Как работает нейросеть
Нейросеть — это метод в искусственном интеллекте (ИИ), который учит компьютерные устройства обрабатывать данные таким же способом, как и человеческий мозг.
Это тип процесса приобретения знаний, именуемый глубоким обучением, который использует взаимосвязанного типа узлы или нейроны в слоистой структуре. Он формирует специальную систему, посредством которой компьютеры учатся на собственных ошибках.
Разновидности нейронных сетей
Классификация искусственных нейронных сетей (ИНС) основывается на задачах, с которыми они взаимодействуют:
- многослойные ИНС или перцептроны обрабатывают числовую информацию;
- сверхточные нейросети работают с различными изображениями;
- рекуррентные ИНС собирают и обрабатывают данные, которые меняются с течением времени;
- генеративные нейросети формируют контент в виде картинок и текстовой информации.
Со всем разнообразием нейронных сетей можно ознакомиться с помощью схемы The Asimov Institute.
Для чего нужны нейронные сети
Суть работы нейросетей — моделирование способа решения задачи, присущего человеку. Нейронные сети широко используются для распознавания изображений и речи, обработки естественного языка, составления прогнозов, классификации данных и выявления закономерностей. Они способны обучаться и совершенствоваться с течением времени по мере получения большего количества данных.
✍ Чем отличается ИИ от нейросети
ИИ — это специальный алгоритм, способный к самообучению, рефлексии, сознанию и самосознанию. Обычно искусственной интеллект включает в себя использование компьютерных инструментов и технологий, ориентированных на решение когнитивных задач.
Нейронная сеть представляет собой тип алгоритма машинного обучения, который вдохновлен структурой и функциями человеческого мозга. Она состоит из взаимосвязанных «нейронов, которые могут обрабатывать и анализировать информацию, учиться на прошлом опыте и принимать решения на основе полученных данных (т.е. ИНС является частью или можно даже сказать методом искусственного интеллекта). Нейросети обычно используются в таких задачах, как распознавание изображений и речи, перевод языка и прогнозирование.
В целом система ИИ — это свойство искусственных интеллектуальных систем выполнять творческие функции человеческого интеллекта, а нейронная сеть — это алгоритм машинного обучения, который может самостоятельно обучаться и принимать решения.
✍ Как связаны нейронная сеть и умные устройства
ИНС позволяют обычным устройствам становиться умными. К примеру, современные камеры видеонаблюдения могут не только записывать видеоролики, но и анализировать их, т.е. камеры теперь могут обнаружить человека и зафиксировать движение в кадре или распознать лицо. Такие видеокамеры могут быть внедрены в охранную систему дома, которая может пропускать людей внутрь лишь после сканирования лица или по отпечатку пальца.
Умные девайсы — это прекрасная база для обучения нейронных сетей. Смарт-часы фиксируют жизненные показатели, умные колонки постоянно слушают наши разговоры, телефоны наблюдают за передвижением. Эти и иные устройства отправляют информацию на сервера компаний — в будущем из этих данных создаются обученные алгоритмы.
Данные сведения отправляются на серверы, так как в маленьких гаджетах чаще всего недостаточно мощности и памяти для обучения. Попробуйте поговорить с голосовым помощником на телефоне, когда у вас нет доступа к всемирной паутине — ничего не получится, потому что девайс лишь собирает данные, но не обрабатывает их. Специалисты уже работают над тем, чтобы портативные устройства смогли обучаться самостоятельно, сохраняя конфиденциальность пользователей.
Сферы применения нейронных сетей
Нейросети используются для решения задач из разных отраслей, но есть нюансы. Нейронные сети хорошо справляются с заданиями лишь в тех случаях, когда задачи уже были решены иными способами и есть накопленный объём релевантной информации. Новая задача — это область знания, которую нейронная сеть не готова освоить. Если помимо данных важен ещё и контекст, лучше решать задачу без помощи ИНС.
К примеру, логистической компании необходимо построить самые быстрые маршруты. Если в качестве исходных данных будут использоваться данные о маршрутах, которые выстраивали сами водители, нет смысла подключать нейронную сеть. При выборе они будут опираться на иные факторы.
Если использование ИНС всё же уместно, то для решения главной задачи может использоваться не одна нейронная сеть, а сразу несколько. В таком случае большое задание разбивается на множество мелких.
Как обучается нейросеть
Чтобы программное обеспечение могло ответить на вопрос юзера, программист не загружает скрипты с ответами. Программа сама «учит» правила общения и может самостоятельно поддерживать диалог. При этом она не умеет импровизировать и придумывать уникальные решения — она воспроизводит ровно то, чему её обучили.
