Какие основные компоненты включают нейронные сети

Тогда задача обучения состоит в том, чтобы найти веса и vv₂, а также пороговое (или настроечное) значение 0 такое, чтобы вычисленный выход нашей сети (который задай линейной пороговой функцией) равнял ся желаемому выходу по всем примерам. Простым решением является w. = w₂ = —, 0 = 0,6.

Действительно, из уравнения

Типы нейронных сетей. Принцип их работы и сфера применения

Искусственный интеллект и искусственные нейронные сети становятся всё популярнее. В этой статье мы рассмотрим основные разновидности нейронных сетей и поговорим о том, как они работают и где применяются. Что включает в себя понятие нейронных сетей, как происходит развитие нейронной сети с точки зрения их эксплуатации в реальной жизни. Немного поговорим и про технологии нейронных сетей.

Что такое нейронная сеть? Базовая информация о нейронных сетях

Классическое определение говорит нам, что нейронной сетью называется некоторая последовательность нейронов, объединённых между собой синапсами. Если программа имеет структуру нейронной сети, появляется возможность на машинном уровне проанализировать входные данные с запоминанием результата.

Т. е нейронные сети и данные для нейронных сетей есть упрощённая модель биологического аналога. Некоторые специалисты, говоря о нейросетях, вспоминают человеческий мозг. Да, это близко к истине, но человеческой мозг чрезмерно сложен, поэтому это весьма приближённое сравнение, ведь мы не способны (пока) воссоздать его механизмы в полной мере даже с помощью современных технологий. В результате нейронную сеть лучше назвать программой, которая основана на принципе работы головного мозга.

Нейросеть — это связка нейронов. Каждый из этих нейронов получает данные, обрабатывает их, а потом передаёт другому нейрону. И каждый нейрон обрабатывает сигналы одинаково. Но каким же тогда образом мы получаем разный результат? За это отвечают синапсы, соединяющие нейроны друг с другом. Каждый нейрон способен иметь множество синапсов, которые ослабляют или усиливают сигнал. Нейроны способны менять свои характеристики в течение определённого времени. Кстати, правильно выбрав параметры синапсов, мы сможем получать на выходе правильные результаты преобразования входной информации.

Виды нейронных сетей

В общих чертах мы определились с тем, что же такое нейронная сеть. Теперь пришло время поговорить об их разновидностях и типах, то есть о классификации. Но тут потребуется небольшое уточнение. Каждая нейронная сеть включает в себя первый слой нейронов, называемый входным. Этот слой не выполняет каких-либо преобразований и вычислений, его задача в другом: принимать и распределять входные сигналы по остальным нейронам. И этот слой единственный, являющийся общим для всех типов нейросетей, а критерием для деления является уже дальнейшая структура: 1. Однослойная структура нейронной сети. Представляет собой структуру взаимодействия нейронов, в которой сигналы со входного слоя сразу направляются на выходной слой, который, собственно говоря, не только преобразует сигнал, но и сразу же выдаёт ответ. Как уже было сказано, 1-й входной слой только принимает и распределяет сигналы, а нужные вычисления происходят уже во втором слое. Входные нейроны являются объединёнными с основным слоем с помощью синапсов с разными весами, обеспечивающими качество связей. 2. Многослойная нейронная сеть. Здесь, помимо выходного и входного слоёв, имеются ещё несколько скрытых промежуточных слоёв. Число этих слоёв зависит от степени сложности нейронной сети. Она в большей степени напоминает структуру биологической нейронной сети. Такие виды были разработаны совсем недавно, до этого все процессы были реализованы с помощью однослойных нейронных сетей. Соответствующие решения обладают большими возможностями, если сравнивать с однослойными, ведь в процессе обработки данных каждый промежуточный слой — это промежуточный этап, на котором осуществляется обработка и распределение информации.

