Зоопарк алгоритмов

Как обучать нейронные сети?

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.

Используются нейросети и для решения более сложных задач. Например, сеть регрессионного типа, созданная в Центре компетенций НТИ «Искусственный интеллект», оптимизирует движение поездов. Алгоритм учитывает около 30 дополнительных параметров, в том числе наличие других поездов на пути, изменение скорости поезда из-за ландшафта и так далее.

В 2024 году тот, кто приручил нейросеть — уже как минимум на шаг опередил конкурентов. Ведь нейронные сети существенно упрощают работу и ускоряют бизнес-процессы. Что же такое нейросети, какую пользу они могут принести бизнесу, в чём отличие нейросети от искусственного интеллекта — это и многое другое вы найдёте в нашей статье. В конце материала вас ждёт список нейросетей, которые упростят работу на маркетплейсах.

Рекуррентные нейронные сети. Связь между узлами в таких нейросетях образует направленные последовательности. При этом каждый следующий этап работы может использовать результат предыдущего в качестве входных данных. Проще говоря, у этих нейросетей есть внутренняя память, поэтому они могут работать с наборами данных разной длины, делить на части, сохранять и обращаться к уже обработанным блокам. Именно рекуррентные сети используются для обработки языков, распознавания и синтеза речи, машинного перевода.

Конечно, попытки создания обособленных нейронных сетей уже есть, но их полной автономии добиться не удалось. Может быть, она и не нужна: это откроет путь в будущее, где роботам будут не нужны люди. А это уже что-то на грани фантастики. В реальности предназначение ИИ заключается в том, чтобы помогать человеку — и технологии развиваются именно в этом направлении.

Примером работы генеративной нейросети, взаимодействующей не с изображениями, а с текстом, может служить сборник рассказов «Пытаясь проснуться», написанный совместными усилиями писателя Павла Пепперштейна и нейросети ruGPT-3. Нейросеть используется и в других сервисах и проектах Сбера: например, «Суммаризатор текста» делает короткую выжимку с главными тезисами из любой литературы, а «Рерайтер» переписывает текст с сохранением смысла. Есть даже генеративная музыка, созданная в нейросетевой архитектуре SymFormer, основанной на открытой модели Performer.

Все это довольно очевидные примеры, при этом каждый день многие из нас работают с нейросетями и даже не догадываются об этом. В Яндекс.Переводчик давно встроена нейросеть, которая обучается и совершенствует качество перевода, а в каждом современном смартфоне сейчас есть алгоритм, который дорабатывает изображение, полученное с камеры, и улучшает его. С помощью нейросетей также делают прогнозы погоды, распознают объекты на фотографиях и раскрашивают старые фильмы.

На сегодняшний день основные сферы применения нейросетей — это прогнозирование, принятие решений, распознавание образов, оптимизация и анализ данных. Машинное обучение лежит в основе большинства систем распознавания и синтеза речи, а также распознавания и обработки изображений. Сфера применения уже не имеет значения: автоматически регулировать экспозицию в приложении камеры на смартфоне или искать браконьеров на фотографиях в Саяно-Шушенском заповеднике — алгоритму по большому счету все равно.

Что такое глубокое обучение в контексте нейронных сетей?

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.

Нейросеть — это компьютерная система, которая имитирует работу нейронов в мозге человека. Она состоит из множества «нейронов», соединённых между собой и передающих информацию по цепочке. Нейросети используются во многих сферах для решения различных задач, в том числе для распознавания образов, обработки речи и прочего.

– конкуренция с людьми за рабочие места. В тех случаях, когда квалификация специалиста не особенно важна, сети могут заменить человека. Под удар попадают копирайтеры, иллюстраторы, дизайнеры, программисты. Это не значит, что у людей есть повод для паники, скорее это причина для профессионального роста и развития. Но повод, чтобы задуматься, серьёзный;

Несмотря на невозможность практической реализации, именно тогда были придуманы новые алгоритмы, в том числе сверточные и рекуррентные: сверточные используются для классификации изображений, а рекуррентные — для анализа текста и машинного перевода. В журналах того времени писали, что роботы вот-вот заменят человека, стартапы обещали небывалую прибыль бизнесу, но нейросети все равно считались идеей, которая работает только на бумаге.

Если алгоритм имеет структуру нейронной сети, он способен анализировать данные, запоминать результат и предсказывать исходы различных экспериментов (здесь экспериментом может быть любое действие, связанное с обработкой данных). о строению нейросети действительно напоминают человеческий мозг и работают по тем же принципам, что и он. Но напрямую сравнивать их бессмысленно: мозг устроен значительно сложнее.

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.

Нейросети перерабатывают терабайты данных и со временем выполняют поставленные задачи всё лучше. Раз за разом предлагая анализировать, генерировать и прогнозировать информацию по запросу, пользователь может обучить сеть выдавать нужный результат с наименьшими затратами времени.

Нейронные сети помогают компьютерам принимать разумные решения с ограниченным участием человека. Они могут изучать и моделировать отношения между нелинейными и сложными входными и выходными данными. Например, нейронные сети могут выполнять следующие задачи.

Попробуйте сами

В середине XX века двое ученых, Уоррен Маккаллок и Уолтер Питтс, предположили, что нейроны в мозгу человека, если говорить просто, оперируют двоичными числами, как и компьютеры. Они создали конструкцию электронных аналогов нейронов и предсказали, что такая сеть сможет повторять работу мозга: обучаться, распознавать текст и изображения и многое другое. Их исследование, опубликованное в 1943 году, легло в основу работы «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности». Ее можно считать точкой отсчета существования нейросетей — математических моделей, построенных по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — нервных клеток живого организма.

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.

Нейронная сеть — это последовательность нейронов, которые обрабатывают данные и обмениваются ими друг с другом. Связь между нейронами осуществляется благодаря синапсам, усиливающим или ослабляющим сигнал. В зависимости от параметров синапсов и характеристик нейронов на выходе можно получить результаты, схожие с тем, что может выдать человеческий мозг. Условно говоря, если человек может распознать, что на картинке изображен кот, то и правильно обученная нейросеть должна делать так же, с высоким уровнем точности.

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.

Нейронная сеть – это метод в искусственном интеллекте (ИИ), который учит компьютеры обрабатывать данные таким же способом, как и человеческий мозг. Это тип процесса машинного обучения, называемый глубоким обучением, который использует взаимосвязанные узлы или нейроны в слоистой структуре, напоминающей человеческий мозг. Он создает адаптивную систему, с помощью которой компьютеры учатся на своих ошибках и постоянно совершенствуются. Таким образом, искусственные нейронные сети пытаются решать сложные задачи, такие как резюмирование документов или распознавание лиц, с более высокой точностью.

Выходной слой дает окончательный результат обработки всех данных искусственной нейронной сетью. Он может иметь один или несколько узлов. Например, при решении задачи двоичной классификации (да/нет) выходной слой будет иметь один выходной узел, который даст результат «1» или «0». Однако в случае множественной классификации выходной слой может состоять из более чем одного выходного узла.