28.11.2022

Нейросети: что это такое и зачем их создают?

что такое нейросеть | apptoday.ru

Нейронная сеть часто воспринимается в качестве некой инновационной технологией, частью мира будущего. Но, разработки в этой области появились больше 50 лет назад, хотя распространение технология нашла недавно. О том, что такое нейросеть, какая она бывает, как она работает, читайте далее.

Что представляет собой нейронная сеть

Нейронная сеть является нейронным скоплением, которое может различать явления с объектами. Действие его последовательное, умеющее производить обработку запросов и осуществлять выдачу полезной информации. Работает по принципу нейронной связи человеческого мозга, потому и называется скопление искусственным интеллектом. Обучаемые виды нейронных сетей сегодня подконтрольны человеку, выполняют ряд утилитарных функций. Они заточены на выполнение определенной специфики задач. К примеру, делают подмену голоса или лица.

Виды нейросетей

что такое нейронная сеть | apptoday.ru

Нейросеть представляет собой математическую модель, работающую по принципу нейронной связи живого организма. В зависимости от поставленной задачи, нейромодель бывает:

Перцептрон – классика математической модели информационного восприятия, придуманная Фрэнком Розенблаттом в 1958 году. Она включает в себя четыре основных компонента: вход с весом, сумматором и функцией активации. Входная информация перемножается на вес, суммируется и идет к активации. Многослойная модель – базовая архитектура, состоящая из искусственных нейронов, объединяющихся в слои.

Сверточный метод – алгоритм, переиспользующий сетевые нейронные части для обработки маленького участка входного фото. Рекуррентная связь – архитектура, хранящая информацию о предыдущем опыте и выдающая ответ, учитывая его. Генеративная модель – алгоритм обучения без учителя, который строится на несколько видов, один из которых генерирует образец, а другой пытается отличить правильный образец от неправильного. Деконволюционная нейронная сеть – сверточный тип модели, который работает противоположно ей. Она дополняет ряд признаков, который ранее не был важным для сверточной модели.

Также есть классификация нейросети по типу используемого нейрона (однородная с гибридной моделью), обучению (с учителем, без него, с подкреплением), входной группы сведений (аналоговый с двоичным, образным методом), характеру настроек синапсов (с фиксированными и динамическими связями). Есть также гетероассоциативная модель.

Задачи и сферы применения

обучаемые нейронные сети | apptoday.ru

Задачи нейросети сводятся к решению вопроса классификации информации, предсказания, распознания и решения задачи без учителя. Она помогает, например, определить конкретную категорию людей, спрогнозировать рост организационных акций, понять пол и возраст человека, изображенного на фото, выбрать аудиторию для таргетинга.

Нейронная сеть используется для разрешения любой задачи с рядом особенностей. Она незаменима для исследовательского университета, корпоративного гиганта и обучающего центра. Без нее не справляется поисковая система с голосовым ассистентом, фотофильтром и автономным автомобильным управлением.

Алгоритм хорошо справляется в ситуации, когда есть решение другим способом. Он не решает нерешенную задачу. Например, если для логистической организации нужен быстрый маршрут и есть исходник – информация о дороге, выстроенной водителем, нет смысла в подключении нейросети. Если ее применение уместно, то в ход идет несколько вариантов. Тогда происходит разбивка одной задачи на несколько небольших. Например, для обучения нейросети управлению беспилотником требуется моделирование человеческого поведения, который при движении сможет распознать ряд дорожных знаков, сигналов с разметкой, спрогнозировать поведение другого водителя. Чтобы решить каждую задачу для беспилотника нужно создание отдельной нейросети.

Принцип работы

применение нейронных сетей | apptoday.ru

Процедура условно делится на шесть этапов. Вначале ставится задача, потом собираются исходные данные и анализируются. На следующих трех этапах проводится обучение, мониторинг и дообучение нейросети. В конце она тестируется в жизни.