Кроме количества слоёв, нейронные сети можно классифицировать по направлению распределения информации по синапсам между нейронами: 1. Нейросети прямого распространения (однонаправленные). В этой структуре сигнал перемещается строго по направлению от входного слоя к выходному. Движение сигнала в обратном направлении не осуществляется и в принципе невозможно. Сегодня разработки этого плана распространены широко и на сегодняшний день успешно решают задачи распознавания образов, прогнозирования и кластеризации. 2. Рекуррентные нейронные сети (с обратными связями). Здесь сигнал двигается и в прямом, и в обратном направлении. В итоге результат выхода способен возвращаться на вход. Выход нейрона определяется весовыми характеристиками и входными сигналами, плюс дополняется предыдущими выходами, снова вернувшимися на вход. Этим нейросетям присуща функция кратковременной памяти, на основании чего сигналы восстанавливаются и дополняются во время их обработки. 3. Радиально-базисные функции. 4. Самоорганизующиеся карты.

Но это далеко не все варианты классификации и виды нейронных сетей. Также их делят: 1. В зависимости от типов нейронов: — однородные; — гибридные. 2. В зависимости от метода нейронных сетей по обучению: — обучение с учителем; — без учителя; — с подкреплением. 3. По типу входной информации нейронные сети бывают: — аналоговые; — двоичные; — образные. 4. По характеру настройки синапсов: — с фиксированными связями; — с динамическими связями.

Ещё существуют понятия гетероассоциативные или автоассоциативные нейросети.

Схема и концепция работы

Представить принцип работы нейросети можно, не имея конкретных навыков. Общая схема или алгоритм следующий: — на входной слой нейронов происходит поступление определённых данных; — информация передаётся с помощью синапсов следующему слою, причём каждый синапс имеет собственный коэффициент веса, а любой следующий нейрон способен иметь несколько входящих синапсов; — данные, полученные следующим нейроном, — это сумма всех данных для нейронных сетей, которые перемножены на коэффициенты весов (каждый на свой); — полученное в итоге значение подставляется в функцию активации, в результате чего происходит формирование выходной информации; — информация передаётся дальше до тех пор, пока не дойдёт до конечного выхода.

Как мы знаем, 1-й запуск нейросети не даст верных результатов, ведь она ещё не натренирована. Если мы говорим о понятии функции активации, то эта функция используется в целях нормализации входных данных. Этих функций бывает много, но хотелось бы выделить основные, имеющие самое широкое распространение. Главное отличие — диапазон значений, где они функционируют: — линейная функция f(x) = x. Является наиболее простой из всех, должна применяться лишь для тестирования созданной нейросети либо передачи данных в исходной форме; — сигмоид — более распространённая функция активации. Диапазон значений — от нуля до единицы. Также её называю логистической функцией; — гиперболический тангенс. Метод нужен для охвата также и отрицательных значений. Когда их применение не предусмотрено, гиперболический тангенс не нужен.

Остаётся сказать, что для задания нейросети данных для дальнейшего оперирования ими, потребуются тренировочные сеты.

Что такое синапс и нейрон?

Говоря об этом в разрезе искусственных нейронных сетей, мы понимаем единицу, выполняющую вычисления. Она получает данные со входного слоя, выполняя с ней простые вычисления, а потом передавая следующему нейрону.

В составе нейросети есть три вида нейронов: входной, выходной и скрытый. В однослойной структуре скрытых нейронов не будет. Также есть единицы, которых называют нейронами смещения и контекстными нейронами.

Любой нейрон состоит из двух типов данных: входных и выходных. У первого слоя входные данные равняются выходным. В других случаях на вход попадает суммарная информация предыдущих слоёв, после чего она нормализуется (все значения, которые выпадают из требуемого диапазона, преобразуются с помощью функции активации).

Мы уже говорили, что синапс — связь между нейронами, причём каждый синапс имеет свой вес. Благодаря этому входные данные видоизменяются при передаче. Во время обработки переданная синапсом информация с большим показателем веса станет преобладающей.

В результате на результат оказывают влияние не нейроны, а конкретно синапсы, которые дают совокупность веса входных данных, ведь собственно сами нейроны постоянно выполняют абсолютно одинаковые вычисления. Выставление весов осуществляется в случайном порядке.

Где применяют нейронные сети?

Нейронные сети применяются для решения множества разных задач. Если мы говорим о простых проектах, то с ними справляется обычная компьютерная программа, если говорить об усложнённых задачах, требующих решения уравнений и прогнозирования, применяется компьютерная программа, поддерживающая статические методы обработки. Есть и совсем сложные задачи, то же распознавание образов. Здесь нужен другой подход, ведь в голове человека все эти процессы проходят неосознанно (при распознавании и запоминании образов человек делает это, если можно так сказать, сам по себе, то есть он не управляет соответствующими процессами в мозгу).

