Нейросети. Практический курс

Программа курса

Данные, которые поступают на «вход», после обработки нейросетью сложатся в тот или иной ответ. Однако до обучения нельзя предугадать, в какой форме этот ответ поступит. Соответственно, сам процесс обучения должен обуславливать трансформацию результата в понятную форму. Это не представляет сложностей. Как правило, можно легко отследить, какую взаимосвязь задала данным нейросеть в процессе их обработки.

Этот метод называют также Resilient propagation (сокращенно Rprop). Он был предложен как альтернатива предыдущему способу обучения, который требует слишком много времени и становится неудобным, если результаты нужно получить в короткие сроки. Для увеличения скорости операций было разработано много вспомогательных алгоритмов, в том числе и методика упругого распространения.

Для лучшего понимания процесса необходимо перевести функцию в график, который будет отображать зависимость значений ошибки от веса синапса. На полученной кривой нужно определить точку с наименьшим и наибольшим показателем. В то же время необходимо графически отобразить все веса, и рассчитать для каждого из них глобальный минимум.

Сам метод обучения представляет собой процесс, при котором поступающие данные распространяются между нейронами с помощью синапсов. Передача осуществляется до тех пор, пока данные не достигнут слоя «выхода», трансформировавшись в ответ. Эта операция носит название «передача вперед».

Если на этой стадии вычислений производная меняет свой знак на противоположный, то это говорит о чересчур большом изменении и об упущении локального минимума. Следовательно, нужно возвратить весу предыдущее значение и уменьшить величину изменения. Если же знак остался прежним, то следует поднять величину изменения веса для максимальной сходимости.

Этот метод является основным при обучении по принципу epoch (один полный проход датасета через НС). Для подгонки весовых коэффициентов он использует лишь знаки производных частного случая. При этом обязательно выдерживать правило, позволяющее определить значение коррекции коэффициента веса.

Алгоритмы обучения нейросетей без учителя используют данные без классификации или меток. НС сама выстраивает логическую цепочку и усваивает понимание этих действий, ориентируясь лишь на вводные данные. По сути, это повторяет человеческое самообучение: индивид, предпринимая какие-либо действия, делает выводы о правильности либо ошибочности решения, ориентируясь на последствия.

Обучение нейронной сети строится на угадывании и поиске корреляций. ИИ старается решить задачу и получает ответы от человека или отдельного алгоритма, контролирующего верность ответов. Со временем искусственный интеллект становится эффективнее, поскольку формирует связи внутри своей структуры.

Метод упругого распространения

Другими словами, происходит естественный отбор, где новое поколение является продуктом комбинации результатов с самыми лучшими свойствами. Если итог такого скрещивания не подходит по каким-то критериям, то отбор совершается вновь, пока продукт не станет совершенным.

В основе функционирования искусственного интеллекта лежит машинное обучение. Оно позволяет совершенствовать производительность ИИ без перепрограммирования системы. Говоря простым языком, этот процесс похож на обучение ребенка – он учится классифицировать и распознавать объекты, определять взаимосвязь между ними, и день за днем у него это получается все лучше.

Для такого алгоритма обучения нейронных сетей необходимо использовать дифференцируемые функции активации. Это связано с тем, что распространение в обратном направлении определяется разностью между ответами, а также произведением между ним и производной функцией от входного значения.

Да, вы можете вернуть часть средств в виде налогового вычета. Основные условия: быть налоговым резидентом РФ и платить НДФЛ. Налоговый вычет составит до 13% от стоимости курса. Максимальная сумма возврата части НДФЛ — 15 600 рублей за год при цене курса 120 000 рублей.

Мы каждый месяц обновляем и дополняем учебные материалы по нейросетям. А ещё у нас есть чат с авторами курса, которые прямо там делятся последними новостями и новыми лайфхаками из мира нейросетей. Вы сможете применять новые инструменты для решения своих задач сразу после анонса новых фич!

Значение градиента будет иметь векторную величину, которая даст представление о направлении и крутизне склона. Поиск значения градиента осуществляется путем вычисления производной от функции в требуемой точке. Такая точка будет иметь значение веса, распределенное случайным образом. В ней следует проводить расчет градиента и определять направленность движения спуска. Вычисления необходимо производить последовательно во всех точках, пока не будет достигнут локальный минимум, останавливающий дальнейший спуск.

Чтобы преодолеть этот затруднительный этап, нужно задать такое значение для момента, которое разрешит пройти участок графика и оказаться в требуемой точке. В случае недостаточного значения преодолеть выпуклость не удастся, а если значение будет слишком большим, то высока вероятность «проскока» глобального минимума.

У моделей искусственного интеллекта сложна архитектура, которая состоит из множества элементов, настраивающихся в автоматическом режиме. Есть разные подходы, как обучить ИИ выполнять определенную задачу. Один из вариантов — предоставить обработанные данные (например, чертежи с прописанными площадями), а затем дать нейросети задачу самому указать площади в «сырых» чертежах.

Perplexity

Специфика нейронных сетей заключается в том, что они используются для решения интеллектуальных и сложных задач, для которых нет единственно верного ответа. Из-за этого программист не может просто заложить определенный механизм действий. Вместо этого ИИ-разработчики занялись обучением нейронной сети, во время которого компьютер получает данные (обработанные или нет) и на их основе пытается решить поставленную задачу.

Искусственный интеллект в бизнесе используют для разных задач. У этой технологии нет жестких ограничений, поэтому разработчики могут реализовать любую функциональность. Главное — организовать процессы обучения и контроля результатов. В 2024 году ИИ внедряют в промышленность, банковскую сферу, компьютерные игры, образование, медицину и т.д.

По данным hh.ru и EvApps, в России количество вакансий с требованием навыков работы с нейросетями за год выросло более чем в 10 раз — их уже 29%. Если в нулевых работодатели требовали от кандидатов навыки «владения ПК», то сейчас ожидают опыта работы с ИИ-инструментами. Получите преимущество в карьере!

При таком процессе нейросети предлагают выборку обучающих примеров. Данные подают на «вход» сети, ожидая получить правильный «выход», т.е. ответ, который даст НС после обработки внутри своей структуры. Результат сравнивают с эталонным, т.е. правильным ответом. Если НС выдает неверное решение, то необходимо откорректировать весовые коэффициенты связи и запустить процесс заново, тем самым добиваясь снижения процента ошибочных ответов.

Данные
Одним общим словом называют все, что требуется для обучения и дальнейшей работы. Необходимые типы данных зависят от будущих задач. Разработчики могут загрузить словари иностранных языков и примеры переводов, статистику и описание произошедших фактов, изображения и т.д. Информация накапливается годами и собирается в датасеты

Этот метод также называют Backpropagation. Он является одним из основных способов обучения и содержит в своей основе алгоритм вычисления градиентного спуска. Другими словами, двигаясь вдоль градиента, происходит расчет локального максимума и минимума функции.