32 939 
Что такое? Нейросеть – это алгоритм, созданный для выполнения конкретных задач, например, для поиска определенных картинок, распознавания звуков, рисования портрета и т. д. Возможности этой разновидности машинного обучения очень велики.
Как работает? Принцип работы нейросети аналогичен работе нейронных связей человеческого мозга. Искусственные нейроны даже созданы по подобию биологических. Главное в создании ИНС – обучение, на которое у разработчиков уходит очень много времени.
В статье рассказывается:
- Что такое нейросеть
- Краткая история нейросетей
- Зачем нужны нейросети
- Как работают нейросети
- Как обучить нейросеть
- Классификация нейросетей
- Преимущества и недостатки нейросетей в программировании
- Применение нейросетей в жизни
- Примеры нейросетей и того, что они умеют делать в Интернете
- 5 этапов создания своей нейросети
-
Пройди тест и узнай, какая сфера тебе подходит:
айти, дизайн или маркетинг.Бесплатно от Geekbrains
Что такое нейросеть
Нейросеть — это математическая модель, а также ее программное воплощение, которая смоделирована на основе работы человеческого мозга.
Нейросеть может обучаться с помощью созданных человеком алгоритмов распознавания или инструкций, а также с помощью использования существующей информации — подобно ребенку, который сначала полагается на родителей, чтобы они его научили, но со временем начинает делать собственные выводы и самостоятельно находить решения проблем.
Жутковато, не правда ли? Мы можем думать, что нейросеть собирается завоевать мир, как в фантастических фильмах. Однако сейчас они все еще далеки от того, чтобы быть полноценным искусственным интеллектом из-за того, что они не умеют создавать сами себя и состоят из множества программ, не связанных друг с другом.
Краткая история нейросетей
В период с 1943 по 1950 год были опубликованы две важные научные работы. Первая, статья Уоррена Маккаллоха и Уолтера Питтса 1943 года, содержала математическую модель нейронных сетей. Затем в 1949 году канадский нейропсихолог Дональд Хебб опубликовал книгу «Организация поведения», в которой он дал исчерпывающее описание того, как искусственная нейронная система может обучаться самостоятельно.
В 1950-х годах известный американский ученый Фрэнк Розенблатт создал перцептрон —математическую (компьютерную) версию работы человеческого мозга. С его помощью можно было предсказывать погоду и идентифицировать фотографии. Однако работа Марвина Мински вызвала скандал и критику перцептрона. В 1969 году он опубликовал статью, в которой показал, какие задачи не могут быть решены перцептроном, и ограничения его работы. После этого энтузиазм в отношении нейронных сетей на некоторое время снизился, но вскоре возродился.
В 1974 году Пол Вербос разработал алгоритм обратного распространения ошибок, который до сих пор используется для обучения нейросетей. Затем Джон Хопфилд в 1985 году поразил мир своей концепцией нейронной сети, способной решать конкретные задачи. Именно работы Хопфилда возродили в мировом сообществе интерес к искусственным нейронным сетям. В течение 90-х годов алгоритм обратного распространения ошибок был значительно усовершенствован, окончательно опровергнув критику Мински о неработоспособности сетей.
Зачем нужны нейросети
Организация данных в категории — наиболее частое применение нейронных сетей. В качестве примера можно привести решение о том, кому из группы людей выдать кредит, на основе анализа их личной информации, такой как возраст, финансовое положение и кредитная история. Нейронные сети используются для таких сложных вычислений, подобно человеческому мозгу.
входят в ТОП-30 с доходом
от 210 000 ₽/мес
Скачивайте и используйте уже сегодня:
Топ-30 самых востребованных и высокооплачиваемых профессий 2023
Поможет разобраться в актуальной ситуации на рынке труда
Подборка 50+ бесплатных нейросетей для упрощения работы и увеличения заработка
Только проверенные нейросети с доступом из России и свободным использованием
ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains
Список проверенных ресурсов реальных вакансий с доходом от 210 000 ₽
Предсказание следующего хода — это способность предвидеть будущее. Например, повышение или понижение курса акций в зависимости от состояния фондовой биржи. В настоящее время нейронные сети чаще всего используются для распознавания. Они используются в Google при поиске фотографий, в камерах мобильных телефонов, когда они определяют расположение вашего лица и выделяют его, а также во многом другом.
