В области науки и техники сегодня одной из самых "горячих" и популярных тем являются нейронные сети. Их активно развивают и пытаются использовать практически везде. Именно благодаря развитию нейросетей компьютер научился обыгрывать профессионалов-людей в различные игры (шахматы, го, покер), ставить диагнозы, поддерживать диалог или ориентироваться в пространстве. Но что такое нейросети и как они работают?
Определение и принцип работы
Если очень коротко, то это математические модели, которые могут изучать зависимости в данных и делать прогнозы. Они строятся по принципу биологических нейронных сетей (как в нашем мозгу) и состоят из множества нейронов, которые соединены между собой и работают вместе, чтобы обрабатывать информацию. Благодаря этому, нейросети могут самостоятельно решать задачи, похожие на те, которые решает человек. Но есть одно главное отличие от человеческого мозга.
Дело в том, что нейросети обучаются, анализируя большое количество данных и извлекая из них закономерности. Давайте разберём пример. Кажется, классе в 6-7ом школьников учат решать квадратные уравнения. Учитель математики и учебник говорят о том, что для решения такого уравнения надо найти дискриминант и, в зависимости от его значения, корни по определённым формулам. Особо прилежные ученики даже запоминают эти формулы, с их помощью решают уравнения и получают пятерки. Но если мы хотим научить решать квадратные уравнения нейросеть то нам не нужно объяснять ей правила и формулы. Мы можем просто "показать" ей, скажем, тысячу решённых уравнений с правильными ответами. Проанализировав все эти примеры, нейросеть научится предсказывать правильные ответы для новых уравнений, которые она раньше не видела. При этом, опять же, ей не известны правила и формулы, которыми пользуется человек. Она просто находит определённые закономерности и пользуется ими для предсказания правильных ответов. В этом и есть главное отличие.
Традиционно, чтобы обучить нейронную сеть, мы должны дать ей множество примеров и ожидаемое выходное значение для каждого из этих примеров. После того, как мы дали нейронной сети достаточное количество примеров, она начинает изучать зависимости между входными данными и ожидаемыми выходными данными. Это называется "обучением". После обучения нейронная сеть может использоваться для предсказания выходных данных для новых входных.
Каждый нейрон в нейронной сети имеет несколько входов и один выход. Каждый вход нейрона имеет свой вес, который определяет, насколько сильно этот вход влияет на выход нейрона. Когда нейронная сеть обучается, она находит оптимальные значения для весов каждого входа, чтобы дать максимально точные прогнозы.
Нейронные сети могут быть разных размеров и сложности, но обычно они состоят из нескольких слоев нейронов. Входной слой нейронов принимает входные данные, а выходной слой нейронов выдает окончательный результат. Между входным и выходным слоем могут быть скрытые слои нейронов, которые используются для обработки данных. Чем больше слоев и нейронов в нейронной сети, тем сложнее она становится и тем лучше способна обрабатывать сложные зависимости в данных.
Примеры использования нейросетей
Как вы понимаете, возможности использования нейросетей в реальной жизни практически безграничны. Вот только несколько простых примеров:
- Распознавание рукописного текста. Если показать нейросети большое количество примеров рукописного текста то она научится довольно хорошо распознавать рукописные буквы и цифры, при чём буквы на разных языках. Это можно использовать например при автоматической оцифровке рукописных текстов и другой бумажной документации или даже (о чудо) для расшифровки почерка врачей)).
- Распознавание изображений. Нейронные сети могут быть использованы для распознавания объектов, лиц и ситуаций на изображениях. Например, они могут быть использованы в социальных сетях для автоматизации тегирования людей на фотографиях или в системах видеонаблюдения для определения подозрительных действий.
- Распознавание речи. Нейронные сети могут быть использованы для распознавания речи и перевода ее на другой язык. Это может быть полезно в ситуациях, когда нужно быстро перевести говорящего человека, например, в системах автоматической технической поддержки.
Справедливости ради нужно сказать, что практически всегда точность нейросетей ниже 100%. Часто даже 90% правильных ответов считается вполне хорошим результатом.
Можно ли сделать свою нейросеть?
Нейросети, по своей сути, это довольно сложные математические модели, которые появились благодаря многолетним исследованиям. Но, для того чтобы на пользовательском уровне создать простую нейросеть и натренировать её выполнять определённые задания, эти знания не нужны. То есть не надо быть гением математики и информатики. Более того, для этого уже даже не всегда нужно обладать опытом программирования. Но, о том, как это сделать, мы поговорим как-нибудь в другой раз. Пишите в комментариях, если эта тема интересна.