Собственно говоря, нейронные сети как раз для этого и созданы, чтобы помогать людям решать задачи со сложными и не до конца исследованными алгоритмами. Имеет значение и качество нейронных сетей.

Схема нейронной сети:

Сегодня нейронные сети применяются в следующих сферах: — распознавание образов (по этому направлению работают наиболее широко); — предсказание следующего шага (повышает эффективность и качество торговли на тех же фондовых рынках); — классификация входной информации по параметрам (с этой работой легко справляются кредитные роботы, способные быстро принять решение об одобрении или отказе по поводу кредита, используя для этого входные наборы разнообразных параметров).

Так как современные нейронные сети имеют очень большие способности и разные варианты использования, их популярность растёт, а развитие отрасли тоже идёт семимильными шагами. Их учат играть в компьютерные игры, узнавать голоса и т. д. По сути, искусственные сети создаются по принципу биологических, а значит, мы можем обучить их выполнению тех процессов, которые человек выполняет не вполне осознанно.

P. S. Одно дело читать, другое дело — практиковаться. Если вас интересует развитие навыков работы с современными нейронными сетями (neural networks) и вы хотели изучить различные связанные технологии из категории «нейро», ждём вас на наших курсах. Все занятия проходят онлайн, потребуется только компьютер и интернет. Специалистом может стать каждый.

Это курсы для тех, кому важен результат и нужно получить практические знания. Не пропустите ссылку выше!

Как работает нейронная сеть: алгоритмы, обучение, виды нейросетей

Нейронная сеть — попытка с помощью математических моделей воспроизвести работу человеческого мозга для создания машин, обладающих искусственным интеллектом.

Нейросеть обычно обучается с учителем. Это означает наличие обучающего набора данных (датасета), который содержит примеры с правильными результатами решений: ответами на вопросы, метками, сегментами, классами. Нейронная сеть пытается воспроизвести результат самостоятельно на новом наборе данных.

Неразмеченные наборы также используют для обучения нейронных сетей, но мы не будем здесь это рассматривать.

Например, если вы хотите создать нейросеть для оценки эмоциональную тональности текста, датасетом будет список предложений с соответствующими каждому эмоциональными оценками. Тональность текста определяют признаки (слова, фразы, структура предложения), которые придают негативную или позитивную окраску. Веса признаков в итоговой оценке тональности текста (позитивный, негативный, нейтральный) зависят от математической функции, которая вычисляется во время обучения нейронной сети.

Раньше люди генерировали признаки вручную. Чем больше признаков и точнее подобраны веса, тем точнее ответ. Нейронная сеть автоматизировала этот процесс.

Из чего состоит нейронная сеть

Искусственная нейронная сеть состоит из трех компонентов:

• • Входной слой;
  • Скрытые (вычислительные) слои;
  • Выходной слой.

  

  Обучение нейросети происходит в два этапа:

  1. Прямое распространение ошибки;
  2. Обратное распространение ошибки.

  Во время прямого распространения ошибки делается предсказание ответа. При обратном распространении ошибка между фактическим ответом и предсказанным минимизируется.

  Визуализация работы нейронной сети для классификации изображений:

  Обучение: прямое распространение ошибки

  

  Зададим начальные веса случайным образом:

  Умножим входные данные на веса для формирования скрытого слоя:

  • h1 = (x1 * w1) + (x2 * w1)
  • h2 = (x1 * w2) + (x2 * w2)
  • h3 = (x1 * w3) + (x2 * w3)

  Выходные данные из скрытого слоя передается через нелинейную функцию (функцию активации), для получения выхода сети:

  • y_ = fn(h1 , h2, h3)

  Обратное распространение

  

  • Суммарная ошибка (total_error) вычисляется как разность между ожидаемым значением «y» (из обучающего набора) и полученным значением «y_» (посчитанное на этапе прямого распространения ошибки), проходящих через функцию потерь (cost function).
  • Частная производная ошибки вычисляется по каждому весу (эти частные дифференциалы отражают вклад каждого веса в общую ошибку (total_loss)).
  • Затем эти дифференциалы умножаются на число, называемое скорость обучения или learning rate (η).

