Привет, друзья!

Только ленивый сейчас не пишет о нейросетях.

Но это и не удивительно, ведь это такая интересная и загадочная тема.

В быстро развивающемся мире уже невозможно пройти мимо таких знаний. Иначе рискуешь оказаться “за бортом”.

Сегодня в этой статье блога https://sav-part.ru постараюсь объяснить, как можно доступнее как работают нейросети, зачем они нужны, и как их использовать на практике.

Прочтите статью до конца и узнайте, как кибернетика меняет мир!

Пошаговое объяснение работы нейросети.

На самом деле нейронная сеть является искусственной моделью, которая представляет собой упрощенную модель человеческого мозга.

Чтобы проще было понять, что такое нейросеть можно представить её образно в виде сложной мозаики, состоящей из множества крошечных кирпичиков, которые называются нейронами. Каждый нейрон — это как отдельная кнопка на клавиатуре, которая может быть нажата или не нажата в зависимости от того, какие сигналы к ней приходят.

Нейрон — это элемент нейросети, который обрабатывает информацию и передаёт её другим нейронам.

Нейросеть — это компьютерная программа, которая учится распознавать образы, звуки и тексты, используя эти крошечные нейроны вместе с математическими алгоритмами. Как и в мозаике, каждый нейрон имеет свою роль в создании общей картинки, и чем больше нейронов в нейросети, тем сложнее и точнее она может работать.

Нейросеть — это как умный компьютер, который учится распознавать и делать разные вещи. Работа нейросети происходит в несколько шагов:

1. Сначала мы даём нейросети какие-то данные — например, картинку или текст.
2. Далее, эти данные проходят через множество крошечных кирпичиков — нейронов. И как говорилось выше, каждый нейрон может быть включен или выключен в зависимости от того, какие сигналы он получает. Это первый слой или ещё его можно назвать слой входных данных. Примерами могут быть изображения, звуковые файлы, текстовые документы и т.д.
3. Нейросеть использует математические алгоритмы, чтобы обработать эти сигналы и сделать выводы о том, что находится на картинке или что написано в тексте. Это средний или по-другому скрытый слой. Этот слой содержит скрытые узлы, которые обрабатывают входные данные и передают результаты на следующий слой. Примерами могут быть слои, используемые в обработке изображений, звуковых файлов или текстовых документов.
4. В конце, нейросеть выдаёт результат своей работы — например, она может сказать, что на картинке изображен дом или что в тексте речь идёт о погоде. Это последний или выходной слой. Этот слой получает выходные данные от скрытого слоя и выдаёт окончательный результат. Примерами могут быть слои, используемые для классификации изображений, распознавания речи или предсказания цены акций.

Чем больше нейронов в нейросети, тем точнее и сложнее она может работать. Например, если мы обучим нейросеть на миллионах картинок голубей, то она сможет очень точно распознавать их на других картинках.

Но если нейросеть будет обучена только на нескольких картинках, то она может ошибаться. Поэтому, чтобы нейросеть работала хорошо, её нужно обучать на большом количестве данных.

Объяснение принципа «обучения» нейросети при помощи примеров.

Обучение нейросети — это как обучение ребенка. Когда мы учим ребенка, мы показываем ему много разных вещей, чтобы он мог их запомнить и понимать. Например, мы показываем ему картинки с животными и говорим, что это белка, собака или крокодил.

Точно так же мы обучаем нейросеть. Мы даём ей много примеров — картинки или тексты — и говорим, что на них изображено или написано. Например, мы показываем нейросети миллионы картинок слонов и говорим, что это слон. И нейросеть начинает учиться распознавать слонов на других картинках.

Чем больше примеров мы даём нейросети, тем лучше она учится. Но важно, чтобы примеры были разнообразными и правильными. Если мы будем показывать нейросети только один тип картинок или текстов, то она может стать не точной и ошибаться.

Также важно, чтобы нейросеть получала обратную связь. Это значит, что, если она сделала ошибку, мы должны показать ей правильный ответ и объяснить, почему это правильный ответ. Тогда нейросеть сможет исправить свою ошибку и учиться лучше.

В итоге, когда мы обучаем нейросеть, мы делаем её умнее и точнее. И она может помочь нам в разных задачах — от распознавания лиц до перевода текстов на другие языки.

Нейросети могут распознавать образы, речь, табличные данные, анализировать тексты и проводить множество других задач, которые ранее были недоступны для автоматизации.

