28.11.2022
Нейросети: что это такое и зачем их создают?
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
Нейросеть представляет собой математическую модель, работающую по принципу нейронной связи живого организма. В зависимости от поставленной задачи, нейромодель бывает:
- однослойной или перцептронной – обрабатывающей ряд числовых данных;
- многослойной – обрабатывающей числовые данные на разных слоях;
- сверточной – перерабатывающей ряд изображений;
- рекуррентной – собирающей, изучаемой информацию, меняющуюся во времени;
- генеративной – создающей контент в виде текста, фото;
- деконволюционной – сегментирующей, генерирующей фото.
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
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
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
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:
- итог рабочей деятельности зависит от исходника при обучении;
- габаритный объем, занимаемый на сервере;
- нет понимания человеком принципа работы нейросети, вида данных, используемого для конкретного решения;
- нет гарантии получения верного решения проблемы.
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:
