Для решения разных задач все чаще используют искусственный интеллект. Одним из важных его инструментов считаются нейронные сети — это интеллектуальные роботы, имитирующие работу человеческого мозга. Но для того чтобы нейросети смогли качественно выполнить поставленные задачи, их сначала обучают. Какие методы обычно применяют и как они работают — объясняем простыми словами в статье.
Нейронные сети — это инструмент машинного обучения, который используется, например, для распознавания образов, анализа потребностей людей, классификаций данных, прогнозирования трендов в маркетинге. Для того чтобы нейронная сеть могла выполнять такие задачи, она должна быть обучена на большом объеме данных.
Ниже рассмотрим 3 самых распространенных алгоритма обучения нейронных сетей
Метод обратного распространения
Это самый популярный способ обучения нейронных сетей, при котором они учатся на своих ошибках. Когда нейронная сеть делает предсказание, оно сравнивается с реальным результатом, и если есть ошибка, то веса (числовые значения, которые определяют, как сильно входные сигналы влияют на выходной результат) в сети корректируются, чтобы уменьшить данную ошибку. Это происходит с использованием математического метода, который помогает найти оптимальные значения весов для минимизации ошибки. Таким образом, нейронная сеть постепенно улучшает свои результаты.
Метод упругого распространения
Этот способ был разработан как альтернатива предыдущему, который требовал слишком много времени. Он фокусируется на оптимизации процесса корректировки этих весов и определяет их обновление на основе направления градиента (это вектор, указывающий направление наиболее быстрого возрастания функции ошибки при изменении параметров нейронной сети).
В отличие от других методов с одной и той же скоростью обучения, этот способ адаптирует учебный процесс для каждого веса индивидуально. Например, если знак градиента остается неизменным, то увеличивается скорость обучения, чтобы произвести большие корректировки веса. В результате метод гибко подстраивается к поведению каждого веса, обеспечивая более быстрое и эффективное обучение.
Генетический алгоритм обучения
Метод создан на принципах естественного отбора и генетической мутации. Он работает на основе того же принципа, что и эволюционные процессы в природе, которые основаны на объединении результатов. Проще говоря, происходит природный отбор, где новое поколение образуется путем комбинирования результатов с наилучшими свойствами. Если результат такого скрещивания не соответствует определенным критериям, то отбор происходит заново, пока продукт не достигнет совершенства.
У каждого алгоритма есть свои преимущества и недостатки, и выбор определенного метода зависит от конкретной задачи и характеристик данных. Скорее всего, в будущем появятся новые методы обучения нейронных сетей, которые будут учитывать больше факторов для достижения результатов.
Если вам интересна разработка продуктов с использованием технологий искусственного интеллекта, то вам точно будет интересен наш проект «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект». В хакатонах ИТ-специалисты вместе решают бизнес-проблемы за ограниченное время. По итогам соревнований можно выиграть грант на создание собственного инновационного предприятия или открытой библиотеки в сфере ИИ.