Как создать и обучить нейросеть

Погружение в мир нейросетей и технологий Погружение в мир нейросетей и технологий

В течение нескольких дней участники фестиваля погружаются в мир искусственного интеллекта и нейросетей. Они знакомятся с тем, как создаются сложные ИИ-системы, которые используются не только в повседневной жизни, но и в научных проектах. Например, нейросети помогают учёным считать рачков в Байкале.

К примеру, для работы с фото наиболее подходящей архитектурой часто оказывается свёрточная нейронная сеть. В задаче распознавания лиц первые слои такой сети могут обнаруживать общие черты вроде контура головы, а более глубокие слои — детали вроде глаз или носа.

Еще есть, например, метод обратного распространения ошибки — градиентный алгоритм для многослойных нейросетей. Сигналы ошибки, рассчитанные с помощью градиента, распространяются от выхода нейронной сети к входу, то есть идут не в прямом, а в обратном направлении.

Нейронные сети помогают решать сложные задачи, используя данные для обучения и принятия решений. Они применяются в медицине, финансовых прогнозах, переводе текстов и других областях. Разберём основные этапы разработки нейросети — от постановки задачи до внедрения в реальные системы.

Важно учитывать оптимизацию модели перед развёртыванием. Большие и сложные нейросети требуют значительных вычислительных ресурсов, поэтому часто применяют квантование (уменьшение точности весов) и сжатие модели после обучения для ускорения работы сети и снижения требований к железу.

Архитектура нейросети — это, по сути, скелет, который определяет её структуру: сколько слоёв будет в сети, сколько нейронов в каждом слое и как они будут связаны между собой. Выбор архитектуры влияет на то, как эффективно нейросеть сможет решать поставленную задачу.

Современные тенденции в разработке нейросетей Современные тенденции в разработке нейросетей

Трансформеры — сравнительно новая архитектура, которая позволяет нейросетям сразу видеть весь текст вместо того, чтобы читать его слово за словом. Они хорошо подходят для понимания больших объёмов данных и активно применяются в системах машинного перевода, чат-ботах и для генерации текста.

Чтобы избежать переобучения, когда нейросеть слишком хорошо осваивает обучающие данные и плохо справляется с примерами из реальной жизни, используются методы регуляризации. К примеру, Dropout случайным образом отключает часть нейронов во время обучения, снижая вероятность переобучения.

Человеческий мозг состоит из ста миллиардов клеток, которые называются нейронами. Они соединены между собой синапсами. Если через синапсы к нейрону придет достаточное количество нервных импульсов, этот нейрон сработает и передаст нервный импульс дальше. Этот процесс лежит в основе нашего мышления. Мы можем смоделировать это явление, создав нейронную сеть с помощью компьютера. Нам не нужно воссоздавать все сложные биологические процессы, которые происходят в человеческом мозге на молекулярном уровне, нам достаточно знать, что происходит на более высоких уровнях. Для этого мы используем математический инструмент — матрицы, которые представляют собой таблицы чисел. Чтобы сделать все как можно проще, мы смоделируем только один нейрон, к которому поступает входная информация из трех источников и есть только один выход. 3 входных и 1 выходной сигнал Наша задача — научить нейронную сеть решать задачу, которая изображена в ниже. Первые четыре примера будут нашим тренировочным набором. Получилось ли у вас увидеть закономерность? Что должно быть на месте вопросительного знака — 0 или 1?

Нейросимвольные системы сочетают нейросети с методами искусственного интеллекта на основе логики и правил. Этот гибридный подход позволяет моделям не только учиться на данных, но и использовать знания, заданные в виде логических выражений, что улучшает их способность к рассуждению и принятию решений. Этот метод востребован для решения сложных задач, требующих логического мышления, например в области робототехники.

После успешного тестирования нейросеть готова к практическому использованию. Это включает этап развёртывания, когда модель интегрируют в реальные приложения или системы — от чат-ботов и программ обработки фотографий до голосовых помощников и систем автоматического перевода.

Обучение начинается с того, что нейросеть получает данные и их метки, своего рода правильные ответы (например, подписи к картинкам). Сеть пропускает данные через себя и делает предсказание. После этого она сравнивает предсказание с правильным ответом и вычисляет, насколько оно отличается — это будет ошибкой, которую предстоит минимизировать.

Процесс обучения нейросетей начинается с постановки задачи: нужно точно определить, какую задачу предстоит решать. Например, если нужно определить, изображена на фотографии корова или лошадь, то это задача классификации. Если нужно предсказать цены акций на бирже, это задача временных рядов.

Этот метод особенно полезен, когда есть ограниченное количество данных для обучения. Он ускоряет разработку и снижает требования к ресурсам. К примеру, модель BERT, созданная для обработки естественного языка, после небольшого дообучения может применяться для классификации текстов или поиска ответов.