7 нейросетей для программистов: как писать код быстрее и лучше

ChatGPT

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.

Распространенными задачами, для решения которых привлекаются нейронные сети, являются: классификация — разделение данных по значимым признакам, прогнозирование — предсказывание следующего шага, распознавание -анализ изображения (объекта) с дальнейшей классификацией [4, 5].

Задача предсказания (прогноза), решаемая нейронной сетью, заключается в получении на выходном слое ожидаемого значения при подаче на входной слой соответствующих данных. В рассматриваемой задаче нет строгой математической функции, связывающей строку входных данных с выходными, поэтому и предлагается использовать нейронную сеть. Обученная нейронная сеть должна определить статистическое соответствие между входными и выходными данными — результат коррелирует с крайним левым столбцом входных данных. Обратное распространение ошибок заключается в подсчете подобной статистики при создании нейронной сети.

нейронные сети / программные среды / нейронные сети для начинающих / библиотеки и языки программирования / задача классификации / задача прогнозирования. / neural networks / software environments / learning how neural networks work for beginners / libraries and programming languages / classification problem / forecasting problem

Проведен анализ различных программных сред, которые могут быть использованы на лабораторных и практических занятиях по изучению и применению нейронных сетей. Выделен современный облачный сервис Google Colaboratory, рекомендуемый для обучения основам нейронных сетей благодаря наличию в нем предустановки библиотеки Tensorflow и библиотеки для работы на языке Python, бесплатного доступа к графическим процессорам, возможности написания и выполнения програм -много кода в браузере, а также отсутствию необходимости специальной настройки сервиса.

Нейросети используются в огромном количестве сфер, в первую очередь в тех, где от машины нужна функциональность сродни человеческой. То есть в ситуациях, где нет четко заданного скрипта, описывающего каждый конкретный случай; входные данные могут быть любыми, поэтому нужно уметь обрабатывать все возможные варианты. Хороший пример — робот-ассистент или подсказки в поле поиска. В свое время именно поисковые системы дали толчок развитию методов искусственного интеллекта. Пока с нейронными сетями работают в основном большие компании и холдинги. Для того чтобы создать нейросеть, способную достаточно грамотно работать в сложных условиях, нужны мощные машины и большие наборы обучающих данных. Такие ресурсы могут себе позволить только крупные корпорации. Еще есть стартапы — они в основном работают на арендованных мощностях и концентрируются на создании нейросети под конкретные задачи. Пример — знаменитое приложение Prisma. Отрасль может быть любой. Во всех сферах есть задачи, которые в силах решить нейросеть. Рассмотрим основные области задач, для решения которых используются нейросети. Классификация. Нейросеть получает объект и относит его к определенному классу. Самая первая сеть, перцептрон, решала именно задачи классификации, но очень простые. Сейчас возможности шире: сети могут классифицировать клиентов и выделять аудитории по интересам — вы сталкиваетесь с этой возможностью каждый день, когда ваш электронный почтовый ящик определяет (классифицирует) некоторые письма как спам. Но это не единственный пример: автоматический скоринг в банках, контекстная реклама — это все касается классификации. Распознавание. Задача поставлена иначе: она не в том, чтобы отнести объект к одному из классов, а в том, чтобы найти нужное среди множества данных — например, лицо на картинке. «Умные» фильтры для фотографий работают именно так. Можно вспомнить многочисленные нейросети, которые превращают фотографии в картины маслом или постеры, — они тоже сначала распознают, что находится на изображении. Распознавать можно и текстовые данные, например приложения для определения названия музыкальных треков. Но распознавание — это не только приложения. Это и поиск по картинке, и чтение текста с изображения, и работа «умных» камер слежения. Разнообразные программы для людей с ограниченными возможностями тоже используют возможности распознавания. Сюда же относятся голосовые ассистенты, которые распознают речь. Сейчас нейросети начинают активно применяться в медицине, например распознают информацию на снимках, что облегчает диагностику. Прогнозирование. Третий вариант — нейросети, которые получают входные данные и на их основе что-то предсказывают. Их часто применяют в аналитике, например в финансовом секторе такая сеть может предсказывать поведение рынка, а в маркетинге — тренды и аудитории. Нейросетевые программы, которые дописывают текст или дорисовывают изображение, тоже по сути занимаются прогнозированием. Так же работают поисковые системы: вы начинаете вводить фразу, а вам предлагают ее завершение. Это тоже задача прогнозирования, причем интересная — с учетом смысла предыдущих слов. Генерация. Нейронные сети могут сами генерировать контент. Пока он далек от идеального, но программы становятся умнее. Сейчас нейросети могут писать музыку, создавать изображения, и со временем они становятся все больше похожими на настоящие. Это комплексная задача, которая может состоять из нескольких предыдущих. Например, «дорисовка» человека на фотографии — задача распознавания и прогнозирования одновременно. Генерация текста в определенном стиле — классификация плюс прогнозирование.

