Что такое нейронная сеть

Машинное обучение и глубокое обучение

Главное преимущество нейросети — высокая скорость выполнения автоматизированных операций. За считаные секунды сеть может сгенерировать целый увлекательный роман или нарисовать красочный пейзаж на тему, заданную пользователем. Работа нейронок во многих случаях бесплатна или очень дешева.

Однако нейронке вовсе и не обязательно уметь думать. Ее сильная сторона в другом — способности оперировать большими объемами данных. Компьютер в сравнении с людьми глуп, однако вполне конкурентоспособен в части способности запоминать информацию (и обеспечивать ее долгое хранение).

Нейронные сети могут отслеживать действия пользователей для разработки персонализированных рекомендаций. Они также могут анализировать все действия пользователей и обнаруживать новые продукты или услуги, которые интересуют конкретного потребителя. Например, стартап из Филадельфии Curalate помогает брендам конвертировать сообщения в социальных сетях в продажи. Бренды используют службу интеллектуальной маркировки продуктов (IPT) Curalate для автоматизации сбора и обработки контента пользователей социальных сетей. IPT использует нейронные сети для автоматического поиска и рекомендации продуктов, соответствующих активности пользователя в социальных сетях. Потребителям не нужно рыться в онлайн-каталогах, чтобы найти конкретный продукт по изображению в социальных сетях. Вместо этого они могут использовать автоматическую маркировку Curalate, чтобы с легкостью приобрести продукт.

В основе биологической сети — нейроны, то есть нервные клетки, соединенные друг с другом синапсами. Связки между искусственными нейронами (алгоритмическими участками математической модели) обозначаются тем же термином. Искусственная нейросеть, подобно биологической, приспособлена к приему информации (сигналов) от другой сети, пользователя или иного источника, ее обработке и выводу (передаче в другую сеть).

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.

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:

Нейросеть не заменяет человеческий мозг в части мышления. Однако благодаря доступу к огромной базе данных текстов, картинок, видео, аудио, а также алгоритмов их комбинирования может во многих случаях не хуже человека собирать данные элементы в осмысленный и полезный контент.

Рекуррентные нейронные сети (Recurrent neural network, RNN). Используют направленную последовательность связи между узлами. В RNN результат вычислений на каждом этапе используется в качестве исходных данных для следующего. Благодаря этому, рекуррентные нейронные сети могут обрабатывать серии событий во времени или последовательности для получения результата вычислений.

Преимущества и недостатки нейросетей

Итак, нейросети уже не теоретическая наработка, а практически значимый в жизни современного человека инструмент. Постоянно притом совершенствуемый. Нейронки прежде всего призваны автоматизировать действия человека по написанию текста, созданию картинок и видео, управлению устройствами. В современном поколении возможности нейросетей в данной области объективно ограничены (что обусловлено прежде всего «догоняющими» принципами формирования баз данных нейронок).

Возможности современных нейронок предопределяют их растущую важность в жизни человека. Сейчас нейросети могут создавать (преобразовывать) в соответствии с запросом пользователя различные виды данных — текстовые, графические, видео или аудио. Либо формировать иные значимые сигналы (например, обеспечивающие управление устройствами).

Вариативность также свойственна и для речи в текстовом изложении. В память нейросетей закладываются огромные массивы лингвистических конструкций, на основе которых компьютер анализирует тексты, интерпретирует их, генерирует собственный контент. Еще варианты — переводит на другой язык, производит рерайт.

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.

На основе тех или иных исторических данных либо значимых фактов, рассматривая их в большом количестве перечней, нейросети учатся прогнозировать ход тех или иных событий (либо предоставлять рекомендации для лучшей подготовки к событиям). Это может быть прогнозирование погоды, роста или падения акций на рынке. Так же, как, например, рекомендации по выбору товара или услуги для потребителя (с учетом предыдущих его покупок или иных факторов, характеризующих его потребительское поведение).

Не являясь достаточно умными в части вычислений, компьютеры могут использовать гигантские базы данных. В них могут быть прописаны миллиарды правил и алгоритмов, на основе которых компьютеры производят различные операции. Кроме того, в этих базах могут размещаться файлы, содержащие, к примеру:

Сервисы рекомендаций

Скрытые слои в сверточных нейронных сетях выполняют определенные математические функции (например, суммирование или фильтрацию), называемые свертками. Они очень полезны для классификации изображений, поскольку могут извлекать из них соответствующие признаки, полезные для распознавания и классификации. Новую форму легче обрабатывать без потери функций, которые имеют решающее значение для правильного предположения. Каждый скрытый слой извлекает и обрабатывает различные характеристики изображения: границы, цвет и глубину.

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.

Примечание: При такой модели обучение нейронной сети сводится к изменению коэффициенту весов, то есть связи между отдельными нейронами. Если вес положительный — сигнал в нейроне усиливается, нулевой — нейроны не влияют друг на друга, отрицательный — сигнал в принимающем нейроне погашается.

Компьютеры, следуя соответствующим правилам и алгоритмам, в установленном порядке комбинируют указанные данные, в результате чего может конструироваться осмысленный текст или создаваться картинка. Если человек текст придумывает (полагаясь в том числе на интуитивную составляющую), то компьютер — составляет из «конструктора», руководствуясь правилами.

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.

Обучение нейронной сети — это процесс обучения нейронной сети выполнению задачи. Нейронные сети обучаются путем первичной обработки нескольких больших наборов размеченных или неразмеченных данных. На основе этих примеров сети могут более точно обрабатывать неизвестные входные данные.