Что такое нейросеть?

Что такое нейросеть?

Простыми словами нейронная сеть — это инновационная технология, которая моделирует работу человеческого мозга. Она состоит из искусственных нейронов, которые передают и обрабатывают информацию, позволяя системе «учиться» на основе данных. Нейронные сети имеют удивительные возможности в различных областях, таких как распознавание образов или обработка естественного языка.

История создания нейросетей

В 1943 году ученые Уорен Маккалок и Уолтер Питтс опубликовали статью, которая стала отправной точкой исследований нейронных сетей. В своей работе они разработали компьютерную модель нейронной сети, основанную на математических алгоритмах и теории деятельности головного мозга. Важным этапом в развитии нейросетей стала книга Дональда Хебба «Организация поведения», выпущенная в 1949 году, где он описал процесс самообучения искусственной нейронной сети.

Через 8 лет Фрэнк Розенблатт представил математическую модель персептрона — устройства, имитирующего обработку информации человеческим мозгом. В 1960 году Розенблатт продемонстрировал электронное устройство, способное распознавать символы на карточках, используя свои «глаза» — камеры.

В 1969 году идея нейронных сетей столкнулась с критикой со стороны Минского и Пейперта. Они высказали серьезные проблемы, мешающие эффективному использованию искусственных нейронных сетей. Например, обратили внимание на невозможность реализации функции «Исключающее ИЛИ» и недостаточную вычислительную мощность компьютеров того времени. Вследствие этой статьи ученые потеряли интерес к нейронным сетям на некоторое время.

Однако данное направление продолжало казаться перспективным многим исследователям, которые продолжали свои усилия в формулировании принципов работы самообучающихся систем. В 1974 году Пол Вербос предложил метод обратного распространения ошибки, который стал еще одним значимым шагом в развитии нейросетей. Через год после этого Фукусима разработал когнитрон — первую многослойную нейронную сеть. В 1982 году Хопфилд достиг двусторонней передачи информации между нейронами, что еще больше увеличило интерес ученых к разработке новых решений в данной области.

С начала 1990-х годов были совершены важнейшие шаги в развитии нейронных сетей, а в 2007 году Джеффри Хинтон представил концепцию глубокого обучения, что дало возможность использовать нейросети для практических целей, включая распознавание лиц.

Как работают нейронные сети

Нейронные сети, опираясь на человеческий мозг, используют сложное взаимодействие между искусственными нейронами, связанными синаптическими соединениями, для решения разнообразных задач. В таких сетях простейшие процессоры играют роль нейронов, объединяясь в крупные сети и позволяя решать сложные задачи.

Количество искусственных нейронов в нейронных сетях, даже в самых мощных, на порядок меньше, чем в человеческом мозге, где примерно 86 миллиардов нейронов. Именно это приводит к более низкой производительности и невозможности полной замены мозга искусственными сетями.

Примером простой нейронной сети служит персептрон, способный выполнять несложные операции на основе двоичной классификации. Например, он может определить, какое животное на рисунке: собака или нет. В персептроне три типа элементов: сенсорные, ассоциативные и реагирующие. Первый слой нейронов принимает информацию извне, следующий создает ассоциации после обработки в соответствии с алгоритмом, а третий выдает готовый результат.

Нейросети структурно представляют собой совокупность простых процессоров, разделенных на слои, где выполняются параллельные вычисления. Между слоями происходит двусторонний обмен информацией, что делает последовательность действий относительно условной.

Главное отличие нейронных сетей от традиционных алгоритмов заключается в их способности обучаться. Это возможность обусловлена наличием у каждого нейрона собственного весового коэффициента, который определяет его важность для остальных нейронов и обеспечивает адаптивность сети.

Плюсы и минусы нейронных сетей

Давайте рассмотрим основные преимущества и недостатки нейросетей, чтобы лучше понять их функциональность.

Позитивные стороны:

• Способность игнорировать постороннюю информацию. Представьте ситуацию, когда вы находитесь в шумном окружении, но все же успешно сосредотачиваетесь на важных деталях. Аналогично после обучения нейросети способны фильтровать лишние данные и сосредотачиваться только на решении поставленной задачи.
• Возможность сохранять работоспособность после утраты элементов. Подобно тому, как человек может адаптироваться к потере пальца, нейронные сети могут сохранять функциональность при повреждении некоторых компонентов, так как задачи перераспределяются между оставшимися элементами.
• Высокая скорость работы. Благодаря взаимодействию тысяч микропроцессоров нейронные сети способны быстро решать задачи по сравнению с традиционными методами.

