Нейронные сети: простыми словами о сложной технологии

Q: Для чего применяют нейронные сети?

Нейронные сети применяются для решения следующих задач, например: распознавание образов; классификация данных; обработка звука и речи; обработка текстов и естественного языка; обработка изображений и видео; робототехника и автоматизация производства.

3 343

· Время на чтение: 11мин · Автор: Николай Алексеев · Опубликовано 22.03.2023 · Обновлено 01.05.2023

Прослушать эту статью

Нейронные сети – это захватывающие технологии нашего времени. Которые обучаются на невероятных объемах данных и использовать эти знания для решения сложных задач в востребованных областях. С каждым годом интерес к нейронным сетям растет, и возможности, которые они предоставляют, становятся впечатляющими.

В этой статье мы рассмотрим, что такое нейронные сети, как они работают и какие задачи решают. Также обсудим применение нейронных сетей в областях, от распознавания образов до обработки естественного языка, и рассмотрим, как AWS помогает в использовании нейронных сетей. Если хотите узнать больше о том, как нейронные сети изменяют наш мир, то читайте статью до конца.

Содержание статьи:

Что такое нейронная сеть?
Зачем нужны нейронные сети?
Архитектура нейронной сети
Работа нейронной сети
Типы нейронных сетей
Обучение нейронных сетей
Глубокое обучение и нейронные сети
Применение нейронных сетей
AWS и нейронные сети
Заключение
Часто задаваемые вопросы

Что такое нейронная сеть?

Нейронная сеть – это сложная математическая модель, которая эмулирует работу нейронов в мозге человека и способна обрабатывать данные, которые ранее были недоступны для компьютеров. Каждый нейрон, связанный в сети, обрабатывает входные сигналы и передает их дальше. Обычно, нейронная сеть состоит из трех слоев: входного, скрытого и выходного. Входной слой принимает данные, которые подаются на вход нейронной сети. Скрытые слои обрабатывают эти данные и передают их на выходной слой, который выдает результат работы сети.

Для обработки данных нейронная сеть использует математические операции и методы обучения. Каждый нейрон имеет свой вес, который корректируется в процессе обучения. На вход сети подаются данные, которые затем проходят через слои и обрабатываются нейронами. В процессе обработки данные проходят через математические операции, где веса каждого нейрона определяются и корректируются с помощью методов обучения. После того, как данные прошли через слои, получается результат работы нейронной сети.

Нейронные сети находят применение в машинном зрении, распознавании речи и обработке естественного языка. Благодаря способности обрабатывать большие объемы данных, нейронные сети находят скрытые закономерности и решают сложные задачи, которые недоступны для компьютеров.

Зачем нужны нейронные сети?

Применение нейронных сетей в медицине - девушка врач

Применение нейронных сетей становится востребованным. Они используются в областях, таких как медицина, финансы, производство и технологии. Например, нейронные сети используются для анализа медицинских данных, прогнозирования рыночных трендов, управления производственными процессами, распознавания речи и изображений, и других задач.

Востребованность нейронных сетей в машинном обучении и искусственном интеллекте заключается в том, что они позволяют компьютеру обучаться на основе данных и выдавать результаты, которые даже лучше, чем результаты, полученные от человека. Например, нейронные сети обучаются на основе впечатляющего количества данных, что позволяет им находить закономерности и делать прогнозы на основе этой информации. Кроме того, они адаптируются к изменяющимся условиям и улучшают результаты с течением времени.

Нейронные сети решают задачи, которые традиционно решались только с помощью человеческого интеллекта, но теперь решаются автоматически. Повышая продуктивность и точность работы во отраслях и улучшить качество жизни людей.

Архитектура нейронной сети

Архитектура нейронной сети – это структура и организация элементов, которые состоят из взаимосвязанных нейронов. Нейроны группируются в слои, которые последовательно обрабатывают входные данные и формируют выходные результаты. Организация слоев различается в зависимости от конкретной задачи, их количество и тип функций активации также может различаться.

Функция активации – это нелинейное преобразование, которое применяется к сумме взвешенных входных сигналов каждого нейрона. Функции активации могут быть следующих типов, например, сигмоидальные, гиперболические тангенсы или ReLU. Выбор функции активации зависит от задачи и свойств входных данных.

Взвешенная сумма и смещение (bias) – это элементы, используемые в каждом нейроне для обработки входных сигналов и формирования выходного результата. Входные сигналы умножаются на соответствующие веса, после чего происходит суммирование. Затем к сумме добавляется смещение (bias), и результат передается в функцию активации. Взвешенная сумма и смещение (bias) регулируют вклад каждого нейрона в формирование выходных результатов и являются основой для обучения нейронной сети.