Итоги

В последние годы методы глубинного обучения — нейронные сети — позволили достичь впечатляющих успехов в таких областях, как компьютерное зрение, обработка естественного языка, обработка аудио [1, 2]. Нейронные сети используются для решения сложных задач, которые требуют аналитических вычислений, подобных выполняемым человеческим мозгом. Бытует мнение, что нет таких задач, с которыми не может справиться нейронная сеть, только было бы достаточно примеров для ее обучения [3].

Помимо того, что в Colaboratory можно писать и выполнять код Python в браузере, не требуется настройка сервиса, имеется бесплатный доступ к графическим процессорам и документам других пользователей. Все это делает облачный сервис Colaboratory доступным решением для обучения студентов основам нейронных сетей.

Рассматриваются примеры проектирования нейронных сетей в Colaboratory, в частности, решение задач распознавания и классификации изображений, прогнозирования. Показано, что для распознавания и классификации изображений может быть использована сверточная нейронная сеть, особенностью которой является получение карты признаков изображения с последующей сверткой. Приведены фрагменты программного кода для этапов подключения необходимых библиотек, загрузки датасетов, нормализации изображений, сборки нейронной сети и ее обучения.

Предоставление информации. Когда нейросеть обучают, ей «показывают» данные, по которым необходимо что-то предсказать, и эталонные правильные ответы для них — это называется обучающей выборкой. Информации должно быть много — считается, что минимум в десять раз больше, чем количество нейронов в сети. Во время обучения нейросети показывают какую-либо информацию и говорят, что это такое, т.е. дают ответ. Все данные представляются не посредством слов, а с помощью формул и числовых коэффициентов. Например, изображению женщины соответствует «1», а изображению мужчины — «0». Это простой пример; реальные сети устроены сложнее. Преобразования. Входные нейроны получают информацию, преобразуют ее и передают дальше. Содержание информации автоматически обрабатывается с помощью формул и превращается в математические коэффициенты. Примерно как то, что мы видим глазами, превращается в нервные импульсы и передается в мозг. Он их обрабатывает, и человек понимает, что находится вокруг него. Здесь принцип похож. Обработка и выводы. У каждого нейрона есть «вес» — число внутри него, рассчитанное по особым алгоритмам. Он показывает, насколько показания нейрона значимы для всей сети. Соответственно, во время обучения веса нейронов автоматически меняются и балансируются. В результате складывается ситуация, когда определенные нейроны реагируют, например, на силуэт человека — и выдают информацию, которая преобразуется в ответ: «Это человек». При этом человека не нужно описывать как набор математических фигур — во время обучения нейронная сеть сама задает значения весов, которые определяют его. Результат. Выводом нейронной сети становится набор формул и чисел, которые преобразуются в ответ. Например, если изображение мужчины — «0», а женщины — «1», то результат 0,67 будет означать что-то вроде «Скорее всего, это женщина». Нейросеть из-за своей структуры не может дать абсолютно точный ответ — только вероятность. И из-за закрытости и нестабильности нейронов ее показания могут различаться даже для одинаковых выборок.

В статье рассмотрены способы и методы изучения и построения нейронных сетей . Показано, что изучение принципов функционирования нейронных сетей , их применение для решения тех или иных задач возможны только через практику. Проведен анализ различных программных сред , которые могут быть использованы на лабораторных и практических занятиях по изучению и применению нейронных сетей . Выделен современный облачный сервис Google Colaboratory, рекомендуемый для обучения основам нейронных сетей благодаря наличию в нем предустановки библиотеки Tensorflow и библиотеки для работы на языке Python, бесплатного доступа к графическим процессорам, возможности написания и выполнения программного кода в браузере, а также отсутствию необходимости специальной настройки сервиса. Рассматриваются примеры проектирования нейронных сетей в Colaboratory, в частности, решение задач распознавания и классификации изображений, прогнозирования. Показано, что для распознавания и классификации изображений может быть использована сверточная нейронная сеть, особенностью которой является получение карты признаков изображения с последующей сверткой. Приведены фрагменты программного кода для этапов подключения необходимых библиотек, загрузки датасетов, нормализации изображений, сборки нейронной сети и ее обучения. Решение задачи прогнозирования рассмотрено на примере нейронной сети прямого распространения с алгоритмом обратного распространения ошибок в процессе обучения, суть которой в получении на выходном слое ожидаемого значения при подаче на входной слой соответствующих данных. Обратное распространение ошибок заключается в настройке весовых коэффициентов, дающих наибольшую корреляцию между входным набором данных и соответствующим ему результатом.