Тем не менее следует учитывать следующие ограничения:

• Неабсолютная точность результатов. ИНС предоставляют приближенные ответы, а не абсолютно точные, что означает, что полностью полагаться на них нельзя из-за вероятности недостоверного решения.
• Независимость искусственных нейронов. Каждый нейрон действует независимо, что может привести к результатам, которые не всегда соответствуют абсолютной правде, так как они не учитывают поведение других микропроцессоров.
• Ограничение в последовательности действий. Нейросети не способны выполнять сложные последовательные действия, в отличие от традиционных методов, где последующие шаги зависят от предыдущих.

Итак, хотя нейронные сети предоставляют множество преимуществ, их использование лучше рассматривать как эффективное дополнение к другим методам, но не как единственное решение для достижения цели.

Возможности и области применения нейронных сетей

Нейронные сети используются для решения сложных аналитических задач, похожими на те, которые решает человеческий мозг. Их возможности позволяют эффективно решать разнообразные задачи в следующих областях:

• Классификация. Искусственные нейросети определяют, соответствует ли анализируемый объект заданным параметрам и относит его к определенной группе. Например, банки используют нейросети для предварительной оценки платежеспособности заемщиков.
• Прогнозирование. Нейронные сети на основе изучения входных данных могут предсказывать, как поведут себя акции конкретной компании на фондовом рынке в ближайшее время – вырастут или упадут в цене.
• Распознавание. Эта функция одна из наиболее распространенных. Нейронные сети обеспечивают возможности, такие как поиск по фотографиям в поисковых системах, автоматическая отметка лиц друзей на фото в социальных сетях и многие другие.

Однако использование нейросетей не ограничивается только этими областями. Есть и другие перспективные способы применения нейронных сетей для решения разнообразных задач:

• Машинное обучение. Это одна из разновидностей искусственного интеллекта, которая широко применяется крупными поисковыми системами, такими как Google, Яндекс, Бинг, Байду, для повышения релевантности результатов запросов пользователей. Алгоритмы машинного обучения самообучаются на основе миллионов однотипных фраз, вводимых в поисковую строку.
• Робототехника. Разработка роботов требует множество алгоритмов, и нейросети играют важную роль в их нормальном функционировании.
• Компьютерные сети. Нейронные сети применяются архитекторами компьютерных сетей для решения проблемы параллельных вычислений.
• Математика. В математике нейронные сети способны быстрее решать сложные задачи, что делает их полезным инструментом для ученых и исследователей.

Таким образом, нейронные сети представляют множество перспективных возможностей и находят применение в различных областях, делая их важным элементом в развитии современных технологий.

Виды нейросетей: однонаправленные и рекуррентные

Любая искусственная нейронная сеть (ИНС) включает в себя первый, или входной, слой нейронов, который принимает сигналы и передает их другим нейронам. Однако различные типы нейросетей выделяются на основе их структуры и взаимодействия между слоями:

• Однонаправленные нейронные сети. Для этого типа структуры характерно движение сигналов строго от входного слоя к последнему. Однонаправленные нейросети успешно применяются для решения задач, таких как распознавание, прогнозирование и кластеризация. Принцип работы такой нейронной сети можно проиллюстрировать на примере. Как мозг понимает, что на картинке изображена собака? Он использует набор характеристик, хранящихся в памяти. Если объект на фото соответствует характерным признакам собаки (четыре лапы, подходящий размер, хвост, шерсть и т. д.), мозг определяет, что это животное. При этом цвет пса может быть необычным, но он все равно будет распознан как собака. Точно так же действует однонаправленная нейросеть. Группы нейронов анализируют изображение, обнаруживают характеристики, присущие объекту, например собаке. На выходе сеть принимает решение, на изображении собака или нет.
• Рекуррентные нейронные сети. Рекуррентные нейронные сети обладают памятью и могут анализировать текущее состояние с учетом предшествующего. Такие ИНС, как человеческий мозг, способны провести аналогию между текущим и предыдущим состоянием. Чтобы лучше понять работу этого вида нейронных сетей, рассмотрим пример их применения. Рекуррентные нейросети используются для решения задач, не связанных с распознаванием, а чаще всего применяются для генерации последовательностей. Например, задача автоматического перевода имеет свои сложности, так как программа должна учитывать контекст предложения. Рекуррентные нейронные сети способны проанализировать стиль текста и подобрать оптимальные соответствия из словаря, учитывая предыдущие результаты. При обучении такая нейронная сеть будет постепенно «узнавать» стиль и особенности текстов, что позволяет ей генерировать более адекватные и качественные переводы. Таким образом, рекуррентные нейронные сети обладают памятью и могут применяться в различных сферах, таких как создание обучаемых ботов и оценка финансового положения компаний. Они позволяют решать более сложные задачи, связанные с последовательностями данных. В то время как однонаправленные нейронные сети ограничиваются простой передачей сигналов от входного слоя к выходному.

