Нейронные сети: как работают и где используются

Нейронные сети являются вычислительной архитектурой, на основе модели работы нервной системы человека. Для создания сетей используются нейроны, которые подключаются друг к другу для обмена информацией. Они работают по принципу слоев, которые принимают информацию, а затем передают ее дальше в сети. После выполнения определенного количества таких операций сеть производит прогноз, анализируя поступающую информацию.

Нейронные сети применяются в различных сферах, таких как:

• распознавание изображений;
• анализ голоса;
• трансляция видеосигнала;
• лингвистический анализ;
• машинное обучение;
• генетическое моделирование;
• принятие решений;
• рекомендации;
• прогнозирование рыночных данных.

Нейронные сети широко используются в распознавании изображений, поисковых запросах, банковских платежах, обработке языка и просмотре трафика на сайтах. Они помогают автоматизировать процессы и оптимизировать такие вещи, как анализ структурированных и неструктурированных данных, обработка больших потоков информации, а недавно даже вращение объектов и логическое программирование.

История появления нейронных сетей

Идея искусственных нейронных сетей и искусственного интеллекта появилась еще в далеком 1943 году. Во время Второй Мировой войны Чего Уоррена, представителя Германии, и Фрэнсиса Фрайзера, представителя Великобритании, первые опубликовали главу в их книге «Машинное управление». В этой главе описывалась идея «нейрологической машины», являющимся предшественником идей нейронных сетей.

Но развитие этой идеи происходило очень медленно. Несмотря на это, в 1957 году американские инженеры Френсис Джордж Хелм и Роберт Рот публиковали главу в их книге «Теория многослойных нейронных сетей», в которой описывалась концепция многослойной нейронной сети, аналогичная той, что мы видим сегодня.

В 1986 году американский нейрофизиолог Джордж Эмор предложил алгоритм обратного распространения ошибок для обучения нейронных сетей. Это дало возможность усовершенствовать различные типы нейронных сетей, которые стали использоваться на практике в разных областях.

Начиная с 20-х годов XXI века нейронные сети стали одним из наиболее популярных инструментов для решения задач машинного обучения и глубокого обучения. Они используются для различных задач, таких как автоматическая распознавание образов, анализ естественного языка и многое другое.

Понятие и принцип работы нейронной сети

Нейронная сеть – это алгоритм машинного обучения, использующий техники искусственного интеллекта. Она создана для эмуляции процессов мышления и обучения, как у людей. Нейронная сеть искусственного интеллекта основана на модели биологического нейрона.

Нейронные сети используют множество узлов и промежуточных слоёв для анализа входных данных. Каждый узел сети задает цель для алгоритма машинного обучения. Например, один узел может определять цвет, другой узел – прошлое поведение человека. Эти узлы образуют конечную цель, которую сеть стремится достичь с помощью различных значений входных данных.

Нейронные сети также могут искать закономерности в данных и извлекать важную информацию. Для этого на их входы поступают данные и изменяется параметр значения для нейронов, исходя из которого сеть строит предположения. Кроме этого, сети могут анализировать структуру данных для того, чтобы проще выявлять корреляции между элементами.

Принцип работы нейронной сети сводится к следующему: на вход сети подается определенная информация, которая проходит через некоторое количество скрытых слоев, затем попадает к выходу нейронной сети и выдает результат. На каждом шаге для лучшего понимания результата нейронная сеть может перестраивать свои веса.

Плюсы и минусы нейронных сетей

Нейронные сети - сильное и мощное средство для вычислений, автоматизирующее задачи и процессы. Они имеют ряд очевидных плюсов и некоторых минусов.

Плюсы нейронных сетей:

• Мощность - нейронные сети способны быстро решать сложные задачи с большим количеством параметров;
• Гибкость - нейронные сети могут быть изменены для выполнения большого диапазона задач;
• Адаптивность - нейронные сети могут адаптироваться к новым данным с учетом изменений в параметрах;
• Надежность - чрезвычайно надежна, потому что она может работать летами без перерыва.

