Программирование

Нейронные сети на Python: как всё устроено

Дата публикации: 19.12.2021

16 929

Время чтения: 14 минут

Дата обновления: 18.09.2023

Автор статьи:

Редакция сайта GeekBrains Шеф-редактор раздела Программирование

В статье рассказывается:

В статье рассказывается:

Принцип работы машинного обучения
Нейронная сеть как подотрасль машинного обучения
Причины выбора Python для программирования нейронных сетей
Курс от GeekBrains для освоения Python и последующей работы с нейросетями
Пройди тест и узнай, какая сфера тебе подходит:
айти, дизайн или маркетинг.

Бесплатно от Geekbrains

Нейронная сеть на Python пишется по ряду веских причин: это лаконичность языка программирования, низкий порог входа (не нужно годами изучать нюансы кода), огромное количество подключаемых библиотек и многое другое.

Никто не запрещает писать на других языках, но это будет дольше, сложнее, потребуется куда больше знаний, что, порой, нецелесообразно. И все же, даже используя Python, нужно иметь хотя бы базовое представление о том, как устроены нейросети. Из нашего материала вы узнаете, как это работает, почему именно Python и где можно обучиться этому языку.

Принцип работы машинного обучения

Машинное обучение представляет собой класс методов искусственного интеллекта, целью которых является не решение задачи напрямую, а обучение систем самостоятельному решению этих задач. Для их построения используются методы статистики.

Производительность в определенной задаче улучшается не средствами программирования, а за счет данных. Например то, как успешно удается почтовому сервису отсеивать спам или как продвинулись системы распознавания речи с появлением голосовых помощников Алиса, Siri, Alexa и других.

Машинное обучение решает следующие задачи:

Определение мошеннических действий – отслеживание нетипичных шаблонов в транзакциях банковских карт или счетов.
Прогнозирование – предсказание будущих котировок акций, валют, криптовалют, а также других ценных бумаг.
Распознавание изображений — определение объектов и лиц (при необходимости их идентификация) на картинках и видео.

Одна из разновидностей машинного обучения – обучение с учителем. Его суть заключается в том, что систему «тренируют». На первом этапе ей предлагают множество примеров определенной проблемы и желаемый вывод, таким образом, ее учат понимать прошлые данные. На втором этапе, когда система натренирована, ей предоставляют новые входные данные с целью самостоятельного предсказания выводов.

Рассмотрим пример создания спам-детектора. Вы можете создать его, основываясь на интуиции и вручную подбирая правила его работы. Например, «содержит слово подарок» или «имеет слово деньги». Такая система может функционировать. Однако подобрать верные шаблоны и создать успешно работающий детектор, основываясь лишь на интуиции, очень сложно.

Узнай, какие ИТ - профессии
входят в ТОП-30 с доходом
от 210 000 ₽/мес

Павел Симонов

Исполнительный директор Geekbrains

Команда GeekBrains совместно с международными специалистами по развитию карьеры подготовили материалы, которые помогут вам начать путь к профессии мечты.

Подборка содержит только самые востребованные и высокооплачиваемые специальности и направления в IT-сфере. 86% наших учеников с помощью данных материалов определились с карьерной целью на ближайшее будущее!

Скачивайте и используйте уже сегодня:

Павел Симонов

Исполнительный директор Geekbrains

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 ₽

pdf 3,7mb

doc 1,7mb

Уже скачали 31952

Такой метод машинного обучения применяется для предсказания вывода. С его помощью можно решить регрессионные и классификационные проблемы.

Проблема регрессии – необходимо предсказать непрерывный вывод. Например, исходя из размера жилого дома, предсказать его стоимость.
Проблема классификации – следует предсказать дискретное число качественных меток. К примеру, основываясь на количестве слов в письме, предсказать является оно спамом или нет.

Нейронная сеть как подотрасль машинного обучения

Сегодня IT-индустрия развивается небывалыми темпами, вместе с этим растет популярность машинного обучения. Оно оказывает огромное влияние на многие процессы в мире, поэтому все больше людей интересуется ее направлениями. Одно из них – нейронные сети. Они строятся по принципу организации и функционирования нашего мозга.

Человеческий мозг состоит из более ста миллиардов клеток-нейронов. Место контакта двух нейронов – синапс. Он служит для передачи нервных импульсов от одной клетки к другой. Когда через него к нейрону придет достаточное количество импульсов, тогда нейрон передаст их дальше. Так строится наше мышление.

Модель этого явления – нейронная сеть, созданная при помощи компьютера. При этом нет необходимости выстраивать молекулярный уровень и отражать биологические процессы. Модель воссоздает работу, протекающую на более высоком уровне.

Такое возможно благодаря применению математических матриц. Они представляют собой таблицы, состоящие из строк и столбцов, на пересечении которых находятся числа – элементы матрицы. Для простоты создадим модель одного нейрона, имеющего три источника информации и один выход. Цель – обучить нейронную сеть решать задачу, представленную ниже на изображении. Тренировочным набором будут примеры с первого по четвертый.

