Нейросеть — что это такое?
Нейросеть — это алгоритм компьютера, который при обработке данных создает имитацию поведения мозга человека. Если нейросеть столкнулась с новым объектом она, подобно человеку, начинает его изучение, на основании которого делает вывода и полученную информацию применяет в дальнейшем.
В стандартной ситуации программирования человек сообщает компьютеру, что ему необходимо делать, другими словами — создает алгоритмы для компьютера. В варианте с нейронными сетями — они обучаются сами, на основе полученных ими данных. Однако ИИ (искусственный интеллект) может работать только в пределах полученной им информации, он не способен создать нечто уникальное.
В 2010-х годах, когда появилось необходимость работы с большими массивами данных, нейронные сети стали активно использоваться. С того времени ИИ научился рисовать, озвучивать тексты, создавать видео, музыку.
Как работает нейронная сеть?
Нейросеть представляет собой искусственные узлы и нейроны в виде программ, которые могут производить необходимые расчеты. Каждый узел имеет входной и выходной слои. Между ними существуют скрытые слои, необходимые для обработки информации. Каждый из узлов имеет соединение с соседним. Если на выходе любого узла его значение превышается, тогда данные отправляются на другой уровень.
Например, мы хотим обучить нейронную сеть различать картинки попугаев и хомячков. Необходимо загрузить большое количество картинок, с этими животными, чтобы нейросеть изучила эти изображения и показало результат в виде 2 чисел, где первое показывает уверенность алгоритма в том, что на фото попугай, а второе — что на картинке хомячок. В случае ошибки необходимо указать на нее и алгоритм произведен перерасчет результатов. Нейронная сеть действует на основе прошлого опыта и не создает уникального контента. Если в нее загрузить фото кошки, она не поймет этого, до того момента, пока не пройдет дополнительное обучение по алгоритму.
Как нейросеть обучается?
Для обучения нейросети необходимо большое количество данных. Требуется большое количество образцов и примеров.
Самые распространенные типы нейронных сетей.
- перцептрон — выполняют всего 2 операции, принимают данные и активируют их, при этом они не содержат никаких скрытых слоев и могут быть использованы для классификации данных только на 2 задачи.
- рекуррентные — используются для перевода, обрабатывают голос и речь, генерируют текста. Особенность этих сетей в том, что они используют память, могут перемещать данные или возвращаться к предыдущим шагам для наилучшего выполнения задачи.
- сверточные — классифицируют видео, картинки, могут распознавать лица и объекты. В этом случае на каждом слое подробно изучаются различные части изображения, далее все полученные данные объединяются для получения наилучшего результата и распознавания объекта даже при изменении ракурса и масштаба картинки.
Нейронные сети и умные гаджеты.
На данные момент смарт устройства представляют собой хороший фундамент для обучения нейронных сетей. Наши умные устройства (колонки, телефоны, часы) фиксируют наши показатели и данные а затем отправляют эти данные на сервера организаций, где в дальнейшем эта информация используется для обучения и создания алгоритмов нейросетей.
Главное о нейросетях.
- Нейросети подобно мозгу человека работают с получаемой информацией: новые объекты подробно изучаются и на основе полученной информации и ошибках происходит обучение сети. Для обучения нейросети необходимы большие объемы информации.
- Нейросеть имеет входной и выходной слои, между которыми находятся дополнительные, скрытые слои, которые необходимы для вычислительных процессов и операций.
- Нейросети не могут создавать полностью уникальных объектов, они создают нечто только на основании загруженных в нее данных.