Получите 4 курса для старта работы в IT
И выберите себе одну из 100+ IT-профессий во время обучения
Кнопка закрыть топ-бар
ГлавнаяБлогНейронные сети на Python: как всё устроено
Нейронные сети на Python
4 916
Время чтения: 14 минут

Нейронные сети на Python: как всё устроено

Сохранить статью:
Сохранить статью:
В статье рассказывается: 
  1. Принцип работы машинного обучения
  2. Нейронная сеть как подотрасль машинного обучения
  3. Причины выбора Python для программирования нейронных сетей
  4. Курс от GeekBrains для освоения Python и последующей работы с нейросетями

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.

Принцип работы машинного обучения
Принцип работы машинного обучения

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.

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.

ТОП-30 IT-профессий
2022 года с доходом
от 200 000 ₽
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:

Александр Сагун
Александр Сагун
Исполнительный
директор Geekbrains
pdf иконка

Топ-30 самых востребованных и высокооплачиваемых профессий 2022

Поможет разобраться в актуальной ситуации на рынке труда

doc иконка

Подборка 50+ ресурсов об IT-сфере

Только лучшие телеграм-каналы, каналы Youtube, подкасты, форумы и многое другое для того, чтобы узнавать новое про IT

pdf иконка

ТОП 50+ сервисов и приложений от Geekbrains

Безопасные и надежные программы для работы в наши дни

pdf 3,7mb
doc 1,7mb
Уже скачали 13134 pdf иконка
  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.

Только до 11.08
Как за 3 часа
разбираться в IT
лучше, чем 90%
новичков и выйти на
доход в 200 000 ₽?
Приглашаем вас на бесплатный онлайн-интенсив «Путь в IT»! За несколько часов эксперты GeekBrains разберутся, как устроена сфера информационных технологий, как в нее попасть и развиваться.
Александр Волчек CEO GeekBrains

Интенсив «Путь в IT» поможет:

  • За 3 часа разбираться в IT лучше, чем 90% новичков.
  • Понять, что действительно ждет IT-индустрию в ближайшие 10 лет.
  • Узнать как по шагам c нуля выйти на доход в 200 000 ₽ в IT.
При регистрации вы получите в подарок:
pdf иконка

«Колесо компетенций»

Тест, в котором вы оцениваете свои качества и узнаете, какая профессия в IT подходит именно вам

doc иконка

«Критические ошибки, которые могут разрушить карьеру»

Собрали 7 типичных ошибок, четвертую должен знать каждый!

pdf иконка

Тест "Есть ли у вас синдром самозванца?"

Мини-тест из 11 вопросов поможет вам увидеть своего внутреннего критика

pdf иконка

Гайд по профессиям в IT

5 профессий с данными о навыках и средней заработной плате

Хотите сделать первый шаг и погрузиться в мир информационных технологий? Регистрируйтесь и смотрите интенсив:
Только до 11 августа
Осталось 17 мест

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
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.

При помощи функции активации  y=S(d) (нелинейной сигмоидальной функции) результат d приводится к диапазону [0 … 1]

Нейронная сеть как подотрасль машинного обучения Нейронная сеть как подотрасль машинного обучения[/caption]

alpha – параметр наклона функции S(d). Чем больше значение  этого параметра, тем больше будет угол касательной в точке перегиба функции. Соответственно функция будет круче.

Для того чтобы обучить нейронную сеть, мы должны сообщить ей, чего мы от нее хотим. Например, при входном сигнале 0 или 1, мы ждем от сети вывод, равный 1.

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.

Причины выбора Python для программирования нейронных сетей
Причины выбора Python для программирования нейронных сетей

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.

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.

Кому подходит наш онлайн-курс:

  • Новичкам в программировании. Даже если вы не знаете что такое Python,нейронная сеть и никогда не работали в IT-сфере, вы сможете с 0 овладеть высокооплачиваемой специальностью, востребованной на рынке труда.
  • Python-разработчикам. Курс дает все возможности для стремительного карьерного роста: структурированные комплексные знания, применение на практике новейших стандартов, методологий и инструментов.
  • IT-специалистам. Освоите новое направление, которое позволит стать более востребованным и увеличит ваши доходы от деятельности.

При этом для успешного изучения курса не требуется наличие технического образования или опыта работы.

Что вы получите на курсе?

  • Вебинары с обратной связью и записи уроков. Платформа вебинаров – Zoom. Вы не только прослушиваете уроки, а также можете задавать интересующие вопросы преподавателю и общаться с однокурсниками. Если вы не успели посмотреть занятие в режиме онлайн или хотите повторить конкретный урок, вы сможете просмотреть его в записи.
  • Проектная работа. Обучение подразумевает практику: вы создадите 7 проектов, которые вы сможете представить потенциальному работодателю.
  • Востребованные на рынке компетенции. Ежегодно нами проводится более 100 исследований, позволяющих определить требования ключевых работодателей к специалистам. На основе этого дополняется программа обучения, и выпускники успешно проходят собеседования и тестирования в различные компании.
  • Командная разработка. Под руководством Scrum-мастера и преподавателя идет активная командная работа студентов по созданию продукта. За 8 недельных спринтов вас научат работать по гибким методологиям, и вы сможете создать финальный проект.
  • Быстрый старт в профессии. Python-разработчики были признаны самыми востребованными IT-специалистами за прошлый год по версии HeadHunter. Спрос на специалистов стремительно растет, а освоить Python может даже начинающий.
  • Доступ к сообществу GeekBrains. Наша образовательная платформа дает возможность найти единомышленников и полезные контакты не только в вашем городе, но и далеко за его пределами. Вы сможете делиться опытом в базе знаний, посещать закрытые онлайн- и офлайн-мероприятия в качестве слушателя или спикера.

Как вы найдёте работу после обучения?

  • Дадим все необходимые знания. Помимо курса основного обучения предусмотрены факультативные занятия от компаний-партнеров, так чтобы вы овладели навыками в полной мере.
  • Вместе составим и оформим резюме. Ваша задача – подать заявку в сервис трудоустройства, а специалисты GeekBrains помогут создать такое резюме, которое выгодно выделит вашу кандидатуру среди других соискателей.
  • Предложим подходящие вакансии. В разделе «Карьера» вы сможете увидеть все представленные нами вакансии и откликнуться на заинтересовавшие позиции. Так вы сможете найти работу мечты.
  • Поможем получить идеальную работу. Наши советы помогут пройти собеседование и тестовые задания. А мы с радостью поздравим вас с трудоустройством.

Для программирования нейросетей вы можете использоваться любой язык: JavaScript, Java, Go и другие. Однако нейронные сети на Python получили распространение неспроста. Этот язык располагает множеством библиотек, имеет набор встроенных математических функций для решения задач внутри нейросетей.

Оцените статью
Рейтинг: 5
( голосов 2 )
Поделиться статьей
Добавить комментарий

  1. Аноним

    Ошибка в примере с матрицей?

    Ответить
  2. Аноним

    в матрице 3ий и 4ый инпуты одинаковые, а выход разный…

    Ответить
Забрать
гарантированный
подарок

Получите бесплатно подборку файлов от GeekBrains:

Осталось 17 мест

Поздравляем! Вы выиграли 2-х дневный интенсив "Путь в IT". Чтобы закрепить подарок и получить к нему доступ, заполните информацию в открывшемся окне

Редирект для продолжения диалога
×
Петр Озеров
Петр Озеров печатает ...