Помогут писать код быстрее на 25%

Чтобы получить файл, укажите e-mail: Подтвердите, что вы не робот, указав номер телефона:

Я подтверждаю согласие на обработку персональных данных

	Input	Output
Example 1	0 0 1	0
Example 2	1 1 1	1
Example 3	0 1 1	1
Example 4	0 1 1	0

New situation

1 0 0

Удалось ли вам увидеть закономерность, и понять какая цифра скрывается под знаком вопроса – 1 и 0?

Если вы были внимательны, то заметили, что вывод во всех примерах соответствует значению левого столбца. Поэтому ответ – 1.

Дарим скидку от 60%
на курсы от GeekBrains до 24 ноября

Уже через 9 месяцев сможете устроиться на работу с доходом от 150 000 рублей

Забронировать скидку

Каждая нейронная сеть, созданная при помощи компьютера, имеет несколько слоев. Их количество и число нейронов в них может быть разным. Первый слой всегда – входной, последний – выходной, все промежуточные – скрытые слои.

Нейронная сеть как подотрасль машинного обучения

Первый слой содержит нейроны, задача которых – принимать сигналы. При этом они их не обрабатывают.

Стрелочки, которые передают сигналы — синапсы. Их функция – умножать входной сигнал xi на синаптический вес wi. Сумма значений входящих сигналов в каждом из нейронов определяется по формуле:

d = w0 + w1 x1+ … + wn xn

где w0 — параметр смещения.

Причины выбора Python для программирования нейронных сетей

Наиболее распространенным языком программирования для искусственных нейросетей является Python. Почему именно нейронные сети на Python получили такую популярность, несмотря на наличие множества других языков программирования? IT-специалисты часто сходятся во мнении, отвечая на этот вопрос, и выделают несколько причин.

Исследовательские проекты. Большое число готовых примеров нейронных сетей на Python – это исследовательские проекты. При этом ученые, работающие над ними, чаще всего программистами не являются. Этот язык имеет низкий порог входа: никто не занимается написанием нейронных сетей на Python с нуля, так как это занимает много времени. Существуют библиотеки для нейронных сетей Python, которые уже написали специалисты. Так вокруг Питон сложилось целое сообщество по нейросетям. Если вы занимаетесь исследовательской деятельностью, то следуйте в этом вопросе примеру других.

Можно привести аналогичный пример с другим языком программирования. Фортран – один из первых языков высокого уровня, на котором написано множество программ и библиотек подпрограмм. Но сегодня программистами он не используется, зато широко распространен у физиков.

Лаконичность и интероперабельность. Язык позволяет разрабатывать сложные алгоритмы за короткое время. Его отличают простота, лаконичность и выразительность. Помимо этого он обладает мощным механизмом интероперабельности с C\C++, что позволяет производить быстрые вычисления. Можно создавать простые и сложные нейронные сети на Python.

Только до 25.11

Скачай подборку материалов, чтобы гарантированно найти работу в IT за 14 дней

Список документов:

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

20 профессий 2023 года, с доходом от 150 000 рублей

Чек-лист «Как успешно пройти собеседование»

Чтобы получить файл, укажите e-mail:

Введите e-mail, чтобы получить доступ к документам

Подтвердите, что вы не робот,
указав номер телефона:

Введите телефон, чтобы получить доступ к документам

Уже скачали 52300

Я подтверждаю согласие на обработку персональных данных.

Гибкость. Нейросети – преимущественно небольшие программы, но при этом существует необходимость часто изменять их, подбирая наилучшую архитектуру, предобработку данных и другие параметры. Поэтому трудности с легаси-кодом практически отсутствуют, но есть потребность в быстрой разработке. Создание и построение нейронных сетей на Python – вариант, удовлетворяющий этим требованиям лучше, чем использование C++ или Java. Фреймворки для машинного обучения – это фронтенд на Python или Torch и бэкендом на C++, чаще всего.

Курс от GeekBrains для освоения Python и последующей работы с нейросетями

Python – один из самых популярных языков программирования, с помощью которого можно решать самые разные задачи. Именно поэтому он так распространен среди IT-специалистов. На нем создают приложения, автоматизируют задачи в системном администрировании, а также пишут тесты и бэкенд web-приложений.

Кроме того, активно развиваются Datascience и нейронные сети на Python. Изучить язык можно самостоятельно, однако на это уйдет много времени и скорее это будет введение в обучение (нейронные сети на Python вряд ли получится создать без помощи специалиста). Если вы хотите освоить язык программирования Python быстро и качественно, обратите внимание на курс от GeekBrains в онлайн-формате.

Вы научитесь создавать программы и web-приложения, реализуете 7 проектов. Они и станут основой вашего портфолио. Мы, в свою очередь, гарантируем вам трудоустройство. Освойте Python на нашем курсе и получите одну из самых востребованных профессий в сфере IT.