Нейронные сети: как работают и где используются

Нейронные сети являются сложными архитектурами вычислений, которые имитируют сложные законы поведения головного мозга человека. Это включает искусственные нейронные сети (ANN), разумные агенты и дистрибутивные обтурационные системы (DAS).

Нейронные сети построены из узлов, обычно называемых нейронами. Каждый нейрон имеет постоянное масштабирование входных значений и несколько параметров, используемых для оценки выхода. В случае нейронных сетей выходные значения используются для расчета входных значений следующего нейрона. Чем больше нейронов и передающихся структур между ними, тем более глубокой нейронная сеть.

Нейронные сети обычно используются для решения проблем с высокой степенью сложности. Это может включать:

• Детектирование цветов и образов
• Предсказание погоды, анализ рынка акций и биржевой информации
• Автоматическое построение диагностических схем
• Анализ естественного языка

Одно из преимуществ нейронных сетей – их гибкость. Их можно настроить для решения любой задачи, связанной с анализом больших объемов данных. Однако такие сети могут также использоваться для простых моделей обработки данных, например, для классификации цвета или для определения местоположения.

История появления нейронных сетей

История появления нейронных сетей начинается в 1943 году, когда автор понятия "нейронная сеть" Вернер ввёл идею искусственного нейрона, чтобы моделировать функционирование биологического нейрона и исследуемых различных связей между ними. Эта работа вдохновила других исследователей, таких как Франк Розенблатт и Джон Вон Нейман, чтобы создать интересные идеи и реализовать их в системе машинного обучения, называемой искусственным нейронным обучением. С тех пор искусственные нейронные сети продолжали развиваться в соответствии с последними международными достижениями и технологиями. Программы с использованием искусственных нейронных сетей развивались и становились всё популярнее в современной машинной визуализации, мультимедиа, игровых приложениях и ещё много различных областях.

Понятие и принцип работы нейронной сети

Нейронные сети - это дистрибутивные информационные системы, которые основаны на искусственной интеллектуальной нейронной структуре. Нейронные сети могут использоваться для имитации некоторых функций коры мозга, например, для для олицетворения процессов обучения, адаптирования и распознавания. В большинстве случаев, нейронные сети состоят из трех базовых компонентов: узлов входа, слоев процессоров и выходных узлов.

В центре нейронной сети находятся слои нейронов, или процессорные слои. Каждый из нейронов слоя получает информацию с входного узла и трансформирует информацию с помощью различных весов, которые могут быть использованы для определения того, как связаны различные между анализируемыми элементами. После того, как нейроны трансформируют информацию и анализируют ее, нейронная сеть отсылает сигнал к выходному узлу, после чего может передаваться сигнал ко второму слою.

Нейронные сети могут использоваться для решения различных задач, таких как детекция образов, распознавания речи, анализ данных и других задач, связанных с распознаванием образов и поиском связанных с ними паттернов. Такие задачи могут быть решены с помощью нейроной сети, которая имплементирует искусственные нейронные сети или различные алгоритмы машинного обучения. Они часто используются для прогнозирования и обнаружения шаблонов в данных.

Плюсы и минусы нейронных сетей

Как и любая другая технология, нейронные сети имеют и плюсы, и минусы. Ниже мы перечислим как самые основные преимущества, так и недостатки этой технологии:

• Плюсы:
• Нейронные сети позволяют обрабатывать большие объемы данных;
• С помощью нейронных сетей возможно получать точные и быстрые результаты;
• Эти сети являются отличным инструментом для решения сложных задач при непрерывной масштабируемости;
• Нейронные сети могут дать хороший эффект при классификации большого количества информации;
• Они могут работать по моделям, не требующим дополнительных данных.
• Минусы:
• Высокое время обучения;
• Возможность переобучения;
• Непростая интерпретация результатов;
• Недостаточная адресацишь в некоторых случаях;
• Требуют дорогостоящих центров обработки данных для быстрых ответов и особо сильного обучения.

Задачи и области применения нейронных сетей

Задачи и области применения нейронных сетей целесообразно разбить на три категории: классификация, регрессия и сжатие. В задачах классификации означается разметка данных и построение моделей для сортировки данных на основе определенных критериев. При регрессии идет поиск точных зависимостей зависимых переменных от независимых. Наконец, при сжатии данных требуется развить алгоритм для замены больших наборов данных маленьким в более эффективное представление.

Нейронные сети также могут использоваться для решения многих других задач, таких как:

• Распознавание образов
• Распознавание голоса
• Автоматический перевод
• Распознавание жестов
• Анализ изображений
• Игра в шахматы
• Системы рекомендаций
• Неструктурированный анализ, такой как текст или геномные данные
• Медицинский диагностический анализ

Виды нейросетей

В области нейронных сетей существует множество их видов. Вот их основные представители:

• Полносвязные нейронные сети (Feed Forward Neural Networks) — используются для поиска сложной прямой зависимости.
• Применяются для работы с откликами, которые являются нелинейными.
• Рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Network, RNN) — используются для работы с длинными рядами данных, такими как последовательности текста.
• Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) — используются для машинного зрения и анализа изображений.
• Автоэнкодеры (Auto-Encoder) — используются для сжатия данных и их затемнения, чтобы дать машине возможность быстро произвести множество классификаций.
• Generative Adversarial Network (GAN) — используются для обучения совместными играми на базе взаимной адаптации между двумя моделями.