Эффективность процесса обучения нейросетей часто оценивается с помощью метрики, именуемой функцией потерь, которая измеряет разницу между предсказанным и желаемым выходом. Цель состоит в том, чтобы минимизировать функцию потерь как можно больше, что указывает на то, что ИНС точно предсказывает желаемый.
✍ Преимущества нейросетей
Использование нейронных сетей может существенно облегчить любую деятельность человека, потому что ИНС являются будущим автоматизации.
Нейросети обладают большим количеством преимуществ, которые выделяют их среди других полезных инструментов:
- Нейронные сети эффективно обучаются, быстро адаптируются к новым данным. Они могут изучать различные закономерности и принимать правильные решения на основе заложенных в них данных.
- ИНС могут быть использованы в разных целях, включая распознавание изображений, обнаружение мошеннических действий и прогностическое моделирование.
Нейронные сети могут быть обучены для выполнения задач, которые трудно или - невозможно решить человеку. К примеру, для выполнения каких-либо сложных математических вычислений.
- ИНС автоматизируют многие рабочие процессы и в будущем могут стать неким высокоинтеллектуальным ассистентом человека.
Нейронные сети могут решать задачи 24 на 7 без перерывов и выходных. - ИНС быстро находят ответы на вопросы. Человек дольше обдумывает те или иные задачи по сравнению с нейросетью. Однако иногда из-за этого нейронные сети предоставляют неверные ответы на вопросы.
- Нейронные сети способны достигать высоких уровней точности, особенно по сравнению с другими алгоритмами машинного обучения.
- Нейросети отказоустойчивы, поэтому их можно использовать даже при возникновении проблем. Человек может продолжать жить и работать, даже если удали часть мозга. Подобное свойство присуще и ИНС, когда при повреждении определенного кол-ва нейронов выдаваемые ответы системы, в общем, являются логичными и корректными.
✍ Недостатки нейросетей
- ИНС могут быть сложны в разработке и обучении, особенно для пользователей, не знакомых с машинным обучением. Для обучения нейросетей может потребоваться огромное количество данных и определенные вычислительные мощности. Это может стать препятствием для многих специалистов.
- Нейронные сети могут быть использованы злоумышленниками для совершения мошеннических действий, если в основу ИНС будут загружены недостоверные данные, она будет формировать неверные прогнозы.
- Нейронные сети занимают много места на сервере: чем сложнее задача, которую решает ИНС, тем больше её объём.
- Большинство людей не до конца понимают, как работает нейронная сеть и какие именно данные из предоставленного объёма она используется для принятия того или иного решения.
- ИНС не гарантирует правильное решение задачи, так как результат ее работы зависит от данных, которые выбрал для них человек или группа людей.
Нейросети сейчас являются уникальной возможностью изменить мир, однако для этого их еще долго придется обучать самому человеку.
Принцип работы нейронной сети
Весь процесс работы ИНС можно разделить на 6 этапов. За каждый из них отвечают соответствующие специалисты (чаще всего это Data Science).
Итак, рассмотрим подробнее каждый этап:
- Постановка задачи. С этого начинается работа над построением нейросети.
- Сбор исходных сведений. Для работы нейронной сети необходима информация, на основе которой она будет обучаться. Данные должны быть высококачественными, т.к. ИНС отчасти похожа на ребёнка: покажи неправильный пример, и она будет им руководствоваться, скажи плохое слово, и она будет его повторять.
- Анализ данных. Этот этап необходимо пройти, чтобы выяснить, нет ли скрытых зависимостей или некорректных сведений. Умение анализировать информацию — важнейший навык в IT. Поэтому многие студенты, которые решили в будущем работать в сфере информационных технологий, учатся искать в данных взаимосвязи и строить модели машинного обучения для решения задач.
- Обучение. Нейронной сети показывают часть данных, чтобы она поняла взаимосвязь между ними. Обычно специалисты тренируют несколько нейросетей сразу, затем выбирают наиболее эффективную из них и продолжают развивать только ее.
- Мониторинг нейронной сети. Data Science смотрят, насколько корректно модель работает с реальными данными. Как только она начинает плохо справляться с работой, её дообучают — показывают несколько новых примеров и ждут, когда неройсеть усвоит урок. Чтобы не упустить момент, когда нейронная сеть начинает допускать ошибки, специалисты используют метод human-in-the-loop, в процессе которого человек решает ту же самую задачу на основе тех же предоставленных данных, а потом Data Science сравнивает итоги деятельности. Если выясняется, что задача решена неправильно, ИНС снова дообучают.
