Профессия разработчик нейросетей

Как можно улучшить нейронную сеть

Еще есть, например, метод обратного распространения ошибки — градиентный алгоритм для многослойных нейросетей. Сигналы ошибки, рассчитанные с помощью градиента, распространяются от выхода нейронной сети к входу, то есть идут не в прямом, а в обратном направлении.

Лучше обучение. Искусственные нейронные сети обучаются примерно по тому же принципу, что живые существа. Когда человек часто повторяет одни и те же действия, он учится: ездить на велосипеде, рисовать или набирать текст. Это происходит, потому что веса между нейронами в мозгу меняются: нервные клетки наращивают новые связи, по-новому начинают воспринимать сигналы и правильнее их передают. Нейронная сеть тоже изменяет веса при обучении — чем оно объемнее, тем сильнее она «запомнит» какую-то закономерность.

Разработчику нейросетей придется принимать нестандартные решения. Ему необходим технический склад ума и стратегическое мышление. Он должен беспрерывно актуализировать профессиональные знания и иметь широкий кругозор. Профессия требует усидчивости, внимательности, педантичности, способности работать в режиме многозадачности и готовности переносить монотонную работу.

Человеческий мозг состоит из ста миллиардов клеток, которые называются нейронами. Они соединены между собой синапсами. Если через синапсы к нейрону придет достаточное количество нервных импульсов, этот нейрон сработает и передаст нервный импульс дальше. Этот процесс лежит в основе нашего мышления. Мы можем смоделировать это явление, создав нейронную сеть с помощью компьютера. Нам не нужно воссоздавать все сложные биологические процессы, которые происходят в человеческом мозге на молекулярном уровне, нам достаточно знать, что происходит на более высоких уровнях. Для этого мы используем математический инструмент — матрицы, которые представляют собой таблицы чисел. Чтобы сделать все как можно проще, мы смоделируем только один нейрон, к которому поступает входная информация из трех источников и есть только один выход. 3 входных и 1 выходной сигнал Наша задача — научить нейронную сеть решать задачу, которая изображена в ниже. Первые четыре примера будут нашим тренировочным набором. Получилось ли у вас увидеть закономерность? Что должно быть на месте вопросительного знака — 0 или 1?

Поскольку по большому счету создание нейронных сетей – это одна из узких специализаций специалиста по Data Science, то основные знания разработчика нейросетей – это наука о Big Data (моделирование данных, оценка качества алгоритмов и моделей прогнозирования). Также в пул знаний входят:

Нейросеть – это компьютерная программа, выстроенная по модели устройства и функционирования человеческого мозга. Составляющие ее искусственные нейроны – это крошечные математические функции, которые выполняют вычислительные действия – получают информацию, обрабатывают и сравнивают ее, передают дальше. Нейросеть не программируется в привычном значении этого слова раз и навсегда – она обучается, загружая и постоянно обрабатывая огромные массивы данных. Для этого используются специальные алгоритмы, которые создает разработчик нейросетей. В итоге искусственная нейронная сеть может сравнивать данные, находить закономерности и на их основе делать собственные выводы, классифицировать информацию, прогнозировать события, распознавать образы, речь.

Другие методы и формулы. Чтобы нейроны обучались, нужно задать формулу корректировки весов — мы говорили про это выше. Если нейронов много, то формулу нужно как-то распространить на все из них. Для этого используется метод градиентного спуска: рассчитывается градиент по весам, а потом от него делается шаг в меньшую сторону. Звучит сложно, но на самом деле для этого есть специальные формулы и функции.

Так часто происходит в реальных задачах, например, при распознавании предметов. Не у всех из них есть жесткие критерии: скажем, гипертрофированного мультяшного персонажа мы по-прежнему различаем как человека, хотя у него совсем другие пропорции. Нейронную сеть сложно научить похожему — но современные системы могут справиться и с этим.

Несколько финальных замечаний

Больше мощностей. Нейронные сети работают с матрицами, так что если нейронов много, вычисления получаются очень ресурсоемкие. Известные нейросети вроде Midjourney или ChatGPT — это сложные и «тяжелые» системы, для их работы нужны сервера с мощным «железом». Так что написать собственный DALL-E на домашнем компьютере не получится. Но есть сервисы для аренды мощностей: ими как раз пользуются инженеры машинного обучения, чтобы создавать, обучать и тестировать модели.

Даже если разработчик не создает новую сеть, а использует готовое решение, чтобы точно выполнить заказ, нужно знать все, что происходит «под капотом». Поэтому ему необходимо разбираться в вычислительной технике, глубоко знать методы математического моделирования и уметь программировать. Также обязательно владеть английским языком – чтобы читать техническую документацию.

Немало лекций по нейросетям можно найти на YouTube. Часто после ролика энтузиасты машинного обучения делают детальный разбор материала. В интернете есть обучающие приложения-конструкторы (вроде tensorflow.org и др.) с готовыми архитектурами, в которых наглядно демонстрируется происходящее внутри нейросети и даются инструкции по встраиванию ее в конкретный проект.

Освоив обязательный минимум – линейную алгебру и теорию вероятностей (незыблемые столпы искусственного интеллекта), стоит обратить внимание на профильную литературу и статьи. Их чтение даст представление о том, как связаны разные разделы математики с устройством нейросети и тем, что в ней происходит.

Разработчик нейросетей проектирует и программирует аппаратно-программные комплексы, работающие по принципу человеческого мозга (нейронные сети). Кстати, недавно центр профориентации ПрофГид разработал точный тест на профориентацию, который сам расскажет, какие профессии вам подходят, даст заключение о вашем типе личности и интеллекте.

Усвоив теоретическую базу, стоит глубже окунуться в тему и пройти практические интенсивы (курсы). Их предлагают образовательные платформы и компании, которые занимаются разработкой искусственного интеллекта («Яндекс», Сбербанк). Формат может быть разным, есть в том числе и интерактивный онлайн: лекции ведет куратор, которому можно задать вопрос и получить фидбек.

Больше нейронов. В нашей тренировочной нейросети только один нейрон. Но если нейронов будет больше — каждый из них сможет по-своему реагировать на входные данные, соответственно, на следующие нейроны будут приходить данные с разных синапсов. Значит — больше вариативность, «подумать» и передать сигнал дальше может не один нейрон, а несколько. Можно менять и формулу передачи, и связи между нейронами — так получаются разные виды нейронных сетей.

Например, на вход поступает картинка. Чтобы нейросеть могла понять, что на ней изображено, она должна выделить разные элементы из картинки, распознать их и подумать, что означает сочетание этих элементов. Примерно так работает зрительная кора в головном мозге. Это несколько задач, их не смогут решить одинаковые нейроны. Поэтому нужно несколько слоев, где каждый делает что-то свое. Для распознавания часто используют так называемые сверточные нейросети. Они состоят из комбинации сверточных и субдискретизирующих слоев, каждый из которых решает свою задачу.