Агрегатор онлайн-курсов Checkroi.ru Блог Статьи об аналитике Что такое нейросети, рассказываем как они работают простыми словами

Что такое нейросети, рассказываем как они работают простыми словами

Опубликовано: Страница обновлена: 758 просмотров Время прочтения: 20 минут

Нейросети применяют и на сверхсовременных предприятиях — в системах навигации для беспилотных автомобилей. И даже обычной жизни — для программирования роботов-пылесосов. Многие приложения давно используют нейросети для распознавания речи и быстрой обработки изображений. В финансовых компаниях — вычисляют налоги и формируют по ним платежи. Нейронные сети даже защищают веб-ресурсы от хакерских атак и выявляют незаконный контент в сети. В ближайшей перспективе их использование станет ещё шире, а спрос на специалистов по нейронным сетям продолжит расти.

В статье разбираемся, как работает нейросеть, что это такое, какие бывают, и как могут облегчить нашу жизнь в будущем.

Что такое нейросеть

Нейронная сеть — программное воплощение математической модели, которая копирует работу головного мозга человека. Специалист загружает данные в программу, она обрабатывает их по формулам и выдаёт результат вычислений.

Такая программа моделирует работу человеческой нервной системы, поэтому способна к обучению и исправлению ошибок. И все её компоненты работают по такому же принципу, как и биологические сети.

Вот базовые компоненты нейросети:

  • Нейроны — вычислительные единицы, которые получают информацию, обрабатывают её и передают дальше. Множество нейронов — это слой.
  • Синапс — связь между нейронами. У каждого синапса есть веc — он определяет, будет усилен или ослаблен сигнал, передаваемый между нейронами. Благодаря весам входная информация обрабатывается и превращается в результат.
  • Входные данные — то, что нужно обработать программой.
  • Выходные данные — результат обработки входящих данных.

Чтобы эти определения не выглядели как набор слов, разберём, что делает каждый компонент сети. Это поможет понять, как она работает.

Историческая справка

Изучать искусственные нейронные сети начали с 1920-х годов – учёные пытались математически описать работу человеческого мозга, чтобы воспроизвести её с помощью машин.

В 1943 году появились первые ЭВМ — это помогло нейропсихологу Уоррену Маккалоку и математику Уолтеру Питтсу формализовать понятие нейронной сети. Они же впервые предложили единичную модель искусственного нейрона – персептрон.

Практические возможности в то время были ограничены, поэтому интерес к теме постепенно угас. К исследованиям вернулись только спустя 30 лет. В 1975 году японский программист Кунихико Фокусима создал когнитрон – первую нейронную сеть, которая умела запоминать и распознавать образы.

В 1996 год случился первый крупный прорыв. Программа Deep blue компании IBM обыграла чемпиона мира чемпиона мира по шахматам Гари Каспарова. А в 2016 году программа Alpha Go обыграла чемпиона мира по логической настольной игре Go. Это стало важным событием, потому что в Go неограниченное или практически неограниченное количество решений. При разработке программы использовали машинное обучение. Программа принимала решения не на основе всех возможных комбинациях игры, а оперировала собственными предположениями и подсказывала, как стоит ходить в складывающихся условиях игры.

Ежедневные советы от диджитал-наставника Checkroi прямо в твоем телеграме!
Подписывайся на канал
Подписаться

Где используются нейросети

Сейчас это инструмент всеобщего потребления и чем дальше он развивается, тем сильнее становится его присутствие в жизни людей. Специальные обученные программы уже используют для борьбы с экологическими проблемами, в сельском хозяйстве, медицине. Люди учат машины выполнять часть задач, на которые раньше уходили часы, дни, недели рабочих.

В связи с этим растёт потребность в квалифицированных кадрах, которые способны создавать самообучаемые программы.

Читайте о них в нашей статье → Профессия «Специалист по искусственному интеллекту» — кто такой и чем занимается. Разбирайтесь, выбирайте инструменты для развития. Возможно, если вы решите стать специалистом по нейронкам, вы откроете для себя дверь в светлое будущее.

Как работает нейросеть

Представим, что с помощью нейросети мы описываем работу преподавателя в университете. Задача нейрона (изобразим его кругом) — определить, поставит ли преподаватель зачёт студенту.