Работа нейронной сети

Работа нейронной сети основывается на двух процессах – прямом распространении и обратном распространении ошибки (backpropagation). Процесс прямого распространения начинается с входных данных, которые поступают на входной слой сети. Затем данные проходят через скрытые слои, где происходит обработка их значений с помощью функций активации, и наконец, данные попадают на выходной слой, где получается ответ.

Обратное распространение ошибки (backpropagation) – это процесс, который разрешает сети корректировать веса, чтобы уменьшить ошибку. При этом ошибки на выходном слое распространяются обратно через скрытые слои, и каждый нейрон корректирует вес в соответствии с вкладом в общую ошибку.

Для улучшения работы нейронной сети применяются методы оптимизации. Первым из таких методов является градиентный спуск, который минимизирует функцию потерь. Также используются методы регуляризации, которые помогают предотвратить переобучение сети, и методы инициализации весов, которые начинают обучение сети с нужных значений весов.

Типы нейронных сетей

Есть типы нейронных сетей, каждая из которых нацелена на решение поставленной задачи.

Первый распространенный тип это полносвязные нейронные сети (FFN). В которых каждый нейрон в одном слое связан с нейронами в следующем слое.
Другой тип – сверточные нейронные сети (CNN), которые обрабатывают изображения, используя фильтры для выделения особенностей.
Рекуррентные нейронные сети (RNN) работают с последовательными данными, такими как звуковые сигналы или тексты.
Генеративно-состязательные сети (GAN) используются для генерации новых данных, которые выделяют реалистично.
Автоэнкодеры, используются для снижения размерности данных и сжатия информации.
Существуют также специальные сети для обработки звука и текста. К примеру, рекуррентные нейронные сети с долгой краткосрочной памятью (LSTM) для работы с речевыми данными и рекуррентные сети с ячейками GRU для обработки текстов.

Каждый тип нейронной сети имеет преимущества и недостатки, и выбор конкретного типа зависит от поставленной задачи. Поэтому, чтобы достичь результатов, важно тщательно изучить особенности каждого типа и выбрать подходящий для конкретной задачи.

Обучение нейронных сетей

Обучение нейронных сетей – это процесс обучения компьютера на основе набора данных. Который позволяет ему распознавать и классифицировать информацию. Применяются три типа обучения нейронных сетей: с учителем, без учителя и с подкреплением.

Обучение с учителем (supervised learning) распространенный тип обучения нейронных сетей. В этом случае, для каждого входного значения имеется соответствующее выходное значение. Модель обучается на парах «вход-выход» до тех пор, пока она не сможет правильно классифицировать новые данные.
В отличие от обучения с учителем, обучение без учителя (unsupervised learning) не имеет точных выходных данных. Вместо этого, нейронная сеть ищет общие закономерности в данных, чтобы классифицировать их. Этот тип используется в задачах кластеризации, ассоциативного анализа и снижения размерности.
Обучение с подкреплением (reinforcement learning) заключается в тренеровки нейронной сети на основе награды или штрафа. В этом типе, нейронная сеть принимает решения на основе текущего состояния. Далее получает награду или штраф в зависимости от того, насколько круто она справилась с задачей. Примером такого обучения будет управление роботом.

Проблемы переобучения и недообучения – это главные проблемы при обучении нейронных сетей. Переобучение возникает, когда нейронная сеть настраивается на тренировочных данных и не обобщает на новые данные. Недообучение происходит, когда нейронная сеть не настроена как надо на тренировочных данных и не обобщает на новые данные. Эти проблемы решаются решены с помощью техник регуляризации. К примеру, добавлением случайного шума к данным или уменьшение числа свободных параметров в модели.

Глубокое обучение и нейронные сети

Глубокое обучение – это раздел машинного обучения, который предназначен для создания моделей, способных решать сложные задачи в области распознавания образов, обработки естественного языка, компьютерного зрения, голосового управления. Такая тренировка использует искусственные нейронные сети с большим количеством скрытых слоев для автоматического извлечения признаков из данных. Это позволяет моделям достичь полной точности в задачах. Где например традиционные методы машинного обучения показывают пониженную точность.

Глубокое обучение находит применение в таких областях, как медицина, финансы, реклама, искусство.

В медицине обучение используется для диагностики заболеваний, анализа медицинских изображений. А также для обработки больших объемов медицинских данных.
В финансах применяется для анализа рынка, прогнозирования цен на акции и обработки кредитных заявок.
В рекламе используется для персонализации рекламных кампаний и определения стратегий.

Для реализации подобного обучения используются библиотеки, такие как TensorFlow и PyTorch.

TensorFlow – это библиотека от Google, предназначенная для создания и обучения искусственных нейронных сетей.
PyTorch – это библиотека с открытым исходным кодом от Facebook. Которая предоставляет потенциал для создания и обучения нейронных сетей.