  Полученный результат затем вычитается из соответствующих весов.

  В результате получатся следующие обновленные веса:

  • w1 = w1 — (η * ∂(err) / ∂(w1))
  • w2 = w2 — (η * ∂(err) / ∂(w2))
  • w3 = w3 — (η * ∂(err) / ∂(w3))

  То, что мы предполагаем и инициализируем веса случайным образом, и они будут давать точные ответы, звучит не вполне обоснованно, тем не менее, работает хорошо.

  

  

  Если вы знакомы с рядами Тейлора, обратное распространение ошибки имеет такой же конечный результат. Только вместо бесконечного ряда мы пытаемся оптимизировать только его первый член.

  Смещения – это веса, добавленные к скрытым слоям. Они тоже случайным образом инициализируются и обновляются так же, как скрытый слой. Роль скрытого слоя заключается в том, чтобы определить форму базовой функции в данных, в то время как роль смещения – сдвинуть найденную функцию в сторону так, чтобы она частично совпала с исходной функцией.

  Частные производные

  Частные производные можно вычислить, поэтому известно, какой был вклад в ошибку по каждому весу. Необходимость производных очевидна. Представьте нейронную сеть, пытающуюся найти оптимальную скорость беспилотного автомобиля. Eсли машина обнаружит, что она едет быстрее или медленнее требуемой скорости, нейронная сеть будет менять скорость, ускоряя или замедляя автомобиль. Что при этом ускоряется/замедляется? Производные скорости.

  Разберем необходимость частных производных на примере.

  Предположим, детей попросили бросить дротик в мишень, целясь в центр. Вот результаты:

  

  Теперь, если мы найдем общую ошибку и просто вычтем ее из всех весов, мы обобщим ошибки, допущенные каждым. Итак, скажем, ребенок попал слишком низко, но мы просим всех детей стремиться попадать в цель, тогда это приведет к следующей картине:

  

  Ошибка нескольких детей может уменьшиться, но общая ошибка все еще увеличивается.

  Найдя частные производные, мы узнаем ошибки, соответствующие каждому весу в отдельности. Если выборочно исправить веса, можно получить следующее:

  

  Гиперпараметры нейронной сети

  Нейронная сеть используется для автоматизации отбора признаков, но некоторые параметры настраиваются вручную.

  Скорость обучения (learning rate) нейросети

  Скорость обучения является очень важным гиперпараметром. Если скорость обучения слишком мала, то даже после обучения нейронной сети в течение длительного времени она будет далека от оптимальных результатов. Результаты будут выглядеть примерно так:

  

  С другой стороны, если скорость обучения слишком высока, то сеть очень быстро выдаст ответы. Получится следующее:

  

  Функция активации (activation function) нейронной сети

  Функция активации — это один из самых мощных инструментов, который влияет на силу, приписываемую нейронным сетям. Отчасти, она определяет, какие нейроны будут активированы, другими словами и какая информация будет передаваться последующим слоям.

  Без функций активации глубокие сети теряют значительную часть своей способности к обучению. Нелинейность этих функций отвечает за повышение степени свободы, что позволяет обобщать проблемы высокой размерности в более низких измерениях. Ниже приведены примеры распространенных функций активации:

  

  Функция потери (loss function)

  Функция потерь находится в центре нейронной сети. Она используется для расчета ошибки между реальными и полученными ответами. Наша глобальная цель — минимизировать эту ошибку. Таким образом, функция потерь эффективно приближает обучение нейронной сети к этой цели.

  Функция потерь измеряет «насколько хороша» нейронная сеть в отношении данной обучающей выборки и ожидаемых ответов. Она также может зависеть от таких переменных, как веса и смещения.

  Функция потерь одномерна и не является вектором, поскольку она оценивает, насколько хорошо нейронная сеть работает в целом.

  Некоторые известные функции потерь:

  • Квадратичная (среднеквадратичное отклонение);
  • Кросс-энтропия;
  • Экспоненциальная (AdaBoost);
  • Расстояние Кульбака-Лейблера или прирост информации.

