Нейросеть в машинном обучении — это математическая модель, которая функционирует как нейронная сеть живого организма. В отличие от животных нейронные сети передают сигналы только для выполнения определенной задачи, поставленной людьми, и не контролируют целиком жизнедеятельность организма.
Приведем пример: есть нейронные чат-боты, их основная задача — научиться обрабатывать вопросы пользователей и давать на них точные ответы. По каким принципам они обучаются — объясняем простым языком в статье.
Виды нейронных сетей
Сегодня существует много разных видов, и каждый из них предназначен для решения конкретных задач. Перечислим самые распространенные:
- многослойные — применяются для обработки числовых данных;
- свёрточные — широко используются в работе с изображениями и компьютерным зрением;
- рекуррентные — осуществляют сбор и обработку информации, которая изменяется со временем;
- генеративные — умеют производить разный контент, например, тексты и картинки.
Нейросеть использует методы решения задач по аналогии с тем, как это делают люди. Например, для того чтобы определить, что именно изображено на фотографии, нейронные сети применяют те же принципы, что и человеческий глаз — распознавание формы, цветов, текстур, глубины и сопоставление с предыдущим опытом.
Разберем подробнее принципы работы нейросети
- Постановка задачи: что конкретно нужно сделать. Например, сгенерировать изображение или ответить на вопрос.
- Сбор исходных данных: для обучения программы нужно собрать большое количество информации, она должна быть качественной. Искусственный интеллект чем-то похож на ребенка, если случайно произнесешь плохое слово, то он будет постоянно его повторять.
- Анализ данных: на этом этапе проводится исследование, чтобы выявить, нет ли скрытых зависимостей или некорректной информации.
- Обучение нейронной сети: используя определенные алгоритмы, программа проходит через несколько итераций обучения, в процессе которых она пытается минимизировать ошибки в предсказании.
- Мониторинг: после обучения необходимо проверить работу нейронной сети на тестовых данных и оценить ее производительность. Если она не сохраняет высокую точность, ее дообучают.
- Дообучение: по мере поступления новых данных, нейронная сеть может быть дообучена для улучшения результатов.
Нейросеть моделирует способы решения задач аналогично человеческому мышлению. В процессе обучения алгоритмы постепенно улучшаются и могут быть дообучены для обработки новых данных.
Если вы хорошо разбираетесь в принципах работы нейросети, то приглашаем поучаствовать в самом масштабном соревновании «Цифровой прорыв. Сезон: Искусственный интеллект». Вместе с другими специалистами вам нужно будет решить бизнес-задачу за 48 часов и представить результат организаторам. Призовой фонд и подарки от партнеров будут распределены между лучшими командами.