Подходы к обучению нейронных сетей

Подходы к обучению нейронных сетей состоят в том, что заключается в соединении нейронных ячеек между собой и перепрограммировании их для достижения желаемых результатов. Это достаточно сложный процесс, но при этом наиболее значимый для тренировки любой из нейронных сетей. Обычно при обучении нейроной сети используются один или несколько из следующих подходов:

• Три основных подхода: супервизия, самоорганизация и обучение по примеру;
• Алгоритмы обеспечивающие обучение: обратное распространение ошибки, градиентный спуск и оптимизаторы градиента;
• Операции для предобработки данных: нормализация, масштабирование и настройка данных;
• Алгоритмы регуляризации для предотвращения переобучения;
• Алгоритмы тестирования для оценки производительности модели.

Сбор данных для обучения нейронной сети

Чтобы научить нейронную сеть классифицировать объекты или спрогнозировать некоторое поведение в пределах нужной погрешности, необходимо предварительно собрать данные, предназначенные для обучения сети. Этот процесс требует определенных знаний, чтобы настроить систему поиска, где и с какой скоростью будут вводиться данные. Для эффективной работы нейронной сети условия для датасета должны отражать различия в данных между классами и должны быть достаточно большими для предотвращения переобучения. Поэтому сборка датасетов для обучения нейросети может оказаться затратной процедурой и требует подхода, определяемого данным заданием, а также расчетом требуемых процессорных и памяти ресурсов.

Подходы к сбору данных для обучения нейронной сети могут варьироваться в зависимости от приложения. Они предусматривают:

• сбор данных с устройств, имеющих доступ к Реальному времени;
• сбор данных из хранилищ, имеющих атрибуты временного ряда;
• обработку трансакций из базы данных;
• использование структурированных статистик;
• использование видео или изображений.

В настоящее время возможности организации больших масштабных и малых локальных систем сбора данных растут, и это помогает разработчикам без проблем и интуитивно подготовить данные для обучения нейросети.

3 проблемы функционирования нейронных сетей

Использование нейронных сетей приводит к нескольким проблемам функционирования. Они включают в себя:

• Дефицит информации: при обучении нейронных сетей часто понадобится большое количество данных чтобы обеспечить действительно мощные результаты. Недостаточное количество информации может снизить точность предсказаний, поскольку сеть будет иметь недостаточно данных для изучения.
• Недостаток лекальности: набор данных, используемый для обучения нейронных сетей, часто необходим для интерпретации полученных результатов. Модели не всегда ясно определяют как конкретные действия по улучшению результатов модели.
• Методологическая составляющая: поскольку нейронные сети – это все еще молодое направление исследований, не существует простой и полной методологии их обучения. Разработчикам необходимо разработать собственную схему для проверки их функционирования.

Компании, активно использующие и разрабатывающие нейронные сети

Многие компании и стартапы вкладывают усилия в разработку и использование нейронных сетей. Ниже приведен список компаний, активно использующих и разрабатывающих нейронные сети:

• Google
• IBM
• Microsoft
• Apple
• Facebook
• Intel
• Amazon

Все эти компании инвестируют огромные средства в исследования и разработки нейронных сетей, а также внедряют их в свои приложения и сервисы. Например, Google применяет нейронные сети для улучшения обработки голосового ввода данных и для поиска изображений, IBM использует нейронные сети для поиска паттернов и прогнозирования результатов, а Microsoft использует нейронные сети для распознавания речи и текста.

Сферы для перспективного развития нейронных сетей

Нейронные сети развиваются очень быстро благодаря их возможности использоваться в различных приложениях. Одни из самых перспективных сфер применения нейронных сетей являются:

• Распознавание образов и объектов;
• Искусственный интеллект;
• Анализ больших данных;
• Задачи классификации;
• Принятие решений;
• Создание медицинских диагностических приложений;
• Разработка маркетинговых кампаний;
• Автоматическое редактирование изображений и видео;
• Распознавание голоса и речи;
• Автономное управление транспортными средствами.

Надеемся, что перспективы развития нейронных сетей будут всё в большей степени использоваться исследователями и программистами в следующие годы.

Обучение созданию нейронных сетей

Нейронные сети могут быть применены для различных задач, и изучение их теории не только расширяет ваши знания, но и позволяет практиковать дисциплину глубокого обучения. Создание собственной нейронной сети может помочь вам улучшить ваши навыки программирования, понимания нейронных сетей и практических примеров, где они могут применяться. Обучение созданию нейронных сетей может быть по-разному и может занимать некоторое время, в зависимости от понимания теоретических и практических концепций.

Для начала вам необходимо разработать стратегию для вашей сети. При этом необходимо определить задачу, которую сеть будет выполнять, и возможность заботы об этой задаче. Эта стратегия должна включать данные, связанные с задачей, а также архитектуру нейронной сети, предлагаемую для решения рассматриваемой задачи. Кроме того, вам необходимо выбрать с чем работать, например, фреймворк глубокого обучения, и подобрать набор данных, на которых вы будете обучать сеть.

Для создания нейронной сети вам необходимо иметь некоторые базовые навыки в дисциплинах математики, таких как математический анализ, алгебра и дискретная математика, а также навыки программирования и алгоритмов. Когда вы уже имеете некоторые базовые знания, вам предстоит изучить архитектуру нейронных сетей, таких как сверточные, глубокие и рекуррентные сети. Далее необходимо производить примеры обучения и проверки результатов. Наконец, вы можете применять изученные принципы для решения более сложных задач.