Нейронные сети
С каждым годом нейронные сети все больше и больше внедряются в нашу жизнь. На данный момент они окружают нас практически везде. Самым очевидным вариантом является голосовой помощник от Яндекс “Алиса”. Голосовой помощник может распознать ваш голос для поддержания разговора по интересам, посоветовать вам фильм или включить предпочитаемую вами музыку и с каждым днем со своим обучением расширяет свой функционал.
А помимо голосового помощника нейронные сети могут распознавать текст, предметы, лица, рисовать картины по запросам, создавать 3D модели, улучшать качество фото и видео, и даже современные автопилоты в автомобилях работают при помощи нейронных сетей. На фоне стремительного их развития хочется рассказать о принципе их работы.
Нейронная сеть - компьютерная программа, которая работает по принципу естественной нейронной сети в мозгу. Задача таких искусственных нейронных сетей - выполнять такие когнитивные функции, как решение проблем и машинное обучение.p>
Как работает нейронная сеть
Входной слой искусственных нейронов получает информацию из окружающей среды, а выходной слой передает ответ; между этими уровнями может находиться один или несколько «скрытых» слоев (без прямого контакта с окружающей средой), где происходит большая часть обработки информации. Выход нейронной сети зависит от веса связей между нейронами в разных слоях. Каждый вес указывает на относительную важность определенного соединения. Если сумма всех взвешенных входных сигналов, полученных конкретным нейроном, превышает определенное пороговое значение, нейрон отправит сигнал каждому нейрону, к которому он подключен в следующем слое. Например, при обработке заявок на получение ссуды входные данные могут представлять данные профиля соискателя ссуды и выходные данные о том, предоставлять ли ссуду.
Две модификации этой простой нейронной сети с прямой связью учитывают рост приложений, таких как распознавание лиц. Во-первых, сеть может быть оснащена механизмом обратной связи, известным как алгоритм обратного распространения, который позволяет ей регулировать веса соединений обратно через сеть, обучая ее в ответ на типичные примеры. Во-вторых, могут быть разработаны рекуррентные нейронные сети, включающие сигналы, которые проходят в обоих направлениях, а также внутри и между слоями, и эти сети способны к значительно более сложным схемам ассоциации. (Фактически, для больших сетей может быть чрезвычайно сложно точно проследить, как был определен выход.)
Обучающиеся нейронные сети
Обучающиеся нейронные сети обычно включают обучение с учителем, где каждый обучающий пример содержит значения как входных данных, так и желаемого выхода. Как только сеть сможет достаточно хорошо работать на дополнительных тестовых примерах, ее можно будет применить к новым случаям. Например, исследователи из Университета Британской Колумбии обучили нейронную сеть прямого распространения с данными о температуре и давлении из тропического Тихого океана и из Северной Америки для прогнозирования будущих глобальных погодных условий.
Напротив, определенные нейронные сети обучаются посредством обучения без учителя, при котором сети предоставляется набор входных данных и ставится цель обнаруживать закономерности - без указания, что конкретно нужно искать. Такая нейронная сеть может использоваться в интеллектуальном анализе данных, например, для обнаружения кластеров клиентов в хранилище маркетинговых данных.
Преимущества и недостатки
Преимущества:
- Нейронные сети могут обрабатывать большие объемы данных и тем самым предоставлять подробную информацию о том, или ином явлении;
- Создание и обучение не требует знания специфических физических или математических закономерностей, что делает их доступными для широкого круга специалистов;
- Нейронка способна обрабатывать информацию в режиме реального времени – это полезно в случаях, когда требуется оперативное решение;
- Они могут обучаться на существующих данных и делать точные предсказания в автоматическом режиме, что значительно увеличивает эффективность работы в различных предметных областях.
Недостатки:
- Нейросети могут работать только с данными, которые были использованы при их обучении. Если данные меняются, модель может потребовать доработку, приемлемую точность или отказаться от использования данных вовсе;
- Создание и обучение занимают много времени и требуют значительных ресурсов, особенно при работе с крупными объемами данных;
- Результаты недостаточно точные и могут оказаться чрезмерно сложными для анализа;
- Нейронные сети не могут объяснить свои решения, что важно для задач с пояснительным анализом (например, медицинские диагнозы).
- Коррекция ошибок может быть трудной процедурой.
Многие из названных недостатков могут быть преодолены с помощью дополнительных методов и технологий, либо в процессе анализа и корректировки.
Важно помнить, что нейросеть – лишь инструмент, который не может полноценно заменить человека. Она «буквально» воспринимает команды, которые ей подает пользователь, хотя и способна учиться. Поэтому умение работать с запросами – пригодится в любой востребованной профессии. Все таки, нейронки сильно упрощают жизнь и экономят много времени.