 

В качестве нейрона — круг.

Входные данные — это осмысленные значения. Каждому из них присваивается цифра — 0 или 1. Первый вход (1) отвечает, знает ли студент имя преподавателя. Второй (1) — ходил ли он на пары. Третий (0) — знает ли он предмет.

осмысленные значения

На основе этих данных нейрон должен принять решение — ставить зачёт или нет. В нашем примере делать это он будет простейшей функцией активации. Её суть в следующем: если мы суммируем значения всех входных данных и их значение будет больше или равно 0,5, значит преподаватель поставит зачёт. Если меньше — отправит на пересдачу.

Нейрон не обрабатывает данные, которые приходят на вход. Прежде чем он примет решение, входные данные взвешиваются с помощью весов (W). Каждый вход имеет разный вес при принятии решения. Если студент хорошо знает предмет — не так важно, ходил он на пары или нет, знает ли имя преподавателя — он сдаст зачёт.

Нейрон не обрабатывает данные

Каждое выходное значение получает определённый множитель, на который он умножается прежде, чем нейрон начнёт его обрабатывать. В нашем примере самый весомый аргумент — знание предмета.

Посчитаем: каждый множитель умножаем на выходное значение, складываем и получаем итоговый балл.

каждый множитель умножаем на выходное значение

Получается: 1х0,3+1х0,2+0х0,5. Мы получили 0,5. Согласно заданным параметрам, преподаватель поставит студенту зачёт.

Главная особенность нейросети — способность самообучаться и действовать на основании предыдущего опыта

Как обучается нейросеть

Чтобы программа смогла ответить на вопрос пользователя, программист не загружает скрипты ответов. Программа сама «учит» правила общения и может самостоятельно поддержать диалог. При этом она неспособна импровизировать и придумывать какие-то оригинальные решения — она воспроизводит ровно то, чему её обучили.

Предположим, у нас есть данные о людях, которые пользуются конкретным приложением по заказу вещей. Наша задача – предсказать вероятность того, что эти люди закажут одежду бренда «Z». При этом в отдельном файле у нас есть настоящие вероятности – как пользователи приложения на самом деле делали заказы.

Построим примитивную сеть. На входе – количество совершённых за месяц заказов. На выходе – вероятность того, что человек закажет одежду бренда. Вход и выход связаны математической формулой — она обрабатывает данные и выдаёт предсказание. Мы должны уточнить формулу так, чтобы она давала более-менее правдивые предсказания. Пока мы не знаем правильную форму, вводим предполагаемую и говорим программе посчитать. Её предсказание — человек, совершивший 15 заказов за месяц, закажет вещи бренда «Z» с вероятностью 5%. Но у нас есть реальные данные: вероятность из файла составляет 35%.

Тогда мы подгоняем формулу под готовое решение. Снова запускаем программу: вероятность из файла совпадает с рассчитанной. Этот пример показывает, как обучить простейшую нейронную сеть на одном наборе данных

Нейросети не всегда нуждаются в программировании. Они учатся программировать себя сами

Какие бывают нейросети

У нейронных сетей есть много признаков для классификации, но обычно их делят по характеру обучения, количеству слоёв, видам связей внутри и по типу входной информации.

По количеству слоёв

Многослойные сети, в отличие от однослойных могут решать более сложные задачи. Потому что при обработке данных каждый промежуточный слой — новый этап, на котором обрабатывается и распределяется информация.

Однослойная нейронная сеть Многослойная нейронная сеть
Сигналы с входного слоя сразу направляются на выходной слой Между входными и выходными слоями есть несколько скрытых промежуточных слоёв, через которые проходят сигналы
Выходной слой не только выдаёт результат, но и преобразует сигнал Обработкой сигнала занимаются скрытые слои

По характеру обучения

Обучение нейросетей — это процесс подбора таких весов внутри модели, чтобы выходные данные были как можно более точными и приближенными к реальности. Есть два вида обучения – с учителем и без. Обучение без учителя – более правдоподобная модель с точки зрения биологической природы нейросетей.

