Как работают нейронные сети?

Что такое нейронные сети

Нейронная сеть – компьютерная система, которая пытается имитировать работу человеческого мозга. Почему так? Потому что они состоят из множества нейронов, которые соединены между собой для передачи информации. Эти системы обычно используют для обработки любого рода информации, например, для распознавания образов, классификации данных, прогнозирования. 

Нейронные сети названы в честь нервной системы организмов (например, человека), которая дает возможность обрабатывать информацию, хранить и передавать её. Аналогично этому они представляют собой систему связанных нейронов, способных «учиться» на имеющемся опыте и принимать решения. Кроме того, разработчики на протяжении многих лет изучали и использовали принципы работы нервной системы, чтобы создавать и усовершенствовать модели искусственного интеллекта.

Их особенностью является возможность «обучения» на основе примеров. Это означает, что системы способны корректировать свои параметры в соответствии с тренировочными данными, улучшать свою производительность. 

Как работает нейронная сеть

Каждый нейрон сети принимает входные сигналы, обрабатывает их и передает результаты другим нейронам.

В рабочем процессе нейронной сети есть три основных этапа: 

1. Прохождение сигнала через слои нейронов 

На этом этапе данные поступают на вход системы и проходят через все слои. Каждый слой обрабатывает информацию по-разному, выделяя определенные признаки или структуры.

2. Обучение и корректировка веса

На этом этапе нейронка «обучается» на основе примеров и корректирует свой вес таким образом, чтобы минимизировать ошибки в предсказании результатов. Для этого используется метод градиентного спуска.

3. Выдача результата

Финальный этап представляет собой получение результата в виде предсказания, классификации, прогноза или рекомендации.

Например, как работает нейронная сеть для распознавания изображения цифры от 0 до 9. 

• Входной слой. На первом шаге представляем изображение в виде чисел, которые описывают яркость каждого пикселя. Эти числа подаются на входной слой
• Скрытый слой. В каждом нейроне этого слоя производятся математические операции, чтобы определить, насколько сильно этот нейрон активен.
• Выходной слой. Результаты из скрытого слоя переходят на выходной слой, где каждый нейрон будет выдавать вероятность того, что на изображении стоит конкретная цифра.
• Обучение на примерах. Нейронная сеть обучается на наборе уже размеченных изображений (с указанными значениями цифр от 0 до 9), в которых для каждого изображения заранее определены метки с соответствующим значением — 0, 1, 2 и т.д. Система сравнивает свои ответы с реальными значениями и корректирует вес своих соединений, т.к выходной результат часто отличается от эталона.
• Распознавание изображений. После обучения нейронная сеть может быть использована для распознавания новых изображений. Так, если на вход подается изображение цифры 3, нейронная сеть выдаст на выходе вероятность того, что это как раз цифра 3, основываясь на знаниях, которые она получила, обрабатывая тысячи изображений цифр от 0 до 9 на этапе обучения.

Точная архитектура и процесс работы нейронки зависит от её конкретного применения и задачи, которую она решает.

Где применяются нейронные сети

Они используются в разных областях и отраслях. Рассмотрим несколько примеров:

— Все, что связано с обработкой языка: распознавание речи, машинный перевод и анализ тональности текста;

— Компьютерное зрение: распознавание символов, объектов на изображениях и видео, и даже анализ медицинских изображений;

— Рекомендательные системы: предложения для приобретения продуктов и услуг на основе предыдущих покупок или поведения пользователей (один из способов повысить лояльность вашего клиента);

— Прогнозирование и предсказание: цены на финансовых рынках, предсказание погоды с помощью больших данных;

— Искусственный интеллект: создание интерактивных агентов и решения для игр, например, бота для шахмат

Попробуйте нейросети сами

Самые популярные программы, которыми можно пользоваться самостоятельно:

ChatGPT

Программа может реализовать следующие возможности:

• Беседа с пользователем — ChatGPT позволяет создавать чат-ботов, которые могут вести переписку с пользователями на естественном языке.
• Ответ на вопросы – программа может быть обучена для ответа на вопросы в реальном времени, связанные с определенной темой, например, фильмами, музыкой, историей и т.д.
• Рекомендации — он может создать персонализированные рекомендации, основанные на предпочтениях пользователя.
• Поддержка клиентов — ChatGPT может использоваться для создания системы поддержки клиентов, которая будет отвечать на вопросы клиентов и решать их проблемы.
• Автоматический перевод — программа может использоваться для автоматического перевода текста на разные языки.
• Генерация текста – чат-бот может быть использован для генерации текста в разных стилях и жанрах.

