Что такое нейросеть: как устроен человеческий мозг «в цифре»

Как стать специалистом по нейросетям

Таким образом, можно предположить, что существует значимая взаимосвязь характеристик базового нижнего уровня — интеллекта (Щ) и типа нервной системы (Т) с такими показателями высшего уровня, как отношение к себе (Д4) и сверстникам (Д2). А мотивация, отношение к семье и к школе зависят от большего количества факторов.

Разработчик нейронных сетей — это специалист, который создает архитектуру, а также решает теоретические и прикладные задачи систем искусственного интеллекта. Он, в частности, проектирует методики машинного обучения и ведет аналитическую работу в области специализированного программного обеспечения.

10. Slavutskaya E.V. Eksperimental’noe izuchenie gendernykh razlichii v razvitii emo-tsional’no-volevykh i intellektual’nykh svoistv mladshikh podrostkov [Experimental researches of gender features development of younger teenagers emotionally-volitional and intellectual qualities]. Vestnik Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo pedagogicheskogo universiteta [Tomsk State Pedagogical University Bulletin], 2009, iss. 9(87), pp. 127-129.

Специалист по нейросетям должен быть знаком с передовыми методами разработки программного обеспечения, особенно с теми, которые касаются проектирования системы, контроля версий, тестирования и анализа требований. Также ему потребуются знания в области Data Science, такие как моделирование данных, оценка алгоритмов и моделей прогнозирования. Наконец, для презентации работы нейросети потребуется пользоваться технологиями пользовательского интерфейса, использовать диаграммы или визуализации.

Методика анализа. В исследовании использовались стандартизированные методы психодиагностики, выбор которых определялся следующими критериями: выявление разнообразных разноуровневых психологических показателей школьников, достаточное количество признаков для проведения интеллектуального анализа данных, последующего системного анализа особенностей психического развития детей на этом возрастном отрезке.

20. Reznichenko N.S., Shilov S.N., Abdulkin V.V. Neuron Network Approach to the Solution of the Medical-Psychological Problems and in Diagnosis Process of Persons with Disabilities (Literature Review). Journal of Siberian Federal University. Humanities & Social Sciences, 2013, vol. 9(6), pp. 1256-1264.

Востребованность специалистов по нейросетям постоянно растет. По данным сервиса по поиску работы HeadHunter за 2022 год, на российском рынке наблюдается нехватка соискателей на должности разработчиков систем искусственного интеллекта — на одну вакансию в этой сфере претендуют не больше двух кандидатов. По словам представителей рынка, проблема сохраняется уже в течение трех лет.

При проведении исследований использовалась отечественная аналитическая платформа «БеёиСог» [3, 4], содержащая в себе средства оценки качества данных, их «очистки» от дубликатов и противоречий и «аномальных» значений, средства предварительного анализа данных (парциальная обработка, факторный и корреляционный анализы), методы интеллектуального анализа данных, включая ИНС, различные средства визуализации результатов анализа и моделирования.

Автоматическая генерация контента

Аппарат искусственных нейронных сетей (ИНС) используется для системного анализа данных психодиагностики . Показано, что обучение ИНС, как задача нелинейной многопараметрической оптимизации, позволяет оценить связи между разноуровневыми психологическими характеристиками. Предлагаются количественные статистические критерии оценки качества ИНС моделей. Анализ авторских данных психодиагностики позволил обнаружить латентные связи между разноуровневыми психологическими характеристиками детей предподросткового возраста.

14. Slavutskaya E.V., Slavutskii L.A. Ispol’zovanie iskusstvennykh neironnykh setei dlya analiza gendernykh razlichii mladshikh podrostkov [Using of the artificial neural networks for the analysis of the younger teenager’s gender differences]. Psikhologicheskie issledovaniya [Psychological Studies], 2012, vol. 5, no. 23. URL: http://psystudy.ru/index.php/num/2012v5n23/684-slavutskaya23.html.

Выводы. Результаты психодиагностических срезов представляют собой сложный прикладной объект. Системный анализ таких данных чаще всего предполагает их вероятностное (статистическое) описание. Предлагаемый в настоящей работе подход, основанный на использовании аппарата искусственных нейронных сетей, позволяет обнаружить опосредованные латентные связи между психологическими характеристиками. Традиционный для психологии корреляционный и факторный анализ требует существования линейной связи между психологическими признаками и не позволяет даже качественно оценить нелинейные связи. Обучение ИНС, как многопараметрическая задача нелинейной оптимизации, с оценкой качества модели при помощи традиционных средств статистической теории оценивания может являться очень эффективным инструментом системного анализа в психологии. Перспективы применения ИНС в психологических исследованиях связаны с решением различных задач анализа и моделирования данных [1, 2] и созданием баз знаний [5].

Для работы в отрасли потребуются знания в области математики, статистики и основ программирования: знание языка Python, навыки работы с Linux, библиотеками Python для Data Science, в том числе Numpy, Matplotlib, Scikit-learn, навыки работы с базами данных, библиотеками машинного обучения PyTorch и TensorFlow.

Как видно из диаграммы рассеяния (рис. 2), качество ИНС модели для детей одного пола повышается. Здесь максимальная ошибка смакс = 2,6%, «0,ш = 91%. Для девочек (49) качество модели мало отличается от результатов, полученных на общей выборке (рис. 1). Это позволяет сделать предварительный вывод о более структурированных связях личностных черт с коэффициентом интеллекта Щ у мальчиков по сравнению с таковым у девочек [14]. Для подтверждения этого вывода с использованием полученных ранее данных [13] построена ИНС модель для мальчиков, позволяющая выделить наиболее связанные с Щ личностные качества. Оказывается, что для получения качественной ИНС модели для мальчиков на входе нейронной сети достаточно использовать только три признака из 12 личностных черт Р.Б. Кеттелла. Соответствующая структура ИНС показана на рис. 3.

4. Abrukov V.S., Efremov L.G., Koshcheev I.G. Novyepodkhody k razrabotke modelei sistemy podderzhki prinyatiya reshenii i upravleniya vuzom [New approaches to working out of decision making support system and higher education institutions management models]. Vestnik Chuvashskogo universiteta, 2013, no. 1, pp. 224-228.