Нейросети, использующие обучение с учителем Нейросети, использующие обучение без учителя
Вы даёте разные входные данные и приводите правильные решения. Алгоритм понимает, какой ответ с вашей точки зрения правильный Вы даёте информацию без правильных ответов. У алгоритма нет явного указания, как поступать правильно
Алгоритм учится на заданных обучающих парах, начинает прогнозировать правильные результаты Алгоритм автоматически анализирует паттерны в данных
Пример — спам-фильтр для email-рассылки Пример — гугл-новости

По видам связей внутри

Однонаправленные сети активно используются для распознавания образов и прогнозирования. Сети с обратными связями обладают кратковременной памятью, поэтому сигналы восстанавливаются и дополняются во время их обработки.

Однонаправленные  С обратными связями
Сигнал перемещается от входа слоя к выходу Сигнал двигается в прямом и в обратном направлении 
Движение в обратном направлении невозможно Результат выхода может возвращаться на вход

Для чего нужны нейросети

Нейронные сети используют для анализа данных и расчётов, напоминающих те, что выполняет человеческий мозг.

Главные задачи нейросетей:

  • Классификация. Распределение данных по заданным параметрам. Нейросеть в банке может быстро отбирать тех людей, которым можно одобрить кредит. Она будет принимать решение, отталкиваясь от возраста, платёжеспособности и кредитной истории.
  • Прогнозирование. Нейронные сети предсказывают будущие шаги. Скажем, определяют вырастут или упадут акции, исходя из ситуации на фондовом рынке.
  • Распознавание. Есть специальные программы, которые обучены распознавать образы. Благодаря этому работают поиск по фото в яндексе и перевод голосовых сообщений в текст.

Нейронные сети активно применяются в разных областях: финансах, маркетинге, политике, IT и безопасности.

Сферы применения нейросетей:

  • Финансы — оценивают риск невозврата кредитов, предсказывают банкротство, оценивают стоимости недвижимости и обеспечивают безопасность транзакций по пластиковым картам.
  • Маркетинг — создают модели покупок, сегментируют клиентов, определяют кому и какое рекламное объявление показать, заменяют копирайтеров и сами пишут тексты.
  • Политика — анализируют мнения, предсказывают динамику рейтингов, выявляют социальные факторы и определяют политические взгляды по внешности.
  • IT — упрощают и ускоряют разработку приложений, создают чат-боты, настраивают алгоритмы поисковиков.
  • Безопасность и охранные системы — распознают лицо, голос, отпечатки пальцев и обнаруживают подделки.
  • Медицина — анализируют рентгеновские снимки и медкарты, подсказывают диагнозы, контролируют работу медперсонал и разрабатывают формулы лекарств.
  • Транспорт — помогают создавать беспилотные автомобили.
  • Сельское хозяйство — сортируют овощи для продажи, предсказывают урожайность, оценивают рост растений и предлагают питательные вещества для его ускорения.
  • Переводы — при машинном переводе каждое слово переводится отдельно, а нейронки переводят предложения целиком, учитывая контекст.
  • Интернет-магазины — персонализируют товары в подборках, помогают «примерить» вещи онлайн и убирают фон с фотографий для каталогов.

Преимущества нейросетей

Нейронные сети способны к параллельной обработке информации и могут самообучаться. Они могут получить обоснованный результат на основании данных, которые им не встречались в процессе изучения.

Основные достоинства нейронных сетей:

  • Адаптивность. Нейронки адаптируются к изменениям окружающей среды: самообучаются и продолжают корректно работать. Чем выше адаптивные способности системы, тем более устойчивой будет её работа.
  • Эффективность. Они работают там, где нужно подобие человеческой интуиции. Нейросеть способна принять решение по оценке финансового состояния компании.
  • Гибкость. Персептроны и связи между ними можно комбинировать различными способами, поэтому нейросети подходят для решения разных задач.
  • Скорость. Нейросети умеют параллельно обрабатывать информацию — это ускоряет процесс решения задач.
  • Работа в условиях неопределённости. Могут принимать решения даже при неполных данных. Благодаря способности к самообучению решают задачи с неизвестными закономерностями, входными и выходными параметрами.
  • Работа при незначительных повреждениях. Даже при повреждении некоторого количества нейронов дают правильные и логичные ответы. На работоспособность могут повлиять только серьёзные повреждения.
  • Устойчивость. Самостоятельно определяют неинформативные для анализа параметры на входе и отсеивают их.

