулируются, чтобы достичь оптимальной производительности ИНС.
  4. Получение результата. Наконец, искусственный интеллект предоставляет набор формул и чисел, которые могут быть интерпретированы как ответ.

Внимание! Результат представляет собой вероятностное значение, а не конкретное утверждение.


 

Популярные примеры

  1. Голосовые помощники, такие как Siri, Alexa и Google Assistant, применяют ИНС для распознавания речи и выполнения запросов человека. Они обеспечивают информирование пользователей.
  2. Нейросети также оказывают огромную помощь компаниям и инвесторам в финансовом прогнозировании. Они способны предсказать будущие тренды и анализировать финансовые данные, что позволяет принимать обоснованные решения. Например, компания Яндекс использует нейросети для прогнозирования курсов валют.
  3. В сфере медицинской диагностики ИНС проявляют свою эффективность, помогая врачам быстрее и точнее определять заболевания. Одним из последних достижений в этой области является искусственное интеллектуальное решение, способное по фотографии пациента определить заболевание кожи. Узнав диагноз на ранней стадии, можно оперативно начать лечение.


 

Создание

Создание нейросети происходит следующим образом:

  1. Определение цели. Выбираем задачу классификации, кластеризации, прогнозирования или другую подходящую задачу, которую можно решить с помощью ИНС.
  2. Сбор данных. Подготавливаем сведения, которые будут использоваться для обучения ИНС. Они могут быть представлены в виде таблицы, изображений или других форматов в зависимости от задачи.
  3. Подготовка данных. Предварительно обрабатываем их для обучения ИНС. Это может включать удаление ненужных сведений, заполнение пропущенных значений и нормализацию данных.
  4. Выбор структуры нейросети. Выбираем архитектуру ИИ, которая определит ее структуру и будет влиять на результаты. Существуют различные типы нейросетей, такие как сверточные, рекуррентные, глубокие нейронные сети и другие.
  5. Обучение нейросети. Выполняем настройку весов нейронов в соответствии с предоставленными данными. Этот процесс может занять много времени, в зависимости от размера и сложности ИНС.
  6. Оценка производительности. Производим оценку точности работы ИИ для проверки ее эффективности. Сравниваем результаты с ожидаемыми.
     

Преимущества и недостатки

Нейронные сети, как мощный инструмент машинного обучения, обладают как преимуществами, так и недостатками, которые мы рассмотрим.

Плюсы:

  1. Главное преимущество использования нейронных сетей – способность обрабатывать и анализировать большие объемы данных. ИНС могут эффективно работать с текстом, изображениями и звуком, что делает их незаменимыми инструментами в следующих областях: распознавание речи, компьютерное зрение, обработка естественного языка. Благодаря своей способности обрабатывать огромные объемы информации, нейросети могут находить скрытые связи между данными, что делает их полезными в задачах аналитики.
  2. Способность обучаться на основе опыта и самостоятельно улучшать свою эффективность. При обучении ИНС модель приспосабливается к особенностям данных и настраивается на определенные задачи. Это позволяет нейронным сетям становиться все более точными с течением времени.
  3. Нейронные сети способны извлекать высокоуровневые признаки и абстракции из входных данных, что позволяет им решать сложные задачи. Однако, помимо преимуществ, ИНС также имеют некоторые недостатки, которые следует учитывать при их использовании:
  4. Требуется большое количество вычислительных ресурсов для обучения нейросетей. Это устанавливает значительные ограничения на использование ИИ в некоторых приложениях.
  5. Проблема интерпретируемости результатов, особенно в глубоких нейронных сетях. Если в модели много параметров, то становится сложно понять, как именно сеть делает свои предсказания или классификацию.
  6. Нейронные сети могут быть подвержены проблемам переобучения, когда модель слишком хорошо запоминает обучающую выборку и плохо обобщает свои знания на новые данные. Это может привести к низкой обобщающей способности модели и неправильным предсказаниям при работе с новыми данными.
     

Заключение

Из статьи мы выяснили, что такое нейросеть. Речь идет о компьютерном алгоритме, который может имитировать поведение человеческого мозга.

Рассказать друзьям:

Cделайте первый шаг

Выберите готовый шаблон из более 1700+ бесплатных и премиум вариантов.

ШАБЛОНЫ САЙТОВ