  Cреднеквадратичное отклонение – самая простая функция потерь и наиболее часто используемая. Она задается следующим образом:

  

  Функция потерь в нейронной сети должна удовлетворять двум условиям:

  • Функция потерь должна быть записана как среднее;
  • Функция потерь не должна зависеть от каких-либо активационных значений нейронной сети, кроме значений, выдаваемых на выходе.

  Глубокая нейронная сеть

  Глубокое обучение (deep learning) – это класс алгоритмов машинного обучения, которые учатся глубже (более абстрактно) понимать данные. Популярные алгоритмы нейронных сетей глубокого обучения представлены на схеме ниже.

  

  Более формально в deep learning:

  • Используется каскад (пайплайн, как последовательно передаваемый поток) из множества обрабатывающих слоев (нелинейных) для извлечения и преобразования признаков;
  • Основывается на изучении признаков (представлении информации) в данных без обучения с учителем. Функции более высокого уровня (которые находятся в последних слоях) получаются из функций нижнего уровня (которые находятся в слоях начальных слоях);
  • Изучает многоуровневые представления, которые соответствуют разным уровням абстракции; уровни образуют иерархию представления.

  Пример простой нейронной сети

  Рассмотрим однослойную нейронную сеть:

  

  Здесь, обучается первый слой (зеленые нейроны), он просто передается на выход.

  В то время как в случае двухслойной нейронной сети, независимо от того, как обучается зеленый скрытый слой, он затем передается на синий скрытый слой, где продолжает обучаться:

  

  Следовательно, чем больше число скрытых слоев, тем больше возможности обучения сети.

  

  Не следует путать с широкой нейронной сетью.

  В этом случае большое число нейронов в одном слое не приводит к глубокому пониманию данных. Но это приводит к изучению большего числа признаков.

  Изучая английскую грамматику, требуется знать огромное число понятий. В этом случае однослойная широкая нейронная сеть работает намного лучше, чем глубокая нейронная сеть, которая значительно меньше.

  В случае изучения преобразования Фурье, ученик (нейронная сеть) должен быть глубоким, потому что не так много понятий, которые нужно знать, но каждое из них достаточно сложное и требует глубокого понимания.

  Главное — баланс

  Очень заманчиво использовать глубокие и широкие нейронные сети для каждой задачи. Но это может быть плохой идеей, потому что:

  • Обе требуют значительно большего количества данных для обучения, чтобы достичь минимальной желаемой точности;
  • Обе имеют экспоненциальную сложность;
  • Слишком глубокая нейронная сеть попытается сломать фундаментальные представления, но при этом она будет делать ошибочные предположения и пытаться найти псевдо-зависимости, которые не существуют;
  • Слишком широкая нейронная сеть будет пытаться найти больше признаков, чем есть. Таким образом, подобно предыдущей, она начнет делать неправильные предположения о данных.

  Проклятье размерности нейросети

  Проклятие размерности относится к различным явлениям, возникающим при анализе и организации данных в многомерных пространствах (часто с сотнями или тысячами измерений), и не встречается в ситуациях с низкой размерностью.

  Грамматика английского языка имеет огромное количество аттрибутов, влияющих на нее. В машинном обучении мы должны представить их признаками в виде массива/матрицы конечной и существенно меньшей длины (чем количество существующих признаков). Для этого сети обобщают эти признаки. Это порождает две проблемы:

  • Из-за неправильных предположений появляется смещение. Высокое смещение может привести к тому, что алгоритм пропустит существенную взаимосвязь между признаками и целевыми переменными. Это явление называют недообучение.
  • От небольших отклонений в обучающем множестве из-за недостаточного изучения признаков увеличивается дисперсия. Высокая дисперсия ведет к переобучению, ошибки воспринимаются в качестве надежной информации.

  Компромисс

  На ранней стадии обучения смещение велико, потому что выход из сети далек от желаемого. А дисперсия очень мала, поскольку данные имеет пока малое влияние.

  В конце обучения смещение невелико, потому что сеть выявила основную функцию в данных. Однако, если обучение слишком продолжительное, сеть также изучит шум, характерный для этого набора данных. Это приводит к большому разбросу результатов при тестировании на разных множествах, поскольку шум меняется от одного набора данных к другому.

