Искусственная нейросеть в контексте машинного обучения – математическая модель, которая имитирует работу биологической нейронной сети. Основное отличие искусственной сети – она изначально предназначена только для выполнения определённой задачи (например, распознавание изображений).
Виды нейронных сетей
Наибольшее распространение получила классификация на основе задач, для которых предназначена нейронная сеть:
- многослойные (другое название – перцептроны). Предназначены для обработки числовых данных;
- свёрточные. Ориентированы на работу с изображениями;
- рекуррентные. Сбор и обработка изменяемых данных;
- генеративные. Создание контента (текст, графика и т.п.).
Задачи нейронных сетей
Общий принцип функционирования нейронных сетей – решение задачи при помощи алгоритма, который присущ людям. Чтобы отличить собаку от кошки, нейросеть выделяет признаки, которые позволяют явно отнести животное к определенному виду. Аналогично работает и зрение человека.
Основные типы задач, для которых эффективно применять ИИ:
- предсказания. Например, прогнозирование курса валюты на основе архива со статистикой;
- классификация. К примеру, когда нужно определить, положены ли определённому человеку доплаты от государства;
- распознавание. Классический пример – отличить собаку от кошки;
- нахождение решения задач. Например, автоматический подбор аудитории для показа рекламы.
Нейронные сети можно ориентировать для обработки задач в разных отраслях. Однако они хорошо работают, только если данная задача ранее уже была решена другими способами и есть массив данных с готовыми решениями (который используется для обучения).
Упрощённый примерСоздание и принцип работы
Процесс создания новой нейросети можно разделить на шесть этапов:
- постановка задачи;
- сбор исходных данных для обучения. Важный этап, поскольку качественная информация напрямую влияет на процесс обучения;
- анализ данных. Позволяет выявить некорректные данные;
- обучение нейросети. Если упрощённо – на этом этапе системе показывают входящие данные с соответствующими ответами, чтобы нейросеть скорректировала нейронные связи нужным образом. Обучение многократно повторяют, пока не будет достигнут нужный результат;
- мониторинг нейросети. Систему запускают в реальных условиях и контролируют её работу. Если фиксируются отклонения, специалисты проводят дополнительное обучение;
- дообучение. Мониторинг и корректировка осуществляются постоянно, пока нейросеть используется.
Часто нет необходимости создавать и обучать новую нейросеть – можно скорректировать уже рабочий проект. К примеру, нейронная сеть, способная выделять собак на фотографиях, способна «переориентироваться» на распознавание пород собак, поскольку основные способности уже присутствуют.
Основные трудности
Пока нет возможности полностью автоматизировать сбор массива данных для обучения. Часть отбирается вручную специалистами. Это необходимо для удаления некорректных данных. К примеру, если анализируются анкеты клиентов магазина, а в графе «Возраст» будет указано 5 лет – это явно некорректные данные, их нужно удалить из базы. В процессе автоматического создания крупных структурированных баз данных ошибки данного типа появляются довольно часто.
Риски в процессе обучения
Специалистам, которые сопровождают работу нейронной сети, важно избегать ситуации, когда её приходится полностью переобучать. Такое возможно, если система сильно подстраивается под исходный массив данных, что может негативно сказаться на качестве работы в реальных условиях.
К примеру, поставлена задача определять спам на основе текста электронного письма. Если переобучить нейронную сеть, она будет гарантировано детектировать только текст, содержащий слова «выигрыш» и «лотерея». Однако если заменить любое слово аналогом, такое сообщение будет определяться как обычное.
Преимущества
Современные нейросети позволяют значительно облегчить работу человека во многих сферах. Это возможно, поскольку они:
- активно обучаются и способны быстро находить оптимальное решение;
- способны работать круглосуточно;
- эффективно работают в паре с человеком, предупреждая об ошибках и позволяя более гибко подходить к принятию решения.
Недостатки
- корректность работы во многом зависит от исходных данных для обучения;
- требуют много места на сервере. Особенно это актуально для сложных систем;
- нет гарантии выдачи правильного ответа;
- пользователи не владеют информацией, как именно функционирует нейросеть и какая часть предоставленных данных используется для формирования ответа.
