Нейронные сети на Python: как всё устроено

Причины выбора Python для программирования нейронных сетей

Сегодня IT-индустрия развивается небывалыми темпами, вместе с этим растет популярность машинного обучения. Оно оказывает огромное влияние на многие процессы в мире, поэтому все больше людей интересуется ее направлениями. Одно из них – нейронные сети. Они строятся по принципу организации и функционирования нашего мозга.

Pybrain, что расшифровывается как Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence, and Neural Network Library, — это модульная библиотека, созданная для начинающих разработчиков ИИ. Она содержит алгоритмы для нейронных сетей и обучения с подкреплением, которые можно просто добавлять и использовать совместно с Python. Она также широко часто используется для быстрого обучения и развертывания распространенных алгоритмов ИИ.

C++ — универсальный объектно-ориентированный язык программирования. Благодаря своим мощным возможностям и компилируемости он уже более 30 лет является основным языком программирования. Благодаря компилируемости, любые команды, написанные на языке C++, напрямую передаются в центральный процессор компьютера, что исключает задержки на пути их выполнения.
Из-за этого C++ обычно используется в ситуациях, когда вычислительная мощность ограничена. Сюда входят ИИ, развернутые вне серверных ферм, а также ИИ, развернутые на граничных устройствах, таких как автомобили и устройства Интернета вещей (IoT). Тем не менее, у C++ есть некоторые недостатки, которые препятствуют его использованию в мире искусственного интеллекта.
Код на языке C++ не так легко читается, как на Python, и он поставляется с меньшим набором библиотек для специализированных задач. Кроме того, C++ имеет крутую кривую обучения при тех же преимуществах, что и Python. В связи с этим С++ используется для задач, непосредственно взаимодействующих с центральным процессором.

Гибкость. Нейросети – преимущественно небольшие программы, но при этом существует необходимость часто изменять их, подбирая наилучшую архитектуру, предобработку данных и другие параметры. Поэтому трудности с легаси-кодом практически отсутствуют, но есть потребность в быстрой разработке. Создание и построение нейронных сетей на Python – вариант, удовлетворяющий этим требованиям лучше, чем использование C++ или Java. Фреймворки для машинного обучения – это фронтенд на Python или Torch и бэкендом на C++, чаще всего.

Некоторые из крупнейших компаний мира, в том числе Google, Facebook, Amazon и Microsoft, уже ступили на путь повсеместного использования искусственного интеллекта. Эти компании не только внедряют ИИ-решения в свои продукты, но и предоставляют инструменты и фреймворки, предназначенные для программирования ИИ. В частности, компания Google выложила в открытый доступ многие из своих выдающихся разработок в области ИИ, что свидетельствует о его растущей популярности среди инженеров-программистов.

Итак, программирование ИИ работает на основе тех же алгоритмов, но отличается сложностью и обучаемостью. Для работы алгоритмов ИИ нет необходимости в явном виде задавать входные и выходные параметры. В то же время обычный алгоритм требует предоставления полной информации, необходимой для решения задачи.
Поскольку ИИ представляет собой комбинацию множества алгоритмов, разработчики должны уделять особое внимание налаживанию обмена информацией и передачей знаний о данных между этими алгоритмами — и этот поток разработчику необходимо организовать, чтобы выполнить более сложные задачи. В совокупности, этот процесс организации и считается созданием воркфлоу программы.

Принцип работы машинного обучения

Человеческий мозг состоит из более ста миллиардов клеток-нейронов. Место контакта двух нейронов – синапс. Он служит для передачи нервных импульсов от одной клетки к другой. Когда через него к нейрону придет достаточное количество импульсов, тогда нейрон передаст их дальше. Так строится наше мышление.

Исследовательские проекты. Большое число готовых примеров нейронных сетей на Python – это исследовательские проекты. При этом ученые, работающие над ними, чаще всего программистами не являются. Этот язык имеет низкий порог входа: никто не занимается написанием нейронных сетей на Python с нуля, так как это занимает много времени. Существуют библиотеки для нейронных сетей Python, которые уже написали специалисты. Так вокруг Питон сложилось целое сообщество по нейросетям. Если вы занимаетесь исследовательской деятельностью, то следуйте в этом вопросе примеру других.

Никто не запрещает писать на других языках, но это будет дольше, сложнее, потребуется куда больше знаний, что, порой, нецелесообразно. И все же, даже используя Python, нужно иметь хотя бы базовое представление о том, как устроены нейросети. Из нашего материала вы узнаете, как это работает, почему именно Python и где можно обучиться этому языку.

Такое возможно благодаря применению математических матриц. Они представляют собой таблицы, состоящие из строк и столбцов, на пересечении которых находятся числа – элементы матрицы. Для простоты создадим модель одного нейрона, имеющего три источника информации и один выход. Цель – обучить нейронную сеть решать задачу, представленную ниже на изображении. Тренировочным набором будут примеры с первого по четвертый.

Лаконичность и интероперабельность. Язык позволяет разрабатывать сложные алгоритмы за короткое время. Его отличают простота, лаконичность и выразительность. Помимо этого он обладает мощным механизмом интероперабельности с C\C++, что позволяет производить быстрые вычисления. Можно создавать простые и сложные нейронные сети на Python.

Java — еще один широко используемый язык для программирования ИИ. Впервые появившись более 20 лет назад, в 1995 году, Java используется программистами ИИ из-за подхода «один раз напиши, выполни где угодно». Язык Java разработан таким образом, чтобы иметь наименьшее количество зависимостей, что означает низкие требования для его запуска на любой платформе.
Java отличается от других языков программирования наличием уникальной виртуальной машины, известной как Java Virtual Machine (JVM). JVM выступает в роли посредника между кодом, написанным на Java, и машиной, на которой он выполняется. Это одна из причин, по которой Java является портативным и простым в исполнении.