Искусственная нейросеть (нейронная сеть или нейросеть) — это программа, которая повторяет модель человеческих нейронных связей. На их основе создают обучаемые программы, которые можно научить распознавать или генерировать контент. Узнайте больше о принципе действия и применении нейросетей в различных сферах на ПингвинКапитал.
Cодержание
Искусственная нейросеть
Искусственная нейросеть (нейронная сеть или нейросеть) — это программа, которая повторяет модель человеческих нейронных связей. На их основе создают обучаемые программы, которые можно научить распознавать или генерировать контент.
Принцип действия нейросети не похож на классическую программу. Такой сети не дают четкого алгоритма: ее обучают, чтобы она могла самостоятельно выполнять ту или иную задачу. В результате деятельность программы становится менее предсказуемой, но более вариативной и даже творческой.
Благодаря такому подходу современные мощные нейросети умеют рисовать картины, писать стихи и отвечать на сложные вопросы. Они используются в огромном количестве программных продуктов: от роботов-помощников до сложных медицинских систем диагностики.
Где применяют нейросети и кто с ними работает
Нейронными сетями занимаются специалисты по машинному обучению. Они не пишут программы, основанные на алгоритмах: вместо этого они создают модель и обучают ее, а потом тестируют, насколько хорошо она работает. Есть отдельные компании, специализирующиеся на разработке нейросетей, а есть продуктовые отделы крупных IT-организаций, например Google.
Готовыми нейросетями могут пользоваться специалисты разных сфер. Сейчас нейронные сети можно встретить в любых областях:
- Медицина: для диагностики и прогнозирования заболеваний;
- Финансы: для анализа рынка и прогнозирования трендов;
- Транспорт: для управления автономными транспортными средствами;
- Реклама и маркетинг: для персонализации рекламных предложений;
- Искусство: для создания графических и текстовых произведений.
В последние годы с развитием нейронных сетей их стали использовать в том числе в SMM. Уже сейчас есть блоги, где изображения и другой контент частично генерируются нейросетями. Применяют их и в развлекательных целях: различные сервисы «перерисовывают» лица людей, делают из них картины, персонажей мультфильмов, вставляют лица в отрывки из кино. Все это возможно благодаря машинному обучению и нейросетям.
Например, блогер Илона Нейро — гламурная девушка, которая на самом деле является нейросетью. Даже двумя: одна генерирует тексты постов, другая создает фотографии Илоны на основе женской версии лица Илона Маска.
Три задачи нейронных сетей
Сейчас принято разделять задачи, которые решают нейронные сети, на три категории:
- Классификация: разделение объектов на классы;
- Регрессия: предсказание численных значений;
- Кластеризация: группировка объектов по схожести.
Некоторые задачи объединяют в себе несколько типов. Например, популярная нейронная сеть Midjourney создает рисунки на основе текстового описания — это и распознавание, и в какой-то степени предсказание.
См. также
Как устроена нейросеть
В основе искусственной нейронной сети лежит устройство нервной ткани человека. Она состоит из нервных клеток, связанных между собой длинными отростками. В клетках происходят нервные импульсы, они передаются по отросткам в другие клетки. Таким образом нервная сеть организована для обмена информацией.
Нейросети состоят из искусственных нейронов, которые имитируют работу человеческих. Они обмениваются информацией для решения задачи. Нейронные сети могут иметь различное количество слоев искусственных нейронов. Глубокие нейронные сети отличаются тем, что искусственные нейроны в них связаны друг с другом, а каждой связи присваивается определенный вес, который отражает ее значимость. Такая связь между нейронами может быть "упреждающей".
Нейронная сеть обучается путем нахождения коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения сеть выявляет сложные зависимости между входными данными и выходными, а также способна выполнять обобщение. Это означает, что в случае успешного обучения сеть может вернуть верный результат на основании данных, которые не были использованы в обучающей выборке.
Заключение
Нейронная сеть является мощным инструментом в области искусственного интеллекта. Она позволяет решать разнообразные задачи, от распознавания образов до прогнозирования трендов. Современные нейросети способны заменить или дополнить работу человека во многих сферах, где требуется обработка сложных данных и выявление скрытых закономерностей. Нейросети продолжают развиваться, и в будущем их применение будет становиться все более широким и разнообразным.
Что нам скажет Википедия?
Нейронная сеть (также искусственная нейронная сеть, ИНС, или просто нейросеть) — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети У. Маккалока и У. Питтса.
Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Это значит, что в случае успешного обучения сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке, а также неполных и/или «зашумленных», частично искажённых данных.
