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

Машинное зрение

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.

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.

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.

Нейронная сеть может работать не только на русском языке — у вас есть возможность смешивать разные языки в одном запросе. Выберите качество грядущей картинки и форму, в которой вы хотели бы ее нарисовать. Это может быть портрет, карикатура или техника известных художников — более 10 вариантов. Вы можете набрать один и тот же запрос несколько раз —результаты будут разными.

В период с 1943 по 1950 год были опубликованы две важные научные работы. Первая, статья Уоррена Маккаллоха и Уолтера Питтса 1943 года, содержала математическую модель нейронных сетей. Затем в 1949 году канадский нейропсихолог Дональд Хебб опубликовал книгу «Организация поведения», в которой он дал исчерпывающее описание того, как искусственная нейронная система может обучаться самостоятельно.

Нейронные сети способны на многое, но их работа все еще напоминает черный ящик. Обучение нейронной сети для решения конкретной задачи — это сложный и трудоемкий процесс. Каждая деталь имеет решающее значение, и любая незначительная ошибка или отсутствие минимальных данных может привести к неправильной работе.

Краткая история нейросетей

Вы все еще думаете, что это сложно? Давайте сделаем это еще проще. Группа данных помещается в нейронную сеть, то есть в заранее построенную сложную математическую модель. Представим, что предварительно построенная сложная математическая модель, это пустая коробка. Этими данными могут быть научные статьи, литературные произведения, коллекции фотографий и так далее.

Предсказание следующего хода — это способность предвидеть будущее. Например, повышение или понижение курса акций в зависимости от состояния фондовой биржи. В настоящее время нейронные сети чаще всего используются для распознавания. Они используются в Google при поиске фотографий, в камерах мобильных телефонов, когда они определяют расположение вашего лица и выделяют его, а также во многом другом.

Используются для распознавания изображений, видео, объектов и лиц. В отличие от трехслойной системы типичной нейронной сети, она имеет пять слоев: входной, сверточный, объединяющий, связанный и выходной. Такая конструкция позволяет получить стабильный результат даже при изменении масштаба и угла наклона изображения. Каждый слой исследует определенный аспект изображения, а затем соединяет всю информацию вместе на выходе.

Эти «веса» помогают определить важность той или иной переменной во входных данных. При прохождении каждого слоя входные данные умножаются на их «веса», а затем суммируются. Если получившееся значение выше заданного порога, то нейрон активируется и передает данные на следующий уровень.

Сервисы глубокого обучения AWS используют возможности облачных вычислений, чтобы вы могли масштабировать свои нейронные сети глубокого обучения с меньшими затратами и оптимизировать их для повышения скорости. Вы также можете использовать подобные сервисы AWS для полного управления конкретными приложениями глубокого обучения:

Идею нейронных сетей впервые предложили исследователи из Чикагского университета Уоррен Маккалоу и Уолтер Питтс в 1944 году. Первую обучаемую нейросеть в 1957 году продемонстрировал психолог Корнеллского университета Фрэнк Розенблатт. Она была примитивной (одноуровневой).

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.

Перцептрон не имеет скрытых слоев и может разделять данные только на две категории. Из-за своей простой структуры он был в основном заменен. Существуют также перцептроны с дополнительными скрытыми слоями, которые используются для таких задач, как идентификация голоса. Они являются более сложными.

В чем заключается важность нейронных сетей?

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.

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:

В 1974 году Пол Вербос разработал алгоритм обратного распространения ошибок, который до сих пор используется для обучения нейросетей. Затем Джон Хопфилд в 1985 году поразил мир своей концепцией нейронной сети, способной решать конкретные задачи. Именно работы Хопфилда возродили в мировом сообществе интерес к искусственным нейронным сетям. В течение 90-х годов алгоритм обратного распространения ошибок был значительно усовершенствован, окончательно опровергнув критику Мински о неработоспособности сетей.

При глубоком обучении специалист по работе с данными предоставляет нейросети только необработанные данные, а та самостоятельно извлекает функции и обучается независимо. Если результат неудовлетворительный, то цикл обучения повторяется снова, пока нейросеть не будет давать корректные ответы.

Нейроны — это, по сути, микропроцессоры, и поскольку в нейронной сети их тысячи, решение задачи происходит быстро. Быстрее, чем при использовании обычных алгоритмов. Может показаться, что нейронные сети предлагают идеальное решение всех проблем, но это не так. Они являются лишь удивительным дополнением для решения конкретных задач.

Само обучение бывает контролируемым и глубоким. В первом случае специалисты по работе с данными загружают для обучения нейросети помеченные наборы данных, которые заранее содержат правильный ответ. В процессе обучения нейросеть накапливает знания, а затем получает новые данные, чтобы построить уже свои предположения.