С постановки задачи начинается построение нейросети. Затем для ее работы собираются сведения, по которым будет осуществлен поиск возможных решений. Специалисты ищут качественные исходники, чтобы программа работала результативно. После данные анализируются на скрытые зависимости или некорректные числа.

На этапе обучения нейронной сети ей показывают данные, чтобы она взаимно их связала. Периодическим образом делается проверка качества работы. Потом специалисты изучают качество работы модели в реальных условиях. Если она справляется с поставленным заданием плохо, то проходит дообучение. Во избежание пропуска важного момента ошибки нейросети, используется метод human-in-the-loop. По нему человек тестирует возможное решение, предлагаемое моделью. Если задача решается неправильно, модель вновь проходит дообучение. Интересно, что прохождение постоянного обучения представляет основу работы любой сети компьютерных нейронов.

Риски обучения нейросетей

задачи нейросетей | apptoday.ru

Отбор исходной информации автоматизирован только на 50%. Для построения нейронной сети специалисты отбирают данные вручную. Это связано с тем, что базы данных нередко содержат аномальные выбросы. Частично они убираются автоматическим образом, остальное ликвидирует человек. На нейросеть нельзя целиком полагаться.

Специалисты, которые начинают работу с сетью, часто нуждаются в переобучении. Это происходит по причине излишнего подстраивания нейросети под данные. Например, нейросеть заточена на вычислении спама. Переобученная модель на 100% находит письма одного сегмента при наличии слова миллионер. Однако если спамер использует вместо миллионера миллиардер, то нейросеть пропускает подобное сообщение.

Плюсы и минусы

Применение нейронной сети существенно облегчает человеческий труд из-за активного обучения, поиска оптимального решения проблемы вместо общества, хорошей работы, увеличение угла обзора в принятии решения, страхования серьезной ошибки. Несмотря на достоинства, нет идеала. Минусом служит следующий момент:

Потому, нейросеть заменяет или дополняет человеческую работу только тогда, когда есть опыт, опора для решения проблемы. Она легко используется в любой человеческой деятельности, главное – давать ей ряд задач, решаемых раннее человеком. Применение ее в работе снижает появление ошибки, но не избавляет от нее целиком.

Вам может быть интересно также узнать:

ПОКА НЕТ КОММЕНТАРИЕВ
Чтобы оставить свой комментарий, пожалуйста, авторизуйтесь или зарегистрируйтесь

Недавно опубликованные

Эксперты узнали самые популярные запросы в YouTube среди российских детей и подростков

Что же смотрит подрастающее поколение, сидя целыми днями на Ютубе? Читайте статью о самых популярных у ребят каналах и видеоблогерах.

Xiaomi показала суперфлагманы 2021 года

Селфи на основную камеру, огромный дисплей без рамок, мощное железо - в новинках китайского гиганта...

Xiaomi научилась заряжать гаджеты от воздуха

Больше никаких проводов и ограничений: благодаря новой технологии Сяоми гаджеты будут заряжаться сами по себе...

Самое читаемое

Смартфоны в России заменят паспорта

Прогресс идет семимильными шагами, и похоже, что скоро с помощью телефона можно будет не только оплачивать покупки, но и подтверждать свою личность.

Япония назвала сроки запуска 6G

В то время, как в России сомнительно появление даже 5G, в Азии уже строят планы по развертыванию сетей 6 поколения.

Вирусологи: коронавирус может передаваться через посылки AliExpress

Специалисты прояснили риски заражения при заказе товаров из Китая.

В России резко подорожает бытовая техника и шины

Чем обусловлен грядущий рост цен и стоит ли уже сейчас бежать в магазин за стиральной машиной и микроволновкой, пока не поздно?

Божественная женщина-робот из Индии полетит в космос

Она отправится в беспилотный полет и будет имитировать действия живого человека.

Хакеры научились клонировать ключи от квартиры по звуку открытия замка

Открывая дверь в квартиру, убедитесь, что поблизости нет незнакомцев со смартфоном в руках...