Нейросети - это компьютерные системы, которые пытаются имитировать работу человеческого мозга. Они состоят из множества соединенных между собой "нейронов", которые обрабатывают информацию и принимают решения.
Представьте, что у вас есть много нейронов, каждый из которых может принимать некоторые входные данные и выдавать результат. Эти нейроны объединены в слои, и каждый слой выполняет определенную задачу. Например, первый слой может обрабатывать изображение и выделять особенности, такие как края и цвета. Затем следующий слой может использовать эти особенности для классификации объектов на изображении.
Обучение нейросети происходит путем подачи большого количества примеров данных, известных как обучающая выборка. Нейросеть анализирует эти примеры и корректирует свои веса и параметры, чтобы минимизировать ошибку между предсказанными и правильными ответами. Этот процесс называется обратным распространением ошибки.
Когда нейросеть обучается на достаточно большом количестве данных, она становится способной делать предсказания на новых данных, которые она ранее не видела. Например, нейросеть может научиться распознавать изображения кошек и собак на основе обучающей выборки с изображениями кошек и собак. Это один из примеров обучения моделей, для построения графических изображений на основе текстовых подсказок. К определенному запросу "промту" привязывается определенное количество картинок связанных с ним.
Похожие алгоритмы существуют и для обучения других нейросетей , но с другими параметрами входных и выходных данных.
Нейросети находят применение во многих областях, таких как компьютерное зрение, распознавание речи, обработка естественного языка и многое другое. Они могут помочь нам автоматизировать задачи, которые раньше требовали участия человека.
Надеюсь, этот рассказ помог вам понять основы нейросетей!
P.S. Если у вас есть вопросы, не стесняйтесь задавать.