Как работают нейросети
Для проведения исследований или экспериментов нейронные сети используют несколько основных принципов. Если вы хотите выразить их самыми простыми словами, то это будет что-то вроде:
- Необходимые данные загружаются в нейронную сеть.
- Данные передаются между искусственными нейронами, от слоя к слою, причем каждый нейрон может иметь несколько соединений, несущих данные.
- Каждый нейрон получает информацию, которая представляет собой сумму всех данных, умноженную на вес каждого искусственного синапса. Эти значения формируют исходящие сигналы, которые посылаются до тех пор, пока информация не перейдет в конечный выход.
Читайте также!
Вы все еще думаете, что это сложно? Давайте сделаем это еще проще. Группа данных помещается в нейронную сеть, то есть в заранее построенную сложную математическую модель. Представим, что предварительно построенная сложная математическая модель, это пустая коробка. Этими данными могут быть научные статьи, литературные произведения, коллекции фотографий и так далее.
Если предоставить нейронной сети собрание сочинений известных литературных гениев, она должна быть способна сгенерировать собственный текст, похожий на стиль Шекспира.
То же самое касается генерации изображений: загрузите в нейронную сеть подборку изображений в различных художественных стилях, и вы получите новое изображение, сформированное на основе предоставленных вами данных.
Нейронные сети позволяют выявлять различные корреляции и тенденции при изучении огромных массивов данных, например, распознавать нарушителей закона или прогнозировать результаты на ближайшие годы на основе предыдущих расследований.
Как обучить нейросеть
Для обучения нейросети требуется огромное количество данных.
Существуют даже отдельные системы, в которых информация размечена специально для искусственного интеллекта. Вы, вероятно, видели тесты captcha, где вам нужно выбрать автомобили, корабли и т. д. Обычно считается, что таким образом сайт проверяет, кто запрашивает запрос — робот или человек. Однако это не единственная идея, лежащая в основе капчи. Даже если вы дадите немного неправильный ответ, система все равно его примет. Алгоритм нужен еще и для того, чтобы обучить нейросеть на конкретных примерах.
Классификация нейросетей
Существуют различные формы нейронных сетей, от простых до сложных. У каждой из них свое назначение, дизайн и представление искусственных нейронов. Вот три широко используемых типа:
- Перцептрон — самый фундаментальный и самый старый тип
Он состоит из одного нейрона, который принимает входные данные и применяет к ним функцию активации, что приводит к двоичному выходу.
Перцептрон не имеет скрытых слоев и может разделять данные только на две категории. Из-за своей простой структуры он был в основном заменен. Существуют также перцептроны с дополнительными скрытыми слоями, которые используются для таких задач, как идентификация голоса. Они являются более сложными.
- Рекуррентные нейронные сети
Они используются для генерации текста, распознавания голоса и перевода. Имеют циклы, и их основной характеристикой является включение памяти. Модель передает данные вперед и назад на предыдущие этапы для достижения оптимального результата. Слои повторяются по мере циклической передачи и хранения данных, поэтому сеть может запомнить все данные. Это помогает модели понять контекст входных данных и уточнить прогнозы выходных данных.
на обучение «Искусственный интеллект с нуля» до 24 ноября
- Сверточные нейронные сети
Используются для распознавания изображений, видео, объектов и лиц. В отличие от трехслойной системы типичной нейронной сети, она имеет пять слоев: входной, сверточный, объединяющий, связанный и выходной. Такая конструкция позволяет получить стабильный результат даже при изменении масштаба и угла наклона изображения. Каждый слой исследует определенный аспект изображения, а затем соединяет всю информацию вместе на выходе.
Чтобы распознать лицо на фотографии, нейронная сеть должна пройти несколько этапов. Сначала она определяет основные контуры, затем собирает их в фигуры. После этого она определяет глаза и нос. Наконец, она объединяет все эти компоненты, чтобы сформировать портрет человека, что требует 5–6 этапов обработки.