Минусы нейронных сетей:

• Ограниченный выход - для данного набора данных нейронные сети производят только псевдоправильный выход;
• Высокая чувствительность к шуму - нейронным сетям трудно различать значимые данные и шум;
• Дорогостоящая архитектура - разработка, настройка и тренировка нейронных сетей требует дорогостоящего оборудования и времени;
• Низкая производительность - нейронные сети могут иметь низкую производительность по сравнению с другими методами обработки данных.

Задачи и области применения нейронных сетей

Нейронные сети являются программами, основанными на принципах мозга. Они мостият между алгоритмами и человеческими мыслями, делая ему возможным, чтобы машины могли работать и обучаться одинаково как и люди. Нейронные сети имеют широкие области применения и способны решать задачи с разнообразными уровнями сложности.

Задачи, которые могут решать нейронные сети, неограничены. Одной из главных целей их разработки является анализ данных, предсказание результатов и определение зависимостей между ними. Ниже приведен список некоторых задач и областей их применения:

• распознавание образов;
• распознавание речи;
• классификация изображений;
• машинное обучение, для рекомендаций и работы с данными;
• поиск сходств в данных;
• управление роботами;
• автономное вождение;
• выявление фрода и брутфорс;
• торговые роботы и анализ данных финансовых рынков.

Виды нейросетей

В настоящее время существует множество разных нейросетей, которые используются для решения определенных задач. Они различаются по тому, в какой модели какие алгоритмы используются для обучения, а также различаются в том, для каких задач и применяется определенный тип нейросети. Самые распространенные нейросети можно разделить на несколько видов:

• Полносвязные нейронные сети (Feed-Forward)
• Сверточные нейронные сети (ConvNet)
• Автоэнкодеры и глубокое обучение (Deep Learning)
• Закрепленные нейронные сети (Recurrent Neural Networks)
• Нейросети Hopfield
• Сети Минковского
• Нейросети байесовского обучения
• Нейросети прямого распространения тенденции (ART)

Каждый из этих видов нейросетей имеет свои особенности, преимущества и недостатки. Некоторые из них используются в основном для задач обучения с учителем, другие для анализа данных, а другие для решения конкретных задач. Для распознавания изображений и построения рекомендательных систем обычно используются глубокие нейронные сети.

Подходы к обучению нейронных сетей

Подходы к обучению нейронных сетей могут быть различными. Они отличаются по адаптации, интерактивности и циклу обратной связи. Основные подходы к обучению нейронных сетей включают в себя следующее:

• Обучение с учителем (Supervised Learning) - где алгоритму нейронной сети предоставляют предварительно подготовленные данные (знания / закономерности) для обучения.
• Обучение без учителя (Unsupervised Learning) - где алгоритму нейронной сети предоставляют данные, но нет входных данных, описывающих правильные ответы.
• Обучение с учителями (Semi-Supervised Learning) - где некоторые данные помечены (входные данные с известными правильными ответами), а некоторые не имеют входных данных.
• Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) - где алгоритм получает на вход условные величины и получает награду за корректное выполнение определенных задач.

Сбор данных для обучения нейронной сети

Для качественного обучения нейронной сети необходимо наличие достаточного количества корректно составленных датасетов. Сбор данных и их последующая подготовка - довольно трудоемкие задачи.

Существуют следующие виды данных, которые могут быть использованы при обучении нейронной сети:

• Текстовые данные;
• Аудио-данные;
• Изображения;
• Видеоролики.

Исходные данные для тренировки нейронной сети могут быть получены посредством интернет-скрейпинга или в результате запросов к различным научным базам данных.

Также необходимо убедиться, что выбранные данные являются релевантными для текущих целей исследования. Некоторые данные следует предварительно обработать, изменив их формат или добавив новые признаки, чтобы улучшить качество модели.