Обе библиотеки предоставляют средства для создания моделей, управления обучением и анализа результатов. Они также обладают сообществом пользователей и ресурсами для обучения.

Применение нейронных сетей

Применение - инфографика

Нейронные сети находят применение в обширных областях благодаря способности распознавать и обрабатывать данные. Распространенным примером будет распознавание образов и классификаций. Которые применяется в медицине для диагностики заболеваний, в автомобильной промышленности для распознавания объектов на дороге, и в других областях.

Другой областью, где нейронные сети показывают впечатляющую эффективность, будет обработка звука и речи. Нейронные сети используются для распознавания речи и преобразования звука в текст. Все это делает их полезными в востребованных задачах, от транскрибирования речи до создания голосовых помощников и устройств для людей с нарушениями слуха.

Еще один пример применения нейронных сетей это обработка текстов и естественного языка. Нейронные сети используются для автоматического перевода, классификации и суммирования текстов. А также для анализа тональности текстов, что полезно для отслеживания репутации бренда в социальных сетях и других платформах.

Обработка изображений и видео – это еще одна область, где нейронные сети применяются широко. Нейронные сети используются для распознавания объектов на изображениях, определения границ и текстур. А также для создания фильтров и эффектов в режиме реального времени. В видео-производстве нейронные сети используются для создания спецэффектов и анимации.

Наконец, робототехника и автоматизация производства – это области, где нейронные сети находят большее применение. Нейронные сети используются для обучения роботов и создания автономных систем. Все это позволяет им выполнять сложные задачи, такие как распознавание объектов, навигация и управление манипуляторами. Кроме того, нейронные сети используются для оптимизации производства и управления производственными процессами, что сокращает время и затраты.

AWS и нейронные сети

Amazon Web Services (AWS) – это облачная платформа, которая предоставляет сервисы для хранения, обработки и анализа данных, включая сервисы глубокого обучения. Облачная архитектура AWS позволяет разработчикам и исследователям быстро создавать, развертывать и масштабировать вычислительные ресурсы для обучения нейронных сетей.

AWS предоставляет сервисы для глубокого обучения, включая Amazon SageMaker, Amazon Elastic Inference и Amazon EC2.

Amazon SageMaker – это управляемый сервис для обучения машинных моделей, который предоставляет инструменты для обучения, настройки, отладки и развертывания нейронных сетей.
Amazon Elastic Inference – это сервис, который ускоряет обучение нейронных сетей, используя инференс на графических процессорах (GPU) без необходимости приобретать собственные графические процессоры.
Amazon EC2 – это вычислительные ресурсы в облаке, которые используются для обучения нейронных сетей.

Для запуска и настройки инстансов для обучения нейронных сетей в AWS выбирают тип инстанса, операционную систему и программное обеспечение. Выбор типа инстанса зависит от требуемой производительности и доступности ресурсов. Операционная система и программное обеспечение выбираются в зависимости от требований приложения и обучения нейронных сетей.

Практические примеры применения сервисов обучения в AWS включают распознавание речи, классификацию изображений, анализ текстов. Например:

Amazon Rekognition – это сервис, который распознает объекты, лица и текст на изображениях и видео.
Amazon Comprehend – это сервис для анализа текстов, который извлекает ключевые фразы, темы и сущности из текстов.
AWS предоставляет библиотеку – TensorFlow, которая используется для разработки и обучения собственных моделей машинного обучения.

Заключение

Нейронные сети это инструменты в области машинного обучения и находящие применение в сферах, таких как обработка изображений, распознавание речи, обработка текстов. Обучение нейронных сетей может происходить как с учителем, так и без учителя, а также с помощью обучения с подкреплением. Проблемами обучения остаются переобучение и недообучение.

Глубокое обучение, представляет собой разновидность обучения нейронных сетей. В которой происходит обучение многослойных архитектур. Оно решает сложные задачи и применяется в таких областях, как обработка звука и речи, обработка текстов и естественного языка, а также в робототехнике и автоматизации производства.

Кроме того, на рынке присутствуют сервисы, такие как AWS, TensorFlow и PyTorch. Такие сервисы могут запускать и конфигурировать инстансы для обучения нейронных сетей. Эти сервисы также предоставляют практические примеры применения глубокого обучения в популярных областях.

В будущем нейронные сети будут продолжать развиваться и находить новые применения в сферах. Развитие технологий глубокого обучения будет способствовать созданию востребованных систем. А также ускорению и автоматизации процессов в отраслях промышленности и общественной жизни.

Часто задаваемые вопросы

Q: Что такое нейронная сеть?

A: Нейронная сеть – это компьютерная модель, которая имитирует работу нейронов в человеческом мозге. Она состоит из множества соединенных между собой искусственных нейронов. Которые обрабатывают входные данные и генерируют выходные данные.