Clerc по Криптовалюте и Инвестициям

Нейросеть (англ. neural network) это совокупность множества связанных вычислительных устройств (нейронов), обрабатывающих информацию с целью решения математических и инженерных задач. Работа нейросети основывается на моделировании информационного потока, с помощью которого входящие данные проходят через обученную систему, где эти данные анализируются и обрабатываются. В принципе, нейросети можно описать как шаблоны, в который выстраиваются исходные данные, чтобы получить семантический анализ итоговой информации. Они имитируют работу человеческого мозга, где каждый нейрон представляет собой отдельную единицу обработки информации. Множество этих нейронов связано между собой через синаптическую связь, что позволяет сформировать единую систему, которая способна перерабатывать поток данных. История нейросетей начинается в 1943 году, когда создатели Маккуллока и Питтса предложили теоретический подход к моделированию нейронов. Они предложили использовать математические модели для описания взаимодействия множества нейронов. С тех пор и до наших дней, нейросети стали неотъемлемой частью информационных технологий, применяющихся в науке и инженерных системах. Сегодня нейронные сети активно используются в машинном обучении, медицине, финансах, технологических процессах и других областях. Существует множество видов нейросетей, различающихся по степени сложности и типу обработки данных. Одним из наиболее распространенных типов нейросети является многослойный персептрон (MLP multilayer perceptron), который сегодня широко используется в разных сферах экономики и науки. MLP состоит из трех типов слоев: входных, скрытых и выходных. Входные слои получают первоначальные данные, которые затем проходят через скрытые слои, где происходит их анализ. Если на первом этапе многослойного персептрона данные не были сфокусированы или собраны корректно, скрытые слои друг за другом работают над их корректировкой с целью обеспечить точное и точное решение. Выходные слои это окончательный результат, когда нейросеть выдает ответ, решение или предсказание, основываясь на промежуточных результатах, полученных на скрытых слоях. Другим важным видом нейросетей является рекуррентная нейронная сеть (RNN recurrent neural network), которая используется для обработки временных рядов и последовательностей данных. В отличие от MLP, которую можно использовать только при наличии формализованных данных, RNN может обрабатывать данные, которые имеют последовательное и векторное представление. В RNN нейроны в соединенной сети имеют различную степень сродства друг к другу, что позволяет анализировать более сложные структуры данных. Такой подход широко используется в обработке естественного языка и геномных данных. Также есть глубокие нейронные сети (DNN deep neural network), которые имеют значительно более сложную архитектуру и могут обрабатывать информацию на более высоком уровне. Они используются в анализе графических данных, например, в распознавании образов и в компьютерном зрении. Для реализации нейросетей используются различные программные средства, в том числе библиотеки машинного обучения. Они предоставляют широкие возможности для создания, обучения и применения нейросетей с учетом специфики каждой области применения. Обучение нейросети является одним из самых сложных аспектов ее применения. На начальном этапе данные, на которых обучается нейросеть, должны быть обработаны и систематизированы. После этого нейросеть многократно проходит циклы обучения, в ходе которых веса нейронов обновляются и корректируются, до тех пор, пока получаемый результат не будет являться оптимальным.