Что такое нейросети?

Уже долгое время люди думают над тем, как создать компьютер, который мог бы думать как человек. Появление искусственных нейронных сетей - значительный шаг в этом направлении. Наш мозг состоит из нейронов, которые получают информацию от органов чувств и обрабатывают её: мы узнаем знакомых людей по их лицам, чувствуем голод, когда видим вкусную еду. Все это - результат работы нейронов мозга, которые взаимодействуют друг с другом. На этом же принципе основаны искусственные нейронные сети, имитирующие процессы, происходящие в человеческом мозге.

Нейросети только кажутся сложными и запутанными, но на самом деле эта технология уже обзавелась множеством вспомогательных инструментов, которые помогают даже программистам начального уровня создавать нейронные сети самостоятельно. Например, на языке Python написаны сотни библиотек, позволяющих развернуть готовую нейронную сеть на своём компьютере - можно скачать питон на виндовс 10 и обучить её в соответствии с необходимыми параметрами.

Что же такое нейронные сети?

Искусственные нейронные сети - это программный код, который имитирует работу мозга и способен к самообучению. Как и биологическая сеть, искусственная сеть также состоит из нейронов, но имеет более простую структуру.

Если соединить нейроны в достаточно большую сеть с контролируемым взаимодействием, они смогут выполнять достаточно сложные задачи. Например, определять, что изображено на картинке, или самостоятельно создавать фотореалистичное изображение на основе текстового описания.

Как работает нейронная сеть

Искусственный нейрон получает сигналы через несколько входов, затем преобразует их и передает другим нейронам. То есть работа нейрона заключается в преобразовании нескольких параметров в один.

Например, нейронная сеть пытается определить, есть ли на фотографии изображение домашней полосатой кошки. Нейросеть обработала сотни тысяч фотографий кошек и знает, что цвет их шерсти представляет собой сочетание определенных оттенков, таких как черный, оливковый и охристый. Нейрону посылаются сигналы о том, что эти три цвета преобладают на изображении, а значит, скорее всего, на нем есть кошка. Далее нейронная сеть проверяет, есть ли на картинке глаза, уши и хвост. Если все четыре фактора совпадают, она может с уверенностью сказать, что на изображении кошка.

В очень упрощенном виде схема работы нейронной сети выглядит следующим образом. Представьте, что за каждый ответ "да" мы получаем 1 балл, а за ответ "нет" - 0 баллов. Если после проверки нейронная сеть получает 4 балла, то она полностью уверена, что на картинке есть изображение кошки. Если результат 2-3 балла, то высока вероятность того, что кошка есть, но она могла спрятать свой хвост. Если результат 1-0 баллов, то кошки на картинке точно нет. Или она хорошо спряталась.

Для чего нужны нейросети?

Нейронные сети помогают людям избавиться от монотонной рутинной работы, выполняя её за них гораздо быстрее. Например, на основе нейронных сетей разрабатываются беспилотные автомобили, которые в ближайшем будущем смогут освободить водителей от фактического управления автомобилем. Люди смогут работать, учиться или развлекаться в дороге вместо того, чтобы следить за дорожной ситуацией. Нейронные сети в московском метро используются при оплате билетов по биометрическим данным и при поиске людей, находящихся в федеральном розыске.

Нейронные сети также используются для прогнозирования, распознавания образов, управления, распознавания скрытых закономерностей в большом объеме данных, а также для решения задач, связанных с искусственным интеллектом, машинным и глубоким обучением.

Задачи, которые решают нейросети

В зависимости от задачи, которую решает нейросеть, ее можно отнести к одному из пяти типов:

Классификация

Нейросеть распознает человека по его лицу или определяет, что изображено на картинке. Например, нейросеть Google может определить, что человек рисует кистью на холсте.

Регрессия

Нейронная сеть может предсказать рост акций, стоимость недвижимости или возраст человека на основе фотографии.

Нейронная сеть, определяющая пол человека по фотографии, поможет избежать ошибок при заполнении документов.

Прогнозирование временных рядов

Нейронная сеть делает прогнозы погоды, роста цен или потребления электроэнергии.

Сюда же относятся нейронные сети, управляющие беспилотными автомобилями. Они предсказывают поведение других участников дорожного движения на основе анализа миллионов часов записей с камер наблюдения.

Объединение

Нейронная сеть объединяет большие объемы данных в группы в соответствии с определенными критериями.

Нейронная сеть DeepCluster упорядочивает фотографии по тематике: закаты, самолеты, лес и автобусы.

Генерация

Нейронная сеть создает музыку, изображения, видео или текст в соответствии с заданными параметрами.

Нейронная сеть Яндекса не только создает стихи на основе поисковых запросов пользователей, но и читает их вслух.

Как обучают нейронные сети?

Главное преимущество нейронных сетей - их способность к самообучению. Если вернуться к примеру с поиском кошки на фотографии, то, несколько раз перепутав её с лисой, нейросеть придёт к выводу, что остроконечные уши - не самый характерный признак кошки. И тогда она начнет давать не 1, а 0,5 балла за ответ "да". Хорошо обученная нейронная сеть может распознавать данные, которых не было в обучающем наборе, а также искаженные или неполные данные. Например, она распознает кошку на фотографии, даже если видна только часть её морды.

Нейронные сети могут обучаться тремя способами:

1. Обучение под наблюдением: человек обучает нейронную сеть, используя готовый набор данных. Например, подборка фотографий, на которых указаны пол и возраст людей. На основе этих данных нейронная сеть самостоятельно начинает определять параметры фотографии.
2. Неконтролируемое обучение: этот алгоритм позволяет обойтись без готовых данных. Нейронная сеть сама проверит свой анализ на точность. Если она окажется недостаточной, нейросеть повторит процедуру.
3. Усиленное обучение: модель, в которой нейронная сеть подкрепляется при получении положительного результата и наказывается за неправильные вычисления.