Надеюсь, теперь вам понятно, что нейросеть — это программа, которая учится распознавать и делать прогнозы на основе данных, которые мы ей даём, и что она состоит из множества нейронов, которые обрабатывают информацию и передают её друг другу.

Разновидности нейросетей: от простейших до самых сложных.

Теперь разберём какие бывают типы нейросетей, от простых до сложных.

✅ Простейшая и старейшая нейронная сеть — это однослойный персептрон. Она состоит из одного нейрона. Разработанный Фрэнком Розенблаттом персептрон заложил основу для основ нейронных сетей. В этой нейронной сети, как уже сказано, всего один нейрон, что делает ее чрезвычайно простой. Это тип нейронной сети, которая принимает ряд входных данных, применяет определенные математические операции к этим входным данным и производит выходные данные. Он используется для решения простых задач, например, классификации изображений или определения, является ли входное значение положительным или отрицательным.

✅ Многослойный персептрон — это более сложная нейросеть, которая состоит из нескольких слоев. Многослойная нейронная сеть содержит более одного слоя искусственных нейронов или узлов. Они сильно различаются по дизайну. Важно отметить, что, хотя однослойные нейронные сети были полезны в начале эволюции ИИ, подавляющее большинство сетей, используемых сегодня, имеют многоуровневую модель. Она может использоваться для более сложных задач, таких как распознавание речи или обработка естественного языка.

✅ Сверточная нейросеть — это тип нейросети, известной как CNN, специализирующейся на обработке данных, имеющих сеточную структуру. Таких как изображение. Она работает путем применения фильтров к изображению, чтобы выделить особенности и признаки. Для пояснения можно сравнить с тем, как наш мозг обрабатывает огромное количество информации, чтобы мы могли видеть изображение. Каждый нейрон работает в своем собственном рецептивном поле и связан с другими нейронами таким образом, что они охватывают все поле зрения. Точно так же, как каждый нейрон реагирует на стимулы только в ограниченной области поля зрения, называемой рецептивным полем в биологической системе зрения. Каждый нейрон в CNN также обрабатывает данные только в своем рецептивном поле. Слои устроены таким образом, что сначала обнаруживаются более простые узоры (линии, кривые и т. д.), а затем более сложные узоры (лица, объекты и т. д.). Используя CNN, можно обеспечить видимость для компьютеров.

✅ Рекуррентная нейросеть — это тип нейросети, известной как RNN, который используется для анализа последовательностей данных, таких как тексты или временные ряды. Она может запоминать предыдущие состояния и использовать их для прогнозирования будущих значений. Для задач, которые включают последовательные входные данные, такие как речь и язык, часто лучше использовать RNN. RNN — это тип искусственной нейронной сети которая, используется в глубоком обучении и при разработке моделей, имитирующих активность нейронов в человеческом мозгу. Эти нейросети особенно эффективны в случаях использования, когда контекст имеет решающее значение для прогнозирования результата, а также отличаются от других типов искусственных нейронных сетей, поскольку они используют циклы обратной связи для обработки последовательности данных, которые формируют окончательный результат. Эти петли обратной связи позволяют информации сохраняться. Этот эффект часто называют памятью. Рекуррентные нейронные сети даже используются со сверточными слоями для расширения мощного соседства пикселей.

✅ Глубокая нейросеть — это тип нейросети с большим количеством слоев. Она может использоваться для решения сложных задач, таких как распознавание речи, обработка естественного языка или классификация изображений. Занимается обучением больших нейронных сетей со сложными преобразованиями ввода-вывода. Одним из примеров DL (Deep Learning — Глубокое обучение) является сопоставление фотографии с именем человека (лиц) на фотографии, как это делается в социальных сетях, а описание изображения с помощью фразы — еще одно недавнее применение DL…

Перечисленные типы сетей представлены в упрощенном виде, так как эта статья для людей, которые только знакомятся с миром нейронных сетей.

Для более продвинутых можно привести перечень типов нейронных сетей посложнее:

1. Прямой распространения (feedforward)
2. Рекуррентные (recurrent)
3. Свёрточные (convolutional)
4. Рекуррентные свёрточные (recurrent convolutional)
5. Автоэнкодеры (autoencoder)
6. Глубокие вероятностные (deep probabilistic)
7. Рекурсивные (recursive)
8. Свёрточно-рекурсивные (convolutional recursive)
9. Сети Хопфилда (Hopfield networks)
10. Сети Больцмана (Boltzmann machines)
11. Сети Хортонга (Horton networks)
12. Сети Кохонена (Kohonen networks)
13. Сети ассоциативной памяти (associative memory networks)
14. Сети динамической балансировки (dynamic balance networks)
15. Сети социального влияния (social influence networks) и другие…

Нейросеть для чайников: примеры использования.