Прикладываем инструкцию, как подключить ChatGPT, чтобы вы самостоятельно могли потестить нейронку и проверить, насколько она эффективна

OpenAI

Компания занимается искусственным интеллектом и разработкой соответствующих технологий. С ее помощью можно также генерировать текст любого формата, запрашивать необходимую информацию. Сама нейронка сосредоточена на работе с текстом, однако разные сервисы, которые работают поверх Open AI сильно расширяют поле возможностей: например, в игре Dota 2 нейросеть использовали, чтобы улучшить игровых ботов.

Midjourney

Эта нейросеть генерирует изображения. Пользователю достаточно ввести запрос, и нейросеть создаст изображение по описанию. Кстати, недавно случился первый иск по поводу авторских прав нейросети на рисунок.

Кто обучает нейросети

Конкретные должности могут меняться, в большинстве компаний, использующих нейросети, работают специалисты по машинному обучению или инженеры по данным. В некоторых компаниях может быть определенная должность, такая как инженер-разработчик нейросетей или Data Scientist.

В целом, специалисты, обучающие нейронки, должны обладать хорошим пониманием теории и практики, а также навыками программирования, опытом работы с необходимыми инструментами и библиотеками, например, SciPy и TensorFlow в Python.

Виды нейронных сетей

Прямые (Feedforward)

Самый простой и распространенный вид, в котором сигнал движется только в одном направлении от входного слоя через скрытые слои к выходному слою.

Рекуррентные (Recurrent)

Система, в которой возможно обратное движение сигнала от выхода к входу. Эти сети широко используются для распознавание речи, анализа временных рядов и генерации текста.

Сверхточные (Convolutional)

Используются для обработки изображений или других форматов сеток: графические модели. Они находят своё применение в распознавании объектов, сегментации и классификации изображений, а также в обработке и анализе видео.

Состязательные (Generative Adversarial)

Система, в которой две нейронные сети соревнуются друг с другом в процессе обучения: генеративная сеть создает новые примеры данных, а дискриминативная сеть пытается определить, является ли такой пример реальным или ложным.

Сомнительные (Denoising Autoencoder)

Используются для удаления шума из данных или изображений.

Кроме того, есть и другие нейронные сети: рекурсивные, модели оптимизации, глубокие болтцмановские машины, каждая из них имеет свои плюсы, минусы и область применения.

Преимущества и недостатки

Преимущества:

— Нейронные сети могут обрабатывать большие объемы данных и тем самым предоставлять подробную информацию о том, или ином явлении;

— Создание и обучение не требует знания специфических физических или математических закономерностей, что делает их доступными для широкого круга специалистов;

— Нейронка способна обрабатывать информацию в режиме реального времени – это полезно в случаях, когда требуется оперативное решение;

— Они могут обучаться на существующих данных и делать точные предсказания в автоматическом режиме, что значительно увеличивает эффективность работы в различных предметных областях.

Недостатки:

— Нейросети могут работать только с данными, которые были использованы при их обучении. Если данные меняются, модель может потребовать доработку, приемлемую точность или отказаться от использования данных вовсе;

— Создание и обучение занимают много времени и требуют значительных ресурсов, особенно при работе с крупными объемами данных;

— Результаты недостаточно точные и могут оказаться чрезмерно сложными для анализа;

— Нейронные сети не могут объяснить свои решения, что важно для задач с пояснительным анализом (например, медицинские диагнозы).

— Коррекция ошибок может быть трудной процедурой.

Многие из названных недостатков могут быть преодолены с помощью дополнительных методов и технологий, либо в процессе анализа и корректировки.

Важно помнить, что нейросеть – лишь инструмент, который не может полноценно заменить человека. Она «буквально» воспринимает команды, которые ей подает пользователь, хотя и способна учиться. Поэтому умение работать с запросами – пригодится в любой востребованной профессии. Все таки, нейронки сильно упрощают жизнь и экономят много времени.