Преимущества и недостатки нейросетей в программировании
Преимущества:
- Шум входных данных
Представьте себе стадион с тысячами зрителей. Вы и ваш собеседник сидите на сцене и разговариваете, в то время как слышна громкая музыка, люди разговаривают, веселятся и поют. Ваши уши воспринимают много ненужного шума, но мозг фильтрует его и воспринимает только то, что говорит ваш собеседник. Нейронные сети могут делать нечто подобное — после обучения они могут обрабатывать только те данные, которые им нужны, игнорируя ненужный шум.
- Адаптация к изменениям
Нейронные сети хорошо подготовлены к любым возникающим изменениям. Автономное обучение — самое важное свойство нейросетей, позволяющее им всегда функционировать правильно.
Скачать файл- Устойчивость к ошибкам
Если определенное количество нейронов повреждено, эти системы все равно выдают логичные и точные результаты.
- Быстрая работа
Нейроны — это, по сути, микропроцессоры, и поскольку в нейронной сети их тысячи, решение задачи происходит быстро. Быстрее, чем при использовании обычных алгоритмов. Может показаться, что нейронные сети предлагают идеальное решение всех проблем, но это не так. Они являются лишь удивительным дополнением для решения конкретных задач.
Недостатки:
- Примерные ответы
Нейронные сети не способны дать точный ответ — они могут лишь приблизиться к нему, причем расхождение между правильным и неправильным ответами может составлять несколько процентов. К сожалению, с этим пока ничего нельзя поделать.
- Многошаговые решения
Нейросеть не способна осуществлять многоступенчатый процесс, поскольку каждый нейрон работает независимо, принимая собственные решения без учета выводов соседних нейронов. Грубо говоря, он не обращает внимания на их решения.
Применение нейросетей в жизни
Нейросети распространены повсеместно. Мы все знакомы с системой просмотра улиц от Google или Яндекс.Карт, где размытые лица и номера машин — результат работы таких сетей. Нейронные сети также используются в технологии распознавания голоса. Развлекательные проекты, использующие нейронные сети, в изобилии представлены в Интернете: MSQRD, который накладывает различные маски на лица в режиме реального времени; Mlvch, который обрабатывает фотографии через нейросеть, — являются примерами таких проектов.
Примеры нейросетей и того, что они умеют делать в Интернете
Ниде будут представлены бесплатные нейросети, которые могут генерировать визуальные изображения, логотипы, музыку, клипы и письма.
на обучение «Искусственный интеллект с нуля» до 24 ноября
Кandinsky 2.0 – рисует картины по словам и запросам
Кандинский может создать картинку из описания за одну минуту. Чтобы обучить систему, инженерам пришлось загрузить 1 000 000 000 наборов картинок и слов. Чтобы использовать нейросеть, нужно написать текстовый запрос с объяснением желаемого результата. Он может быть лаконичным или развернутым, но не должен превышать 300 символов.
Нейронная сеть может работать не только на русском языке — у вас есть возможность смешивать разные языки в одном запросе. Выберите качество грядущей картинки и форму, в которой вы хотели бы ее нарисовать. Это может быть портрет, карикатура или техника известных художников — более 10 вариантов. Вы можете набрать один и тот же запрос несколько раз —результаты будут разными.
ruDALL-E Emojich – нейросеть генерирует эмодзи
Первоначально для создания изображений требуется 10 минут, а затем 16 минут для последующих. Пользователи могут загрузить готовые изображения в zip-файле.
Читайте также!
ThisPerson Does Not Exist – нейросеть делает фото несуществующих людей
Это может понадобиться при добавлении отзыва на сайт, когда изображения пользователя нет. Использование стокового изображения может быть альтернативой, однако читатель может уже видеть это изображение, что может подорвать доверие к отзыву. Фотографирование реальных людей без разрешения также не является подходящим решением.
Нейросеть выдает фотографию несуществующего человека, которую можно использовать без всяких опасений. Алгоритм работает через генеративно-состязательную сеть — нейронную сеть, состоящую из двух частей: одна создает выходные данные, а другая проверяет их и пытается классифицировать точные от неточных. Таким образом, одна нейронная сеть создает изображение, а другая следит за тем, чтобы оно было достоверным.
ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains
20 профессий 2023 года, с доходом от 150 000 рублей
Чек-лист «Как успешно пройти собеседование»
Looka – нейросеть делает логотипы
Эта нейронная сеть работает только на английском языке и выдает множество вариантов логотипов. Начните с ввода названия вашей компании, сферы деятельности и указания логотипов и цветов, которые вы предпочитаете. Наконец, вы можете изменить выбранный вами логотип.
Visper – делает видео и может читать текст
Сервис Visper предоставляет бесплатную пробную версию, но, если вы захотите скачать логотип, это обойдется вам в 20 долларов. Однако это не помешает вам черпать вдохновение из нейронной сети. Чтобы сделать полноценный брендбук, вам необходимо приобрести подписку.
Musenet – нейросеть делает музыку
Musenet способна создавать четырехминутные музыкальные произведения с использованием 10 различных инструментов, смешивая и сочетая стили от классики до поп-музыки. Вы можете выбрать композитора и жанр, а затем позволить ей сделать всю работу! Готовую музыку можно загрузить в различных форматах через веб-сайт, который работает исключительно на английском языке.
Copy Monkey – пишет тексты
Ожидается, что нейронные сети заменят копирайтеров. Нейронная сеть-копирайтер производит различные типы сочинений:
- Seo-статьи.
- Описания товаров для торговых площадок.
- Посты в блогах.
- Обзоры товаров и отзывы.
- Письма для рассылки.
- Тексты для веб-сайтов и целевых страниц.
Для создания текста необходимо определиться с категорией и назначить тему. Кроме того, у вас есть возможность ввести несколько ключевых слов, которые должны быть включены в текст.
Dream– рисует абстрактные изображения
Она требует ввода запроса на английском языке, а затем вы можете выбрать один из сорока шести стилей — от сюрреализма до стимпанка и японских гравюр укиё-э.
5 этапов создания своей нейросети
- Какую задачу вы хотите решить с помощью нейросети?
Вначале необходимо свести задачу к идентифицируемой нейронной сетью форме, такой как, например, классификация или регрессия.
- Сбор и анализ данных
После этого необходимо собрать достаточное количество примеров для обучения нейронной сети. Убедитесь, что данные схожи с теми, над которыми должна работать нейронная сеть, и спрогнозируйте результаты.
- Обучение нейросети
На третьем этапе начинается процесс обучения. Выбор наиболее подходящей архитектуры нейронной сети для эффективного решения задачи является жизненно важным.
Чаще всего обучение начинают с базовой модели, а затем стремятся ее усовершенствовать. Это делается для того, чтобы быстро получить оценку «снизу»: насколько хорошо эта архитектура справится с заданием на текущем наборе данных, чтобы, если она будет работать плохо или возникнут проблемы, можно было накопить больше данных. На этом этапе разработчики постоянно проверяют метрики, чтобы понять, насколько хорошо обучается нейронная сеть.
- Внедрение
После обучения нейронной сети до желаемой степени точности начинается этап внедрения. Оптимизация и развертывание нейронной сети происходит на системе, где она будет функционировать. Обычно это либо удаленные серверы, либо пользовательское оборудование. Примером использования сервера является «умный» динамик. Он записывает голос, отправляет его на сервер, где он интерпретируется и генерируется ответ перед возвращением.
- Наблюдение и дополнительное обучение
После того как нейронная сеть создана, инженеры наблюдают за тем, как она справляется с основным заданием. В этот момент они могут обнаружить недостатки в качестве или скорости работы. Кроме того, могут возникнуть ситуации, когда данные изменились, или задача была расширена. Когда это происходит, нейронная сеть отправляется обратно для дополнительного обучения.
Однако это только начало. Мы можем только мечтать о потенциальных направлениях, которые могут открыть перед нами нейронные сети, если они позволят нам создать полноценный искусственный интеллект или полностью оцифровать человеческий мозг.
0 
Разберем 11 самых важных жизненных вопросов
Только до 
Эксклюзивные лекции по основам программирования
