Нейронные сети на Python: как всё устроено

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.

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.

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.

Tabnine — альтернатива Copilot. Эта сеть умеет подстраиваться под стиль и частые задачи конкретного программиста, чтобы в дальнейшем писать код, похожий на то, что человек написал бы сам. Для этого нейросеть постоянно анализирует, как вы объявляете переменные, описываете методы и тому подобное.

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.

«Я много использовала ChatGPT для задач в data science — например, размечала с помощью неё данные. Обращалась к ней, когда нужно было разобраться со сложными алгоритмами, и иногда просила объяснить, как работает какая-нибудь функция из неизвестного для меня фреймворка. А ещё просила переписать скрипт с C++ на Python».

Mintlify

ChatGPT — это один из самых полезных инструментов для программистов. Нейросеть представляет собой чат-бота на основе ИИ. Она умеет писать код и объяснять, как работают его отдельные части. А ещё ChatGPT помогает находить ошибки в коде и, например, генерировать документацию.

«Copilot может генерировать большие участки кода по текстовому описанию. Я использовала его, когда нужно было, например, написать код для соединения разных сервисов с СУБД (MongoDB и Redis). До этого мне не приходилось работать с ними, поэтому нейросеть писала всё сама. И хотя функции нужно было написать довольно базовые, радует то, что не пришлось долго изучать документацию и тратить на это время».

Нейросети становятся всё более крутыми и мощными, а значит, игнорировать их — всё равно что стать луддитом и выступать против внедрения станков в производство. Конечно, можно провозгласить нейронки изобретением сатаны и таким образом отмахнуться от них. Однако факт остаётся фактом: кто не использует их в работе, теряет карьерные возможности.

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.

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.

Snyk Code — это нейросеть для быстрого анализа кода на уязвимости. Она может проверять не только написанный вами код, но и обнаруживать проблемы в безопасности в сторонних библиотеках и фреймворках. Это может быть особенно полезно для больших проектов, где используется много внешних библиотек.

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.

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.