Нейронные сети на Python: как всё устроено

C#

Кроме того, активно развиваются Datascience и нейронные сети на Python. Изучить язык можно самостоятельно, однако на это уйдет много времени и скорее это будет введение в обучение (нейронные сети на Python вряд ли получится создать без помощи специалиста). Если вы хотите освоить язык программирования Python быстро и качественно, обратите внимание на курс от GeekBrains в онлайн-формате.

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.

Одна из разновидностей машинного обучения – обучение с учителем. Его суть заключается в том, что систему «тренируют». На первом этапе ей предлагают множество примеров определенной проблемы и желаемый вывод, таким образом, ее учат понимать прошлые данные. На втором этапе, когда система натренирована, ей предоставляют новые входные данные с целью самостоятельного предсказания выводов.

Примеры ML-проектов на Java: Seldon Server ― движок для создания рекомендательных систем, который позволяет развернуть нейронную сеть для рекомендаций, даже если вы новичок; GROBID ― программа для парсинга и извлечения информации даже из неструктурированных документов.

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.

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.

Одновременно существует две версии языка: Python 2 и Python 3. У Python 3 нет обратной совместимостью со второй версией — то есть код, написанный на старой версии, не будет работать в новой. Советуем изучать именно Python 3 — предыдущий уже официально не поддерживается.

C++ — мощный язык, программы на нём работают стабильно и быстро. Но многие не любят его из-за сложного синтаксиса и обилия абстрактных функций. С++ создавался как дополненная версия С — в то время сложность использования языка ещё не воспринималась как серьёзный барьер, ведь программировали на нём только учёные и высококлассные инженеры.

Принцип работы машинного обучения

Производительность в определенной задаче улучшается не средствами программирования, а за счет данных. Например то, как успешно удается почтовому сервису отсеивать спам или как продвинулись системы распознавания речи с появлением голосовых помощников Алиса, Siri, Alexa и других.

Наиболее распространенным языком программирования для искусственных нейросетей является Python. Почему именно нейронные сети на Python получили такую популярность, несмотря на наличие множества других языков программирования? IT-специалисты часто сходятся во мнении, отвечая на этот вопрос, и выделают несколько причин.

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.

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.

Можно привести аналогичный пример с другим языком программирования. Фортран – один из первых языков высокого уровня, на котором написано множество программ и библиотек подпрограмм. Но сегодня программистами он не используется, зато широко распространен у физиков.

Рассмотрим пример создания спам-детектора. Вы можете создать его, основываясь на интуиции и вручную подбирая правила его работы. Например, «содержит слово подарок» или «имеет слово деньги». Такая система может функционировать. Однако подобрать верные шаблоны и создать успешно работающий детектор, основываясь лишь на интуиции, очень сложно.