Подходы к обучению нейронных сетей

ИНС отличаются от классического машинного обучения своей способностью к самообучению. Это означает, что, при создании нейросеток для распознавания лиц или отделения кошек от собак, не требуется разрабатывать специальные алгоритмы для каждой конкретной задачи. При классическом подходе к решению этих задач необходимо использовать разные алгоритмы для распознавания лиц и для отделения кошек от собак. Например, для распознавания лиц человека нужно было бы замерять расстояния между элементами лица и определять другие значимые признаки, а для распознавания животных важными параметрами станут размеры, формы лап, хвостов, ушей и т. д. С ИНС дело обстоит иначе. Для обучения нейронной сети достаточно предоставить ей правильную выборку данных, на основе которой она сможет самостоятельно «научиться» распознавать образы и выполнять задачи. При правильно выбранной архитектуре нейронной сети она способна анализировать 2D-изображения, включая лица людей и изображения животных.

Однако важно отметить глубокое обучение как важную составляющую подхода к обучению нейронных сетей. Это обучение связано с использованием глубоких нейронных сетей, состоящих из нескольких десятков или даже сотен слоев, что позволяет решать более сложные задачи и обрабатывать комплексные данные.

Такая тенденция развития нейронных сетей заключается в том, что Deep Learning становится всё более востребованным, поскольку объем исходных данных постоянно увеличивается, а вычислительные мощности устройств улучшаются. Если сложность структуры нейронной сети превышает необходимый анализируемый уровень, сеть может переобучиться, т.е. запоминать ненужные признаки, что ведет к плохим результатам.

Иногда простые двуслойные нейронные сети могут проявить себя гораздо лучше, чем сложные глубокие структуры. Для успешного обучения нейросети важно, чтобы ее структура соответствовала анализируемому процессу и задаче, которую она должна решать.

Тем не менее можно уверенно предсказать, что нейронные сети будут продолжать преобладать над традиционным машинным обучением, а глубокое обучение будет всё более востребованным благодаря своим возможностям анализировать сложные данные и решать сложные задачи.

Сбор данных для обучения нейронной сети

Для решения задач с использованием искусственных нейронных сетей (ИНС) необходимы данные, на основе которых сеть будет обучаться. Для этого требуется собрать набор наблюдений и указать значения входных и выходных параметров. При сборе данных для обучения нейросети следует учесть несколько важных аспектов.

Обычно ИНС анализирует числовые данные, ограниченные в пределах определенного диапазона. Если имеются данные в другом формате, могут возникнуть сложности. Нечисловые данные представляют более сложный вариант решения задачи для нейронной сети. Например, номинальные переменные типа «Пол» = {Муж, Жен} могут создавать сложности при обучении нейросети.

Для упрощения анализа информации нейронными сетями, нечисловые данные могут быть преобразованы в числовой формат. Например, при обучении нейросети для оценки объектов недвижимости, каждому району можно присвоить рейтинговый балл, основанный на стоимости жилья в этом районе, вместо использования словесных обозначений районов. Это повышает достоверность результатов работы нейронной сети и уменьшает процент ошибок.

При создании нейросети мы должны определить, сколько данных нужно собрать для достижения точных результатов. Однако это не всегда просто, так как сложно предсказать, насколько сложное отображение будет воспроизведено нейронной сетью. Количество данных, необходимых для достижения точности, может значительно различаться в зависимости от конкретной задачи и сложности модели. Также нет линейной зависимости между количеством переменных и необходимым количеством наблюдений. Даже если входных данных немного, для обучения нейронной сети может потребоваться большое количество примеров и шаблонов.

Обычно требуется сотни или тысячи наблюдений для большинства задач, даже для простых. Минимальное количество наблюдений не должно быть менее ста. Если у вас мало данных, то нейронная сеть не сможет обучиться и решить задачу. В таком случае лучше использовать другую модель, например, линейную.

Три проблемы функционирования нейронных сетей

• Переобучение. Это одна из основных проблем нейронных сетей. Она возникает, когда сеть не способна уловить общую закономерность в данных и просто запоминает ответы для конкретных примеров обучающей выборки. В результате, когда нейронная сеть сталкивается с новыми данными, ее эффективность снижается. Для решения этой проблемы предложены различные методы, такие как регуляризация, нормализация данных, увеличение объема обучающей выборки и другие.
• Неадаптивность. Еще она проблема — неадаптивность нейронных сетей к меняющимся условиям. Каждая нейронная сеть спроектирована для решения конкретной задачи, и она может быть эффективной только в ограниченных условиях. Например, если сеть обучена для прогнозирования поведения акций на фондовом рынке в определенных условиях, она может потерять свою точность, когда рыночные условия изменяются. Для преодоления этой проблемы исследователи работают над созданием динамических нейронных сетей, которые способны адаптироваться к меняющимся параметрам. Такие сети используют алгоритмы мульти-стаевой оптимизации (multi-swarm optimization) и аналогичные им, чтобы непрерывно оптимизировать свою архитектуру и обучаться на новых данных.
• Непрозрачность и непредсказуемость. Третья проблема связана с непрозрачностью работы нейронных сетей. Подобно непрозрачному ящику, куда кладутся данные, а на выходе получается результат, внутренние процессы принятия решений в нейронных сетях остаются непонятными. Наблюдателю недоступны детали промежуточных вычислений и принцип работы сети, что затрудняет объяснение принимаемых решений. Исследователи работают над разработкой алгоритмов изъятия правил (rule-extraction algorithms), которые направлены на повышение прозрачности работы нейронных сетей. Эти алгоритмы позволяют извлекать информацию из сети в понятной форме, такой как символьная логика, математические выражения или деревья решений, что делает ее функционирование более понятным и предсказуемым.