Недостатки нейросетей

Может показаться, что нейросети — идеальное решение существующих проблем. Но несмотря на широкий спектр возможностей, они имеют ряд недостатков.

Большинство подходов к проектированию основаны на практическом опыте и не являются гарантировано точными, поэтому не приводят к однозначным решениям. Никто не знает, как именно даётся ответ, поскольку отсутствует чёткий алгоритм работы. А возможности оценить правдивость результата тоже нет. К тому же обучение таких программ занимает много времени и иногда приводит к тупиковым ситуациям. У специалистов часто возникают проблемы, связанные с поиском достаточного количества обучающих примеров.

Как компании используют нейросети сейчас

Нейросеть — инструмент, который крупные компании используют каждый день. Рассказываем, какие практические бизнес-задачи она помогает решать.

Создают бесконечное множество результатов для заказчика

В июне 2020 года «Студия Артемия Лебедева» создала «искусственный дизайнерский интеллект» и в течение нескольких месяцев выдавала работы нейросети за логотипы удалённого сотрудника Николая Иронова.

«Николой Иронов» создаёт логотипы на основе текста о компании. Анализирует её название, описание работы, выбирает ключевые слова и генерирует изображения. После генерации масштабирует результаты, создаёт дополнительные цветовые схемы и шрифты. В результате клиент получает «бесконечный диапазон» вариантов логотипа.

Пишут «умные» отзывы

У товаров на «Яндекс.Маркете» появилась сеть, которая обобщает комментарии пользователей в один пост. Это помогает покупателям экономить время и не читать десятки отдельных комментариев.

Стандартный «умный» отзыв включает две части:

  • развёрнутый комментарий о товаре;
  • перечисление характеристик, которые чаще всего отмечают покупатели.

Сейчас «умные» отзывы доступны только для части пользователей, но постепенно их увидят все.

Помогают с примеркой одежды

Разработчик из Гонконга создал программу, которая позволяет примерить одежду виртуально. Раньше такие функции уже добавляли в свои приложения Gucci и Lamoda, но новая система обходит их в реалистичности изображения. Она берёт фото человека и изображение одежды и генерирует картинку, на которой на человеке надета вещь. Предполагается, что подобные сервисы смогут упростить онлайн-шопинг и повысить продажи.

Расчитывают сметы в строительстве

В 2019 году на Экономическом форуме в Санкт-Петербурге российская компания представила проект BIMLIB. Это цифровая платформа, которая быстро определяет стоимость строительных материалов и оборудования.

Нейросеть находит информацию о материалах и оборудовании, заложенных в проект, передаёт её проектировщику. Это помогает сократить время на расчёт сметы, избежать удорожания объекта и срыва сроков возведения.

Если тоже хотите узнать, как создать нейронную сеть и применять её в бизнесе, обратите внимание на курс по внедрению искусственного интеллекта. На нём вы создадите дорожную карту по внедрению ИИ в вашей компании. Вам будут помогать зарубежные и российские эксперты. А ментором выступит действующий специалист в сфере дата-сайнс. Этот курс поможет вам увидеть новые пути для развития собственного дела

Коротко о главном

Нейросети способны самостоятельно обучаться и действовать на основании предыдущего опыта, с каждым разом совершая всё меньше ошибок. Они сокращают трудозатраты на рутинную работу и помогают автоматизировать человеческий труд. Особенно заинтересованы в их использовании крупные компании и корпорации. Сегодня именно они активно внедряют новые технологии в работу, чтобы повысить эффективность и сократить издержки. Но сегодня такие программы внедряют в свою работу небольшие компании и активно применяют в своей работе диджитал-специалисты.

Специалисты по нейросетям востребованы уже сейчас, и спрос на их услуги только продолжит расти. Собрали подборку «ТОП курсов по нейронным сетям». Вы научитесь обучать нейросети, настраивать алгоритмы обработки данных и работать в самых современных и интересных проектах мира

0 Коментариев
0

Почитаем еще?

Оставьте комментарий

Мы иногда используем cookie-файлы, чтобы получше узнать вас и персонализировать контент :) Замечательно!