3 проблемы функционирования нейронных сетей

Нейронные сети – это мощная технология, но в их работе возникают ряд проблем. Три основных из них:

1. Недостаток данных. В отличие от программного обеспечения, разрабатываемого для человеческих потребностей, обучать нейронные сети очень трудозатратно. Низкое качество данных или недостаточное их количество могут предотвратить достижение желаемого производительностного уровня.

2. Мертвые зоны. При разработке нейронных сетей необходимо правильно настроить гиперпараметры и подобрать подходящую архитектуру. Если это не будет сделано правильно, то нейросеть может неверно работать, и при дальнейших попытках ее адаптировать это не улучшит ситуацию.

3. Вычислительная сложность. Большие и мощные нейронные сети могут занять длительное время для обучения. Для обработки большого объема данных и обеспечения нужно потратить огромное количество времени и ресурсов. Это обычно сопровождается значительными стоимостными затратами.

Компании, активно использующие и разрабатывающие нейронные сети

Нейронные сети активно используются различными компаниями для различных целей. Наиболее популярными компаниями, активно предлагающими нейронные сети и использующие их в своих продуктах и сервисах, являются:

• Google – использует нейронные сети в качестве основного инструмента для извлечения информации из больших датасетов.
• IBM – активнее всего разрабатывает нейронные сети для задач в области распознавания лиц.
• Microsoft – использует нейронные сети для улучшения качества анализа и интеллектуальной обработки данных.
• Amazon – использует нейронные сети для обработки данных, таких как транскрипция речи, анализ изображений и интеллектуальный поиск.
• Facebook – использует нейронные сети для анализа данных и трансляции изображений.
• Apple – использует нейронные сети для обработки природной и искусственной речи, а также фото- и видео- анализа.

Другие компании, такие как Nvidia, используют нейронные сети для создания ускорителей для обработки данных. Также многие авиакомпании и автомобильные производители начинают разрабатывать нейронные сети для автопилотирования самолетов и автомобилей. В целом многое уже делается в области использования и разработки нейронных сетей.

Сферы для перспективного развития нейронных сетей

Нейронные сети очень эффективны и перспективны для применения в различных сферах. Основные области их использования это:

• искусственный интеллект;
• геномные исследования;
• автоматизация;
• онлайн-маркетинг;
• биомедицина;
• распознавание образов;
• анализ данных;
• и другие.

В технологии нейронных сетей есть много перспектив для развития, в таких областях как:

• применение нейронных сетей для производственных задач;
• расширение количества обмениваемых сигналов;
• защита персональных данных;
• создание системы автоматического программирования;
• проектирование инструментов машинного обучения и оптимизации.

Обучение созданию нейронных сетей

На сегодняшний день можно искать специализированные курсы и обучения по программированию нейронных сетей. Обучение может происходит как онлайн так и в противоположном случае в классе. Для полного понимания работы и архитектуры нейронных сетей, рекомендуется комбинировать обучение на курсах с практическим опытом.

Следующие инструменты должны быть использованы во время процесса обучения созданию нейронных сетей:

• Языки программирования -- Python, Java, C++, R и т.д.
• Малые фреймворки для нейронных сетей -- Pytorch, TensorFlow, Apache MXNet и т.д.
• Библиотеки алгоритмов машинного обучения -- Scikit-learn, Keras и т.д.
• Инструменты для анализа данных -- Pandas, Matplotlib, SciPy и т.д.

Для того, чтобы получить интенсивное обучение в пределах существующих на текущий момент ресурсов, рекомендуется исследовать следующий материал и общедоступные данные:

• «Основы нейронных сетей» by Michael Nielsen
• «Глубокое обучение» by Ian Goodfellow, et al.
• Книга «Нейронные сети и машинное обучение» Андрея Крейделя
• Книга «Структура и интерпретация вычислений» Дональда Вайса
• Материалы курса «Нейронные сети и машинное обучение» Stanford University
• Онлайн-курс «Теория и практика нейронных сетей» от Университета Флориды