Мы уже давно в повседневной жизни пользуемся результатами работы нейронных сетей даже не задумываясь над этим.

Нейросети — это нечто интересное и удивительное! Они применяются во многих сферах нашей жизни, и вот некоторых из них.

• Когда вы ищете что-то в интернете, то нейросети помогают оптимизировать результаты поиска, чтобы вы могли быстрее найти то, что нужно. Например, если вы ищете рецепт пиццы, то нейросеть может показать вам самые популярные и лучшие рецепты. Google и Яндекс — это тоже нейросети, которые помогают подобрать наиболее релевантные сайты и статьи по запросам пользователей. Amazon и другие торговые площадки используют нейросети для предложения наиболее подходящих товаров при поиске на своей платформе. YouTube использует нейросети для подбора наиболее интересных и релевантных видео для каждого пользователя.
• В медицине нейросети используются для диагностики заболеваний. Например, если у человека есть симптомы болезни, то нейросеть может помочь врачу быстрее и точнее поставить диагноз. Кроме того, нейросети могут:
  • прогнозировать развитие заболеваний и помогать врачам выбирать наилучшее лечение;
  • использоваться для анализа генетических данных и предсказания риска развития определенных заболеваний;
  • использоваться для прогнозирования эффективности лекарственных препаратов и оптимизации лечения пациентов;
  • помочь в обработке медицинских данных и выявлении скрытых связей между различными факторами здоровья и так далее.
• В банковской сфере нейросети используются для обнаружения мошеннических операций. Например, если кто-то пытается использовать вашу кредитную карту без вашего разрешения, то нейросеть может быстро обнаружить эту операцию и предотвратить ее.
• В автомобильной промышленности нейросети используются для управления автомобилем. Например, если вы включаете автопилот, то нейросеть будет контролировать движение автомобиля и помогать ему избегать опасных ситуаций на дороге. Ещё один пример: сейчас почти каждый водитель пользуется навигатором. Нейронные сети выстраивают наиболее короткий и удобный маршрут по заданным данным, показывают пробки и препятствия, даже рассчитывают время пути.
• В области рекламы нейросети используются для подбора наиболее релевантных рекламных объявлений для каждого пользователя. Например, если ты часто ищешь информацию о спортивных товарах, то нейросеть может показывать тебе рекламу спортивных магазинов.
• В области финансов нейросети используются для прогнозирования изменений на фондовом рынке. Например, если вы инвестируете деньги в акции, то нейросеть может помочь вам принимать более осознанные решения на основе анализа данных.
• В музыкальной индустрии нейросети используются для создания новых композиций и анализа предпочтений слушателей. Например, если вы любите слушать музыку определенного жанра, то нейросеть может подобрать для вас новые песни, которые вам понравятся.
• В области геологии нейросети используются для прогнозирования землетрясений и других природных катастроф. Например, если есть угроза землетрясения, то нейросеть может помочь предупредить людей и спасти жизни.
• В области сельского хозяйства нейросети используются для определения оптимальных условий выращивания растений и животных. Например, если фермеры используют нейросеть, то они могут увеличить урожай и улучшить качество продукции. Используя дроны фермеры могут осматривать свои угодья, следить за стадом. Различные программы помогут фермерам делать анализ состояния посевов, выделять «больные» участки.
• В области спорта нейросети используются для анализа игровых ситуаций и прогнозирования результатов матчей. Например, если вы любите футбол, то нейросеть может помочь вам прогнозировать результаты матчей и делать ставки на основе анализа данных.

Мы пользуемся нейросетью онлайн и бесплатно. Вы не умеете рисовать, но хотите создать интересную картинку. Пожалуйста, как говорится “нейросеть вам в руки”.

Заходите в любую программу, используемую для этих целей, например, DALL-E 2 от компании OpenAI, DeepDream, CycleGAN, Generative Adversarial Networks (GAN), ruDALL-E, Kandinsky 2.1, … и по вашим запросам нейросеть нарисует одну или несколько картинок.