Зачем нужны нейросети

Самообучающиеся ИНС постепенно становятся важными помощниками в различных областях, открывая новые перспективы для автоматизации и оптимизации разнообразных процессов. Например, уже сегодня они успешно выполняют задачи редактирования и корректировки текстов, что может привести к возможности полной автоматизации работы корректоров, редакторов и копирайтеров. Эффективное взаимодействие с клиентами в социальных сетях, поддержка в техподдержке и колл-центрах также может быть облегчено благодаря применению нейросетей, способных анализировать контент и отвечать на типичные вопросы.

Однако перспективы развития нейронных сетей не ограничиваются лишь текстами и общением с клиентами. Они имеют потенциал для трансформации разных отраслей:

• В аграрном секторе нейронные сети, интегрированные в сельскохозяйственную технику, могут автоматизировать множество задач, которые сегодня требуют значительных ресурсов и времени. Например, автономные комбайны, управляемые нейросетью, способны сканировать окружающую местность, анализировать изображения и принимать решения об оптимальных методах полива, прополки, рыхления почвы и внесения удобрений.
• В медицине нейронные сети также имеют огромный потенциал. Например, компания Microsoft ведет исследования по разработке универсального препарата для борьбы с онкологией, используя биопрограммирование и цифровые данные для анализа и блокировки раковых опухолей на ранних стадиях.
• В сфере маркетинга нейросети активно применяются для персонализации подхода к каждому клиенту, что способствует росту продаж и укреплению лояльности. Нейронные сети мгновенно анализируют поведение пользователей в Интернете, предсказывают их потребности и предлагают наиболее подходящие товары и услуги, создавая уникальный и персонализированный опыт покупателя.
• В электронной коммерции нейронные сети будут продолжать развиваться, делая опыт покупки еще более удобным и интуитивным. Пользователям, возможно, не потребуется даже переходить на специализированные интернет-магазины, так как с нейронными сетями будут доступны варианты мгновенного оформления покупок на различных ресурсах, будь то развлекательные, образовательные или информационные платформы.

Сферы для перспективного развития нейронных сетей огромны и разнообразны, и их потенциал будет продолжать раскрываться по мере совершенствования технологий и разработки новых подходов к применению ИНС. Такие инновации обещают улучшить качество жизни, оптимизировать бизнес-процессы и открывают двери для совершенно новых возможностей во многих областях нашей повседневной жизни.

Обучение созданию нейронных сетей

Спрос на Data Scientist за последние два года вырос минимум в два раза, и бизнес сегодня стремится найти специалистов, которые могут прогнозировать развитие ситуации и повышать эффективность компании с помощью методов машинного обучения. Заинтересованность в этой области только усиливается, и GeekBrains предоставляет уникальную возможность освоить эту востребованную профессию даже без предварительной подготовки.

После окончания курсов у вас будет возможность претендовать на различные вакансии Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning Engineer, специалист по компьютерному зрению или специалист по обработке естественного языка (Natural Language Processing).

Обучение доступно в различных форматах, чтобы соответствовать вашим потребностям и предпочтениям:

• Занятия в группе с преподавателем.
• Видеоуроки и вебинары.
• Видеозаписи занятий для самостоятельного изучения.
• Выполнение домашних заданий для закрепления материала.
• Практические задания для применения полученных знаний на практике.
• Онлайн-встречи с экспертами для обсуждения вопросов и разъяснения трудных моментов.
• Личные консультации, чтобы получить индивидуальную помощь и рекомендации.

Сферы, где специалисты по нейронным сетям будут востребованы, постоянно расширяются. Сегодня роботы уже берут на себя рутинные механические задачи, освобождая людей от них. В будущем мы все чаще будем общаться с самообучающимися устройствами, и это подразумевает необходимость знаний в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Потому, чтобы быть востребованными в будущем, обучение созданию нейронных сетей становится не просто актуальным, но и стратегически важным для профессионалов в различных сферах деятельности. GeekBrains готова помочь вам освоить все необходимые навыки и знания для успешной карьеры в этой быстро развивающейся области.