  

  алгоритмы с большим смещением обычно в основе более простых моделей, которые не склонны к переобучению, но могут недообучиться и не выявить важные закономерности или свойства признаков. Модели с маленьким смещением и большой дисперсией обычно более сложны с точки зрения их структуры, что позволяет им более точно представлять обучающий набор. Однако они могут отображать много шума из обучающего набора, что делает их прогнозы менее точными, несмотря на их дополнительную сложность.

  Как правило, невозможно иметь маленькое смещение и маленькую дисперсию одновременно.

  Есть множество инструментов, с помощью которых можно легко создать сложные модели машинного обучения, переобучение занимает центральное место. Поскольку смещение появляется, когда сеть не получает достаточно информации. Но чем больше примеров, тем больше появляется вариантов зависимостей и изменчивостей в этих корреляциях.

  Какие основные компоненты включают нейронные сети

  Дата публикации: 23 августа 2023

  Время чтения: 11 минут

  Во власти искусственного интеллекта: что такое нейросеть и как она работает

  Ключевой элемент искусственного интеллекта — нейросети. Они способны анализировать данные, извлекать сложные закономерности и даже принимать решения на основе полученных знаний. В статье подробно расскажем, что такое нейросеть, как она работает и обучается. Также узнаете, где и как ее применяют, какие преимущества и недостатки.

  

  Редакция iConText Group
  Центр управления бизнесом
  Оглавление

  • Основные компоненты нейросети.
  • Принцип передачи и обработки данных.
  • Процесс обучения нейронной сети.
  • Виды обучения.
  • В зависимости от структуры.
  • В зависимости от сферы применения.
  • Преимущества.
  • Недостатки.
  • В области медицины.
  • В финансовой сфере.
  • В технологических приложениях.
  • Примеры использования.
  • Влияние нейросетей на рынок труда.
  • Преимущества и ограничения замены человеческого труда.

  Что такое нейросеть

  Представим, что у компьютера есть мозг. Этот мозг состоит из маленьких частей — нейронов. Каждый нейрон принимает информацию, обдумывает ее и после выдает ответ. Это может быть ответ на вопрос, определение картинки, создание музыки и пр. Что важно — нейроны работают вместе, передавая друг другу информацию, чтобы решить сложную задачу.

  Нейронная сеть — это математическая модель, имитирующая работу человеческого мозга. Используется для анализа данных, распознавания образов, принятия решений, а также выполнения других простых и сложных задач.

  Идея нейронных сетей базируется на функционировании нервной системы живых организмов, где нейроны обрабатывают информацию, передавая электрические импульсы между собой. Искусственные нейроны имитируют этот процесс, но используют математические операции для вычисления и передачи данных.

  Как работает нейросеть
  Основные компоненты нейросети

  • Нейроны. Базовые вычислительные единицы, которые принимают входные данные, выполняют вычисления, а затем передают результаты следующим нейронам. Говоря простыми словами, нейроны — маленькие помощники в мозге компьютера. Каждый из них получает, анализирует информацию, а затем говорит другим нейронам, что думает об этом.
  • Веса. Числовые коэффициенты, определяющие силу связи между нейронами. Дают понимание, насколько входные данные повлияют на результат, который выдает нейрон. Веса похожи на наши предпочтения. Принимая информацию, нейрон говорит: «Это важнее, а вот это менее важно».
  • Функции активации. Это как переключатели включения, выключения нейронов. Когда информация и веса перемешиваются, функция активации решает, будет ли нейрон активирован, т. е. «включен», и передаст ли информацию дальше.
  • Слои. Нейроны объединяются в слои, где каждый слой выполняет определенные вычисления. Входной слой принимает входные данные, скрытые слои выполняют более сложные вычисления, а выходной слой выдает результат.

  Принцип передачи, обработки данных

  Рассмотрим на простом примере, как информация передается, а затем обрабатывается в нейросети. За основу возьмем нейросеть, которая умеет распознавать, кто нарисован на картинке: кошка или собака.

  Входные данные. Картинка — это набор пикселей определенного цвета. Нейросеть берет этот набор пикселей в качестве входных данных.

  

  Таким образом, нейросеть «смотрит» на картинку, разбирается в мельчайших деталях, чтобы потом сделать вывод. Этот процесс подобен тому, как наш мозг обрабатывает информацию.

