Нейросети. Практический курс

Gamma

Отдельно стоит рассмотреть такой метод, как обучение с подкреплением. Это разновидность обучения без учителя, поскольку здесь также не используются помеченные данные. Суть метода заключается во взаимодействии сети с окружающей средой и получении сигналов обратной связи в виде поощрений и наказаний. Нейросеть учится выполнять такие действия, которые со временем приведут к максимальному вознаграждению.

Еще одним подвидом ML является трансферное обучение. Оно подразумевает использование знаний, полученных при решении одной задачи, для повышения эффективности работы над другой задачей. Процесс включает предварительное обучение на большом массиве данных и последующую точную настройку под специфику новой целевой задачи. Трансферное обучение в некоторых случаях позволяет существенно сэкономить время и ресурсы. Особенно оно актуально для ситуаций, когда необходимые исходные данные слишком дороги или ограничены для получения.

Машинное обучение (Machine Learning или сокращенно ML) — одно из самых сложных и перспективных направлений развития искусственного интеллекта (ИИ). Фактически оно представляет собой набор приемов, алгоритмов и методов, позволяющих ИИ учиться и решать задачи не в строгих рамках, заданных программой, а на базе постоянного совершенствования знаний и накопления опыта. Именно таким образом в течение жизни учимся и мы с вами.

По данным hh.ru и EvApps, в России количество вакансий с требованием навыков работы с нейросетями за год выросло более чем в 10 раз — их уже 29%. Если в нулевых работодатели требовали от кандидатов навыки «владения ПК», то сейчас ожидают опыта работы с ИИ-инструментами. Получите преимущество в карьере!

Он заключается в многократном повторении двух действий — прямого и обратного. Прямое действие — это передача входных данных через нейросеть и вычисление прогнозируемого результата. Данные от входного узла к выходному могут передаваться большим количеством различных путей. Правильным же считается только один, который сопоставляет входные данные с нужными выходными. Поиск этого пути в рассматриваемом алгоритме ведется с помощью петли обратной связи. Делается это следующим образом:

Для начала нужно объяснить, чем нейронная сеть отличается от обычного алгоритма. Алгоритм — это заранее прописанная последовательность действий, которую должен выполнить компьютер, дающая определенный предсказуемый результат. В качестве примера можно привести программу, которая рассчитывает площадь квартиры или дома по чертежу. В ней есть четкая пошаговая инструкция, какие величины перемножать, какие складывать и т. д. У такого алгоритма понятная и простая архитектура, в него можно свободно вносить изменения на любом этапе.

Вне зависимости от используемого принципа обучение нейросетей состоит из двух ключевых этапов. На первом происходит тренировка — нейронная сеть учится, выстраивает необходимые связи, регулирует веса узлов. Но как мы проверим, насколько эффективно она это делает? Как и в случае с обычными учениками, нейросеть должна пройти экзамен. Естественно, вопросы на этом экзамене должны отличаться от тех, которые были использованы при тренировке, чтобы исключить вариант, что сеть просто «запомнила» правильный ответ. Это и есть второй этап, который называется тестированием.

После первого этапа из популяции выбираются нейросети, успешнее всего справившиеся с задачей. Они используются для создания следующего поколения нейронных сетей. При этом применяются механизмы, аналогичные живой природе — скрещивание и мутации. Новое поколение снова принимается за решение задачи и цикл повторяется. Процесс идет до тех пор, пока не будет достигнут заданный критерий остановки (скажем, достижение определенной точности).

LIVEPORTRAIT AI

Только что мы рассмотрели архитектуру базовой нейросети. Глубокие нейронные сети (сети глубокого обучения) обычно имеют много скрытых слоев, состоящих из миллионов связанных между собой искусственных нейронов. Количество связей одного нейрона с другими называют весом. Вес является положительным, если данный узел возбуждает другой, или отрицательным, если, наоборот, происходит подавление узла. Узлы с большим весом оказывают более сильное влияние на другие. Веса нейросети настраиваются в процессе обучения. Они определяют, какие данные будут учитываться при получении итогового результата, и какой вклад внесет тот или иной узел на выводы.

Мы каждый месяц обновляем и дополняем учебные материалы по нейросетям. А ещё у нас есть чат с авторами курса, которые прямо там делятся последними новостями и новыми лайфхаками из мира нейросетей. Вы сможете применять новые инструменты для решения своих задач сразу после анонса новых фич!

У нейросетей другая логика работы. Им дают большой массив правильно решенных задач. В нашем примере — это, скажем, тысяча чертежей домов с уже прописанными площадями. После этого нейронной сети дают возможность самой решить подобную задачу. Она начинает угадывать, какой ответ от нее хотят получить. Отдельный алгоритм подсказывает ей, правильно она справилась с решением или нет. Со временем нейросеть учится угадывать все лучше и лучше, формирует некие связи внутри своей структуры, которые обеспечивают полезный результат.

Как видно из названия, в алгоритме используются приемы, характерные для поведения генов живых организмов. В начале процесса создается случайная популяция нейросетей, каждая из которых имеет случайно заданные параметры. Далее она подвергается естественному отбору, успешность которого определяется поставленной задачей (например, классификацией изображений).

Данные поступают в нейросеть, обрабатываются формулами, после чего пользователю выдается результат. Самая главная сложность заключается в том, как найти такие уравнения и алгоритмы, благодаря которым результат работы нейросети будет максимально полезным. Машинное обучение как раз и заключается в выведении этих формул.

Существует достаточно много способов обучения нейронных сетей. Однако все они сводятся к двум основным концепциям: с помощью учителя и без него. В этой связи снова можно провести аналогию с мозгом человека. Люди также способны приобретать опыт или с наставником, способным прочитать курс лекций, направлять и указывать верный путь к решению задачи, или самостоятельно, ориентируясь лишь на собственные наблюдения и полученный опыт. Рассмотрим оба этих принципа более подробно.

Абсолютно! Мы создали этот курс специально для новичков и тех, кто хочет упростить свою повседневную рутину. Вам не нужны специальные знания — мы научим применять нейросети для решения практических задач. А если у вас возникнут вопросы, то кураторы и другие студенты всегда вам помогут.

Они помогают писать тексты и код, генерируют визуал, анализируют данные и делают переводы с любых языков. Навыки владения ИИ уже стали обязательными для дизайнеров, маркетологов, менеджеров, аналитиков и программистов. Список профессий, в которых используют нейросети, будет только расти.