Что такое нейронная сеть

Контролируемое обучение

Автоматизировать покупку цифровой рекламы. На мировом рынке представлены несколько рекламных сервисов на основе нейронных сетей. Например Albert, Publicis COSMOS, LoopMe. Платформы позволяют оптимизировать закупку объявлений, сегментировать ЦА, анализировать поведенческие факторы и проводить A/B-тестирования . Крупный поставщик фруктов Dole использовал платформу Albert для запуска рекламной кампании. Нейросеть выявила, что видеоформат и реклама на мобильных устройствах эффективнее, и позволила компании таргетироваться более локально.

При контролируемом обучении специалисты по работе с данными предлагают искусственным нейронным сетям помеченные наборы данных, которые заранее дают правильный ответ. Например, сеть глубокого обучения, обучающаяся распознаванию лиц, обрабатывает сотни тысяч изображений человеческих лиц с различными терминами, связанными с этническим происхождением, страной или эмоциями, описывающими каждое изображение.

Искусственные нейронные сети постоянно обучаются, используя корректирующие циклы обратной связи для улучшения своей прогностической аналитики. Проще говоря, речь идет о данных, протекающих от входного узла к выходному узлу по множеству различных путей в нейронной сети. Правильным является только один путь, который сопоставляет входной узел с правильным выходным узлом. Чтобы найти этот путь, нейронная сеть использует петлю обратной связи, которая работает следующим образом:

Машинное зрение — это способность компьютеров извлекать информацию и смысл из изображений и видео. С помощью нейронных сетей компьютеры могут различать и распознавать изображения так, как это делают люди. Машинное зрение применяется в нескольких областях, например:

Архитектура нейронных сетей повторяет структуру человеческого мозга. Клетки человеческого мозга, называемые нейронами, образуют сложную сеть с высокой степенью взаимосвязи и посылают друг другу электрические сигналы, помогая людям обрабатывать информацию. Точно так же искусственная нейронная сеть состоит из искусственных нейронов, которые взаимодействуют для решения проблем. Искусственные нейроны — это программные модули, называемые узлами, а искусственные нейронные сети — это программы или алгоритмы, которые используют вычислительные системы для выполнения математических вычислений.

Нейронная сеть медленно накапливает знания из этих наборов данных, которые заранее дают правильный ответ. После обучения сеть начинает делать предположения об этническом происхождении или эмоциях нового изображения человеческого лица, которое она никогда раньше не обрабатывала.

Нейронные сети прямого распространения обрабатывают данные в одном направлении, от входного узла к выходному узлу. Каждый узел одного слоя связан с каждым узлом следующего слоя. Нейронные сети прямого распространения используют процесс обратной связи для улучшения прогнозов с течением времени.

Скрытые слои получают входные данные от входного слоя или других скрытых слоев. Искусственные нейронные сети могут иметь большое количество скрытых слоев. Каждый скрытый слой анализирует выходные данные предыдущего слоя, обрабатывает их и передает на следующий слой.

Для чего используются нейронные сети?

Нейронные сети могут анализировать человеческую речь независимо от ее речевых моделей, высоты, тона, языка и акцента. Виртуальные помощники, такие как Amazon Alexa и программное обеспечение для автоматической транскрипции, используют распознавание речи для выполнения следующих задач:

Выходной слой дает окончательный результат обработки всех данных искусственной нейронной сетью. Он может иметь один или несколько узлов. Например, при решении задачи двоичной классификации (да/нет) выходной слой будет иметь один выходной узел, который даст результат «1» или «0». Однако в случае множественной классификации выходной слой может состоять из более чем одного выходного узла.

Благодаря особой модели обработки информации нейросеть понимает неструктурированные данные разного вида и формата, находит сложные нелинейные взаимосвязи, анализирует ошибки и совершенствуется. Нейросеть изучает все доступные аналогичные случаи и выдает наиболее эффективное решение.

Главная особенность нейросетей в том, что они умеют принимать решения на основе прошлого опыта. Обычно для решения задач программы используют заданный алгоритм — точную последовательность операций, которая ведет к определенному результату. Все возможные варианты событий и решений уже прописаны в коде.

Традиционные методы машинного обучения требуют участия человека, чтобы программное обеспечение работало должным образом. Специалист по работе с данными вручную определяет набор соответствующих функций, которые должно анализировать программное обеспечение. Это ограничение делает создание и управление программным обеспечением утомительным и трудозатратным процессом.

Искусственный интеллект — это область компьютерных наук, которая исследует методы предоставления машинам возможности выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. Машинное обучение — это метод искусственного интеллекта, который дает компьютерам доступ к очень большим наборам данных для дальнейшего обучения. Программное обеспечение для машинного обучения находит шаблоны в существующих данных и применяет эти шаблоны к новым данным для принятия разумных решений. Глубокое обучение — это разновидность машинного обучения, в котором для обработки данных используются сети глубокого обучения.