  Как нейросеть обучается
  Процесс обучения нейронной сети

  Для примера возьмем ту же ситуацию: нейронка учится распознавать, что изображено на картинке: кошка или собака. Как происходит процесс обучения:

  Подготовка данных. Сначала мы подбираем много картинок кошек и собак. При этом на каждой делаем пометки, что именно изображено. Это поможет нейросети понять разницу между животными.

  

  Виды обучения

  • Обучение с учителем (Supervised Learning). Этот вид обучения похож на обучение в школе. Мы даем нейросети много примеров с правильными ответами. Например, показываем фотографии кошек, собак и говорим, кто есть кто. Нейронная сеть учится находить закономерности в данных и правильно определять ответы. Затем, когда видит новую картинку, пытается предсказать ответ самостоятельно.

  Какие бывают нейронки
  Виды нейросетей в зависимости от структуры

  • Перцептроны. Это как базовые строительные блоки нейронных сетей. Они имитируют работу одного нейрона в мозгу и используются для создания более сложных сетей.

  Виды нейросетей в зависимости от сферы применения

  • Глубокие нейронные сети (Deep Learning). В таких нейросетях множество слоев нейронов, что позволяет анализировать данные на разных уровнях абстракции. Они распознают образы, голоса, переводят тексты на всевозможные языки и решают другие сложные задачи.

  Преимущества и недостатки нейросетей
  Преимущества нейросетей

  • Высокая производительность. Нейросети умеют решать сложные задачи, обрабатывать большие объемы данных и выявлять закономерности, которые трудно обнаружить вручную.

  • Автоматическое извлечение признаков. Нейросети самостоятельно извлекают важные признаки из информации, не требуя ручной настройки. Это полезно в случаях, когда сложно определить, какие признаки использовать.

  Недостатки нейросетей

  • Большие вычислительные ресурсы. Обучение, работа с глубокими нейронными сетями требуют существенных вычислительных ресурсов, включая мощные процессоры, графические карты. Это может быть дорого, а значит затруднит доступ к технологии.

  Какие задачи решает нейросеть

  

  • Классификация. Определение принадлежности объекта к классу. Например, распознавание образов (что изображено на картинке: кошка или собака), классификация текстов (какая у текста тональность) и пр.

  Где используются нейронки
  В области медицины

  В медицинских приложениях нейросети могут диагностировать болезни на основе изображений, например, обнаруживать рак на ранних стадиях. Они также помогают прогнозировать заболевания, оптимизировать лечение.

  В финансовой сфере

  Финансовая сфера использует нейронные сети для прогнозирования рыночных трендов, определения рисков, обнаружения мошенничества и даже для автоматизации торговых операций.

  В технологических приложениях

  Нейросети распознают речь, обрабатывают естественный язык, управляют автопилотами автомобилей. Также анализируют социальные медиа, создают голосовых помощников.

  Примеры использования

  Нейронка внутри ChatGPT по запросу составляет тексты на разных языках.

  

  Алексей Курицын
  Руководитель группы по работе с клиентами icontext

  Уже сейчас ИИ выполняет несложные манипуляции с аналитическими данными, рутинную работу, которая мешает сотруднику смотреть на задачи шире и предлагать решения по продвижению клиентского бизнеса.

  GPT не дает готовых решений, но может помочь генерировать гипотезы, которые потом дорабатываются менеджерами агентства и воплощаются в жизнь.

  Мы идем к полной перестройке рабочих процессов внутри клиентского сервиса. За счет ИИ повысится востребованность сотрудников, способных выходить за рамки стандартного инструментария.

  

  Ольга Черепякина
  Руководитель направления performance icontext

  ChatGPT полезен в работе с ключевыми словами, написании текстов на разных языках, проведении тестов, первичном анализе данных, мониторинге трендов и анализе целевой аудитории.

  В итоге трудоемкие процессы превращаются в легко управляемые задачи. Нейронки автоматизируют рутинные процедуры и освобождают время на самое важное — повышение качества рекламных кампаний, развитие экспертизы сотрудников.

  Это наше время, когда мы, объединяя усилия с ИИ, не просто следуем тенденциям, но устанавливаем новые стандарты в рекламной индустрии.

