Что такое нейронные сети и для чего они нужны

Изображение Что такое нейронные сети и для чего они нужны

Нейросети – что это такое, какова у них цель?

Нейросети (искусственные нейронные сети) представляют собой обучаемую систему.

Она состоит из искусственных нейронов, то есть простых процессоров, каждый из которых работает только с одним видом сигналов.

Объединенные в сети такие нейроны способны решать широкий спектр задач.

Как создавались нейросети

Более пятидесяти лет назад начали говорить о создании искусственного интеллекта, однако развитие технологий не позволяло на тот момент развивать данное направление.

В 1943 году Нейропсихолог Уоррен Мак-Каллок в тандеме с математиком Уолтером Питтсом попытались описать принципы действия нейросети. Через пятнадцать лет нейрофизиолог Фрэне Розенблатт подготовил образец искусственной нейросети.

И лишь в 2010 году был раскрыт потенциал машинного обучения.

Что такое нейронная сеть?

Создана нейросеть по типу нейронной сети живого организма. Она представляет собой огромное количество связей и алгоритмов, взаимодействующих друг с другом и подобных тем, что функционируют в мозге человека, благодаря которым мы способны принимать решения, видеть. Программистам удалось перенести принцип работы мозга на компьютерные сети, где в основе изображений лежат машинные коды.

Нельзя сказать что нейронные сети программируются, принцип их работы другой, они обучаются. Именно возможность обучения вывела нейронные сети на новый уровень, по сравнению с прочими алгоритмами. Целью использования нейросетей является освобождение человека от выполнения многих задач. 

Решаемые нейросетью задачи

Нейросети способны решать такие типы задач как сортировка, прогнозирование и распознавание событий и объектов.

Например, работники банка должны решить, какого клиента можно кредитовать, а какого не стоит. Нейросеть способна проанализировать, имея данные о возрасте, доходе и кредитной истории клиента, способен ли он вернуть кредит. Это пример сортировки данных.

Также нейросеть может прогнозировать поднимется ли курс рубля в определенный период – это прогнозирование.

Самый актуальный тип решаемых задач, уже активно использующийся в работе нейросетей крупных компаний и правоохранительных органов – нахождение правонарушителей по изображениям, снятым камерами видеонаблюдения или по изображениям в поиске.

Кроме того нейросеть распределяет сигналы по видам (кластеризация), заменяет одни объекты другими (аппроксимация), сжимает и оптимизирует данные.

Из чего состоит нейросеть

Нейросеть состоит из нейронов, представляющих собой нелинейные функции. Они обрабатывают входящую, исходящую и скрытую информацию.

В случае большого количества используемых нейронов, образуются слои по видам используемых данных. Входной слой позволяет распределить информацию по внутренним слоям, где они обрабатываются, а выходной создает итоговый результат.

Синапсы – связи, возникающие между нейронами, каждая из таких связей имеет собственный вес, чем он больше, тем важнее обрабатываемая информация. На первом этапе обучения сети связи хаотично разбросаны, в процессе обучения они систематизируются.

Обучение нейросети

Обучается нейросеть подобно ребенку, сначала с преподавателем – это построение моделей в виде стимула (загрузки первичных данных) и последующей реакции, а затем самостоятельно, когда алгоритм усложняется и нейросеть учится распознавать изображения, видео, тексты.

Первая стадия обучения позволяет получить необходимый опыт, вторая, на которой начинается выполнение задач без вмешательства человека – реализовать его. Это похоже на естественные процессы, происходящие в мозге человека.

В перспективе такой алгоритм позволит нейросети предлагать более качественные решения разнообразных задач, сейчас решаемых человеком.

Применение нейросетей

Из элементарных примеров применения нейронных сетей можно выделить запись музыкальных композиций или написание сценариев.

Но такие варианты использования нейросетей лишь верхушка айсберга, ведь они ежедневно выполняют множество различных задач. Это и подбор наиболее интересного контента для пользователей на основе запросов (например, система рекомендаций Ютуба), и алгоритмы, используемые Яндексом для сокращения издержек крупных компаний (сведения о загруженности дорог).

Нейросети способны отыскать ответы на вопросы с расплывчатой формулировкой. Также они могут оценивать поведение пользователей сайтов, соответственно, осуществлять подбор акций и предложений, уведомлений. В основе сервисов, позволяющих корректировать фотографии, генерировать картинки и верстать сайты также лежит принцип работы нейросетей.

Спектр применения нейросетей достаточно велик и постоянно расширяется.