Нейросеть
Сегодня в статье затронем достаточно сложную тему, а именно —искусственные нейронные сети (ИНС). Для чего они нужны, где используется и в целом, что это такое. Тема сложная для понимания и чтения, однако я расскажу простыми словами историю создания и основные моменты использования и применения нейросетей.
В целом данная тема актуальна сейчас, как никогда, ведь в интернете встречается масса сайтов, на которых эти самые сети забавно совмещают картинки, создают с нуля изображения, распознают тексты, речь и тому подобному. Это малая часть того, что умеет ИНС. В теории, возможности ИНС безграничны, однако сейчас они существенно уступают тому, что умеет человеческий мозг.
Нейросеть умеет все то же самое, что и человеческий мозг, но работает намного медленнее и сравнивая нейросеть с живой, ее мощность пока находится на достаточно низком уровне, как минимум из за разницы обучения. Современные технологии сильно шагнули вперед и нет никаких сомнений, что через несколько лет нейрокомпьютеры вплотную приблизятся, а возможно и перегонят по своим возможностям к человеческому мозгу благодаря стремительному развитию нейросетей и искусственного интеллекта в целом.
Нейросеть
Искусственные нейронные сети — это программный код, который имитирует работу мозга и способен к самообучению, состоящую из нейронов также как и в живом организме, однако имеет более простую структуру. Благодаря множеству таких нейронов, нейронные сети способны выполнять, как простые задачи, так и сложные.
Нейросеть
Принцип работы сетей
Нейрон принимает сигналы через несколько входов, преобразует их и потом передает другим нейронам. В конце концов, нейрон принимает на входе несколько параметров, а на выходе получает один, который и является результатом.
Одним из хороших примеров работы нейросетей это распознание объекта на картинке. Чаще всего сети уже подготовлены и им "скормлено" уже десятки, а то и сотни тысяч фотографий. Если брать, конкретный пример собаки или животного, то он проверяет несколько факторов, цвет, мех, лапы, хвосты, расположение носа, ушей и глаз. Все это влияет на работу и результат нейронной сети.
Ответ берется из результатов, после каждого этапа сеть запоминает ответ и если на каждом этапе ответ верный, то в результате он 100% выдает правильный ответ, если появляется некоторые неточности в этапах, то он уже сомневается и не может сказать точный ответ.
На примере ниже показана схема определения кота с помощью нейронной сети. Где "1" это да, а "0" это нет.
Работа нейронной сети на определение кота
Зачем нужны нейронные сети
Нейронные сети помогают избавить от монотонной работы и делают ее гораздо быстрее, чем человек. Например, на основе нейросетей создаются беспилотные автомобили, которые в ближайшем будущем могут освободить водителя от управления автомобилем, чтобы водитель поменьше следил за ситуацией на дороге при необходимости отвлечься. Нейронные сети используются для оплаты проезда, покупок по биометрическим данным, а также поиска людей, находящихся в розыске.
Нейросети также используют для создания, прогнозирования, распознавания образов, управления, распознавания скрытых закономерностей в большом объеме данных, а также для решения задач в области искусственного интеллекта, машинного и глубокого обучения.