  С помощью нейросетей также можно генерировать креативные решения для клиентов, внутренних задач, повседневных ситуаций.

  

  Рустам Бродников
  Арт-директор iConText Group

  Когда мы только начали изучать нейросети, они не давали нужного результата. Но с каждой новой версией эта технология лучше и лучше генерирует, например, 3D-изображения. Теперь мы можем отказаться от фотостоков: детализация сгенерированных фотографий это позволяет. Кроме того, мы активно пользуемся AI-сервисами. Они значительно улучшают детализацию изображений. Это позволяет готовить макеты к печати без потери качества.

  Могут ли нейросети заменить людей

  Нейронные сети берут на себя все больше задач, которые раньше выполняли исключительно люди. Вопрос в том, к чему приведет их развитие: заменит ли искусственный интеллект некоторые профессии или останется играть роль помощника.

  Влияние нейросетей на рынок труда

  С одной стороны, способности нейронных сетей автоматизировать повторяющиеся задачи (обработка информации, сортировка, мониторинг) могут привести к сокращению рабочих мест, требующих выполнения стандартных операций. С другой, развитие искусственного интеллекта создает спрос на специалистов в области машинного обучения, анализа данных, разработки алгоритмов, технической поддержки.

  Наравне с этим нейросети могут повысить производительность сотрудников. Но для этого потребуется более высокий уровень знаний, навыков. Например, освоение промпт-инжиниринга — навыка составления правильного запроса для нейронной сети. Можем предположить, что в дальнейшем это будет дополнительным преимуществом для каждого человека в маркетинге.

  

  Милена Манаенко
  Младший менеджер по маркетплейсам icontext

  Генеративные нейросети вносят огромный вклад в нашу деятельность, открывая новые возможности и переворачивая традиционные подходы к работе с контентом, маркетингом.

  Сейчас мы активно осваиваем промт-инжиниринг, чтобы гарантировать максимальное использование потенциала технологии. Один из основных вызовов — тонкая настройка промтов, чтобы они соответствовали нашим целям, интересам. Это требует технического понимания работы нейросетей, способности творчески подходить к задачам, учитывая контекст, конкретные цели.

  Кроме того, внедрение нейросетей стимулирует создание новых видов бизнеса. Например, компании могут создавать продукты и сервисы на основе анализа больших данных или использования технологии ИИ для решения сложных задач.

  Преимущества и ограничения замены человеческого труда

  Преимущества. Первое — высокая производительность. Нейросети выполняют задачи быстрее, точнее, чем человек, особенно в случае рутинных, повторяющихся операций. В результате увеличивается производительность, эффективность, снижается число ошибок. А способность быстро обрабатывать данные позволяет оперативнее выявлять паттерны, тренды и зависимости.

  Нейросети могут работать 24/7. Они не берут выходные, отпуск или больничный. Это особенно актуально для автоматизации процессов в сферах, где требуется постоянный мониторинг, анализ информации.

  Ограничения. Нейронки не могут полностью заменить человека. Они ограничены программой и требуют человеческого вмешательства для настройки, обучения, интерпретации результатов. Кроме того, могут допускать ошибки, особенно, если работают с новыми или непредвиденными данными.

  

  Денис Егоров
  Старший владелец IT-продуктов второй категории в iConText Group

  Действительно ли ИИ — универсальный «инструмент» для отрасли, покажет только время и опыт применения. Возлагать на него большие надежды не стоит, ведь технология еще сыра, как и понимание «зачем».

  Сейчас ИИ как ребенок, который быстро растет вместе с целыми командами. Его ведут за ручку, но иногда он спотыкается и падает. А что вы можете доверить ребенку?

  Но это не значит, что технологию нужно игнорировать. Те, кто лучше поймут «зачем» (и когда сойдется экономика от реального решения), будут захватывать рынки.

  Какой вывод можно сделать? Нейросети — инструмент с большим потенциалом, но его применение требует баланса между автоматизацией и человеческим вмешательством.

  Похожие публикации:

  1. Snowflake client exe что это
  2. Как зашифровать слово месячные
  3. Как перевести текстовый файл в бинарный
  4. Что такое стейт в программировании