Если вам нужен текст, то нейросеть напишет текст по вашим запросам. Некоторые из наиболее популярных нейросетей для написания текстов включают в себя GPT-3, BERT, Transformer-XL, GPT-2 и XLNet. Однако, выбор конкретной нейросети зависит от конкретных задач и проектов.

Вот такие вот примеры использования нейросетей в повседневной жизни.

Примеры наиболее востребованных профессий.

Как вы понимаете нейросети это изобретение человека, которое необходимо обучать. В основе нейросети лежит машинное обучение. А какие же профессии существуют в этой области? Вот некоторые из них:

? Исследователь в области искусственного интеллекта

? Научный сотрудник в области машинного обучения

? Инженер по разработке и обучению нейронных сетей

? Специалист по обработке естественного языка

? Аналитик данных

? Разработчик программного обеспечения для машинного обучения

? Специалист по глубокому обучению

? Исследователь в области компьютерного зрения

? Консультант в области искусственного интеллекта

? Преподаватель в области машинного обучения и искусственного интеллекта…

Из перечисленного списка можно сделать вывод, что специалисты по нейронным сетям без работы не останутся. Где же можно обучиться профессии вы узнаете из следующего раздела.

Курсы по обучению профессии специалиста по нейронным сетям.

Для того, чтобы нейросеть работала требуются специалисты, которые её будут обучать. Но прежде нужно сами научиться работать с нейросетями. Предлагаю вам на выбор для курса для обучения.

Курс «Профессия Инженер по машинному обучению» (“Профессия Machine Learning Engineer”) на Skillbox поможет вам освоить навыки работы с нейросетями и алгоритмами машинного обучения. Курс подойдет как для начинающих, так и для тех, кто уже имеет опыт работы в области машинного обучения.

В рамках курса вы изучите основные концепции машинного обучения, такие как классификация, регрессия, кластеризация и другие. Вы также научитесь создавать и обучать свои собственные нейросети для решения различных задач. Научитесь работать с Python, TensorFlow, Keras и другими инструментами, используемыми в машинном обучении.

Вам будет предоставлена возможность поработать над реальными проектами и научиться применять полученные знания на практике.

Вы узнаете, какие задачи можно решать с помощью машинного обучения, и какие преимущества, это может дать вашему бизнесу. Курс также поможет вам развить свои аналитические и программистские навыки, что может быть полезно в любой области деятельности. Вы получите сертификат о прохождении курса, который может стать дополнительным преимуществом при поиске работы в области машинного обучения.

Курс платный, но есть возможность пройти обучение и на бесплатном онлайн-курсе Нетологии “Искусственный интеллект: создайте свою первую нейросеть”. Этот курс поможет вам освоить основы работы с нейросетями и понять, как они используются в машинном обучении.

Курс подойдет как для начинающих, так и для тех, кто уже имеет опыт работы в области машинного обучения.

Вы изучите основные типы нейронных сетей и научитесь создавать их с помощью Python и TensorFlow. В рамках курса вы также узнаете, какие задачи можно решать с помощью нейронных сетей, и какие преимущества это может дать вашему бизнесу.

Вам будет предоставлена возможность поработать над реальными проектами и научиться применять полученные знания на практике.

Начните свой путь в мире машинного обучения уже сегодня и станьте специалистом в одной из самых востребованных областей IT-индустрии.

Заключение. Важность нейросетей в современном мире.

В заключение хочется сказать, что нейросети — это будущее, которое уже наступило! Они помогают нам решать задачи быстрее и лучше, чем когда-либо раньше.

Нейросети — это как супергерои, которые могут помочь нам решить самые сложные задачи и сделать нашу жизнь проще и удобнее.

Если бы нейросети были боксерами, они были бы непобедимыми! Ведь они способны обрабатывать огромные объемы данных за короткое время.

В будущем, нейросети могут помочь нам создавать более эффективные и экологически чистые технологии, что может способствовать более устойчивому развитию нашей планеты.

Они могут помочь нам более точно прогнозировать погоду и предупреждать о возможных катастрофах, что может спасти множество жизней.

Так что нейросети — это не просто технология, это наш шанс сделать наш мир лучше и более продуктивным!

Чтобы лучше разбираться в происходящих вокруг нас переменах всегда стоит повышать свою компьютерную грамотность. Советую вам почитать мою статью «Обучение компьютерной грамотности».