Нейросеть для чего нужна

Переобучение и другие ошибки

Но разработки в этом направлении ведутся — правда, пока такие проекты находятся на стадии исследований. И даже с небольшим по сравнению с мозгом количеством нейронов нейросети могут достигать поразительных результатов в обучении. Некоторые даже проходят тест Тьюринга, но с оговоркой: сознания у них нет, просто они хорошо научились имитировать его наличие. Иногда даже человек не всегда способен распознать в своем собеседнике нейронную сеть.

В последние годы нейронные сети прошли путь от простых сортировщиков картинок на смартфонах до помощников в решении глобальных задач в науке. Современные нейросети способны заменить или дополнить работу человека во всех случаях, когда решение нужно принимать на основе предыдущего опыта. «РБК Тренды» разбирался, как устроены и работают нейросети, как их обучают и в каких сферах применяют.

Классификация Такие нейросети берут заданные данные и классифицируют их. Например, могут догадаться, к какому жанру относится текст, или оценить платежеспособность человека по его банковскому профилю Предсказание Эти сети делают какие-то выводы на основе заданной информации. Сюда можно отнести как предсказание будущих доходов по текущим данным, так и «дорисовывание» картинки Распознавание Часто применяемая задача — распознавать те или иные объекты. Такие нейросети используются в умных камерах, при наложении фотофильтров, в камерах видеонаблюдения и других подобных программах и устройствах.

Это опять же свойство, взятое из человеческого мозга. Нейронные связи в нашей нервной системе укрепляются, когда мы что-то выучиваем, — в итоге мы помним и делаем это лучше. Так появляются знания и навыки. У искусственных нейронных сетей так же: просто вместо физического изменения нервной ткани здесь происходит изменение числовых значений.

Синапсы. Синапс — это связь между нейронами. У каждого синапса есть веса — числовые коэффициенты, от которых как раз и зависит поведение нейронной сети. В самом начале, при инициализации сети, эти коэффициенты расставляются случайным образом. Но в ходе обучения они меняются и подстраиваются так, чтобы сеть эффективнее решала задачу.

Аналитики International Data Corporation подсчитали, что мировой рынок решений в сфере искусственного интеллекта будет расти в среднем на 18,6% ежегодно в период с 2022 по 2026 год. По мнению авторов исследования McKinsey, именно прикладной искусственный интеллект и внедрение машинного обучения стали двумя наиболее значимыми технологическими тенденциями на рынке ИИ. В 2022 году компании, занимающиеся генеративным искусственным интеллектом, привлекли $1,37 млрд — это почти столько же, сколько за предыдущие пять лет.

Разработчик нейронных сетей — это специалист, который создает архитектуру, а также решает теоретические и прикладные задачи систем искусственного интеллекта. Он, в частности, проектирует методики машинного обучения и ведет аналитическую работу в области специализированного программного обеспечения.

Обучение не так просто, как кажется. В нейронных сетях есть эффект переобучения: если тренировочных сетов слишком много и они слишком разные, нейросеть «теряется» и перестает эффективно выделять признаки. В результате она может, например, воспринять артефакт графики как чье-то лицо или перепутать мужчину с женщиной. Это происходит из-за размытия весов. И это не единственная ошибка, просто самая известная.

Автоматическая генерация контента

Однако возрождение интереса к нейронным сетям и революция в глубоком обучении произошли лишь в последние годы благодаря индустрии компьютерных игр. Современные игры требуют сложных вычислений для обработки большого числа операций. В итоге производители начали выпускать графические процессоры (GPU), которые объединяют тысячи относительно простых вычислительных ядер на одном чипе. Исследователи вскоре поняли, что архитектура графического процессора очень похожа на архитектуру нейросети.

Глубокие нейронные сети отличаются тем, что искусственные нейроны в них связаны друг с другом, а каждой такой связи присваивается определенный вес, который отражает ее значимость. Кроме того, связь между нейронами может быть «упреждающей». Это означает, что данные проходят через них только в одном направлении. Такое происходит, если значение «веса» соединения ниже заданного.

Эти «веса» помогают определить важность той или иной переменной во входных данных. При прохождении каждого слоя входные данные умножаются на их «веса», а затем суммируются. Если получившееся значение выше заданного порога, то нейрон активируется и передает данные на следующий уровень.

Для работы в отрасли потребуются знания в области математики, статистики и основ программирования: знание языка Python, навыки работы с Linux, библиотеками Python для Data Science, в том числе Numpy, Matplotlib, Scikit-learn, навыки работы с базами данных, библиотеками машинного обучения PyTorch и TensorFlow.

Структура. Нейросеть состоит из искусственных нейронов, которые соединяются между собой. У самой примитивной нейронной сети один слой нейронов, у более сложных — несколько. Часто каждый слой занимается своей задачей, например, один распознает, другой преобразует.

Нейронными сетями занимаются специалисты по машинному обучению. Они не пишут программы, основанные на алгоритмах: вместо этого они создают модель и обучают ее, а потом тестируют, насколько хорошо она работает. Есть отдельные компании, специализирующиеся на разработке нейросетей, а есть продуктовые отделы крупных IT-организаций, например Google.

При обучении нейронной сети все ее «веса» изначально задаются случайными значениями. Обучающие данные подаются на нижний, или входной, слой. Затем они проходят через последующие слои, пока не достигают выходного. Во время обучения «веса» и пороговые значения постоянно корректируются до тех пор, пока данные обучения не будут постоянно давать одинаковые результаты.

В последние годы с развитием нейронных сетей их стали использовать в том числе в SMM. Уже сейчас есть блоги, где изображения и другой контент частично генерируются нейросетями. Применяют их и в развлекательных целях: различные сервисы «перерисовывают» лица людей, делают из них картины, персонажей мультфильмов, вставляют лица в отрывки из кино. Все это возможно благодаря машинному обучению и нейросетям.