- Дообучение. Постоянное обучение — основа деятельности любой нейросети. Процесс проверок и дообучения продолжается до тех пор, пока использование нейронной сети не утратит смысл.
Нейросети не нужно обучать с нуля — можно просто «подтянуть» их знания по необходимым параметрам. Это называется обучением с переносом опыта.
Особенности нейросетей
Нейронные сети — это тип модели машинного обучения, которая создана для имитации того, как человеческий мозг обрабатывает поступающие данные. Они состоят из слоев связанных между собой «нейронов». Основные особенности нейронных сетей, это:
- Способность обучаться на основе поступающей информации. ИНС могут научиться распознавать закономерности и взаимосвязи в данных, что позволяет им составлять прогнозы и принимать решения на основании представленных данных.
- Адаптивность. Нейросети могут продолжать улучшаться с течением времени по мере поступления новой информации.
- Универсальность. Нейронные сети могут использоваться в разных сферах и отраслях.
- Нелинейность. Нейросети способны изучать нелинейные взаимосвязи в данных, что считается ключевым преимуществом перед линейными моделями.
- Масштабируемость. Нейронные сети могут обучаться на больших наборах данных, и работать с высокоразмерной информацией.
- Способность работать в режиме реального времени. Данная особенность позволяет использовать нейросети для осуществления медицинской диагностики, финансового прогнозирования и др.
- Они с легкостью решают сложные задачи на основе неполных примеров. Нейросети могут выполнять задачи, которые являются сложными для человека или стандартных компьютерных алгоритмов.
Исходя из вышесказанного, становится ясно, что нейросети являются уникальным инструментом автоматизации, который можно ежедневно улучшать.
Нейросети в бизнесе
Бизнесу ИНС позволяют автоматизировать много различных рабочих процессов. На основе нейросетей работает:
- Мобильное ПО, сайты, поисковики с опцией голосового управления. За это отвечает технология распознавания речи.
- Боты с опцией голосового общения. Это виртуальный оператор, который умеет принимать и совершать звонки. За счёт распознавания речи программа понимает, о чем говорит человек. Ещё ИНС позволяют боту извлекать смысл из пользовательских сообщений.
- Голосовые ассистенты. Они также не обходятся без использования технологии распознавания и синтеза речи. Могут вести беседы с людьми на разные темы или помочь решить бытовые задачи (включить мультиварку, свет в доме).
- Генераторы контента. ИНС можно использовать для генерации видеороликов, изображений, текста и др.
- Парсеры и приложения для анализа показателей. ИНС можно использовать для анализа данных из цепочки поставок и прогнозирования спроса на продукцию, что приводит к более эффективному управлению запасами.
- Поисковики. С помощью нейросетей поисковые системы анализируют, насколько ресурс близок по смыслу к конкретному запросу. Именно благодаря нейронным сетям пользователям удается получать ролеватный контент.
- Онлайн-переводчики. ИНС точно переводят информацию с одного языка на другой. Поэтому многие люди нередко используют в своей работе нейросетевой перевод.
- Анализ изображений и видео в системах видеонаблюдения. Нейронные сети могут использоваться для анализа изображений и видео, например, для идентификации объектов на изображении.
Выше перечислено лишь несколько примеров применения ИНС в бизнесе, в реальной жизни область их использования гораздо шире.
Заключение
Итак, какие факты стоит выделить в качестве вывода:
- Нейронные сети используются во многих отраслях, но их применение значительно расширилось за последние несколько лет в связи с развитием ИИ и машинного обучения.
- Нейросети могут заменить или дополнить работу человека в тех случаях, когда решение необходимо принимать на основании предыдущего опыта.
- Чтобы запустить ИНС, необходимо подготовить исходные данные, но это не обязательно делать без заложенной базы. Можно взять предобученную нейронную сеть и загрузить в нее новые данные.
- Нейросети используются во всех сферах деятельности, однако они работают лишь с уже ранее решенными задачами.
- Нейронные сети могут разрешать задачи вместо человека или вместе с ним. Применение нейросетей снижает вероятность допущения ошибок, но не спасает от них, т. к нейросети тоже могут ошибаться.
ИНС — это удобный инструмент автоматизации, который еще долгое время будет находиться в разработке. Однако уже сейчас его можно использовать для решения некоторых задач с участием человека.
Смотрите также статьи по теме