Нейросети действительно используются для решения задач, похожих на те, которые решает человеческий мозг. Но даже мощная нейросеть может ошибиться. И в некоторых случаях цена этой ошибки может быть крайне велика, а ее вероятность намного больше, чем если задачу решает человек. Поэтому сейчас нейронные сети используются скорее для ассистирования, чем для полномасштабной самостоятельной работы. Существуют проблемы, в решении которых машины действительно могут заменить человека. Это некоторые аналитические задачи, а также те, которые связаны с более-менее однообразными действиями. Например, с помощью нейросети может работать робот-почтальон. Но далеко не все задачи можно решить вот так. Например, робот может ответить на более менее стандартные вопросы в банковском приложении, но не поймет, что делать, если человек задаст что-то неочевидное.

Что такое нейросети?

Поскольку все изображения для обучения нейронной сети должны иметь одинаковое разрешение, в переменной SIZE необходимо это указать, например 224*224. Затем проводится нормализация изображений — числовые значения пикселей переводятся в диапазон [0, 1] путем деления значения каждого пикселя на 255:

но). Слой пулинга представляет собой нелинейное уплотнение карты признаков, при котором группа пикселей уплотняется до одного пикселя, проходя нелинейное преобразование. Полносвязный слой выполняет нелинейные преобразования извлеченных признаков и собственно реализует классификацию. Для решения проблемы переобучения используется метод Dropout(0.2), где 0.2 — доля нейронов, случайно выключаемых из процесса обучения.

Не совсем. Нейронные сети относят к глубокому обучению (Deep Learning), которое является частью машинного, но от классического ML подход сильно отличается. В стандартном машинном обучении программе предварительно рассказывают, как выглядит то, что она должна сделать. Например, если нужно отличить мужчину от женщины, потребуется «объяснить» модели, в чем принципиальные различия между фигурами. Это делается с помощью математических формул и абстракций, которые будут описывать параметры. Выше мы говорили про понятие карты признаков — по сути, это она и есть. При обучении нейросети такой задачи не стоит. Признаки сеть находит сама, их не нужно описывать. Необходимо только задать коэффициенты и результаты, соответствующие каждому возможному исходу. Это и хорошо, и плохо. Плохо — потому что приводит к уже описанной выше непредсказуемости. Хорошо — потому что дает больше гибкости: два необученных исходника одной и той же сети можно обучить на выполнение двух разных задач. Не понадобится писать другой алгоритм и задавать новые параметры. Можно оставить ту же архитектуру, главное — чтобы она изначально была оптимальной для этого типа задач.

Для программирования нейронных сетей в настоящее время наиболее часто используется язык Python благодаря множеству библиотек с набором встроенных математических функций, таких как произведение векторов, транспонирование и тому подобное. Например, используя библиотеку Numpy, можно разработать простую нейронную сеть, решающую задачу прогнозирования. Библиотека Keras применяется при программировании сетей прямого распространения и решения задач распознавания речи. Для нейронных сетей, работающих с изображениями, необходимо подключение другого модуля, например TensorFlow [6].

«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».

«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».

Современные нейронные сети. Когда компьютеры развились до современных мощностей, концепция нейронной сети снова стала привлекательной. К тому моменту ученые успели описать много алгоритмов, которые помогали распространять информацию по нейронам, и предложили несколько структур. Это были как однослойные, так и многослойные сети, однонаправленные и рекуррентные — подробнее мы расскажем о классификации далее. Чем более продвинутыми становились компьютеры, тем больше сложных и интересных задач могли реализовать нейронные сети. Мощность системы играет важную роль, т.к. каждый нейрон постоянно выполняет ресурсоемкие вычисления. Чтобы решить сложную задачу, обычно нужно много нейронов, их масштабная структура и множество математических функций. Понятно, что для этого понадобится очень сильный компьютер.

Сейчас на слуху «творчество нейросетей»: сгенерированные машиной тексты и стихи, несуществующие картины и фотографии людей, почти похожие на настоящие. Для человека вне IT это выглядит как чудо. Но на самом деле нейронные сети хорошо объясняются математически, хотя результат их работы действительно невозможно предсказать.