Что такое нейросети и как они работают

Нейросеть представляет собой совокупность нейронов, соединенных синапсами. Каждый нейрон способен принимать, обрабатывать и передавать данные другим нейронам. Все нейроны функционируют однотипно, в то время как синапсы имеют разные характеристики. Для получения нужной информации от нейросети, важно правильно настроить параметры синапсов.

Нейросети считаются аналогом человеческого мозга. Хотя мозг значительно сложнее и его полное воспроизведение пока невозможно, нейросети разрабатываются на основе принципов работы мозга.

Сегодня нейронные сети активно используются в различных областях: компьютерное зрение, обработка естественного языка, автономные системы и так далее. Благодаря своей способности обрабатывать и анализировать большие объемы данных, нейронные сети облегчают решение сложных задач и повышают эффективность различных процессов.

Овладение навыками работы с нейронными сетями становится все более актуальным в современном мире. Знание принципов работы и применение нейронных сетей позволяет улучшать существующие продукты и создавать инновационные решения. Это открывает новые возможности для развития технологий и науки.

Нейронные сети являются важным инструментом в ряде областей, и понимание их принципов работы, а также умение их применять, становятся все более ценными навыками. Освоение нейросетей позволяет специалистам создавать передовые технологии и быть на гребне волны научных и технических достижений.

Ключевое преимущество и отличие нейронных сетей от традиционных алгоритмов заключается в том, что их не требуется программировать в обычном смысле слова. Нет необходимости предоставлять им строго определенный алгоритм поведения для выполнения задачи. Вместо этого нейронные сети обучаются на основе предоставленных данных. Это означает, что им предоставляется набор данных, известный как обучающая выборка, на основе которой нейронная сеть самостоятельно разрабатывает правила для решения задач.

Вместо того чтобы задавать нейросети строгий алгоритм поведения, специалисты обучают их, предоставляя определенный набор данных, который называется обучающей выборкой. На основе этой выборки нейросеть самостоятельно формирует правила для решения задачи.

В 2013 году исследование Oxford Martin School указало на то, что 47% всех рабочих мест могут быть автоматизированы в течение ближайших 20 лет. Основной двигатель этого процесса – искусственный интеллект, обрабатывающий большие объемы данных, который становится более эффективной заменой человеческому труду. Машины сейчас способны выполнять все больше задач, которые раньше были в ведении людей. Более того, они делают это с высоким качеством и, во многих случаях, более экономично. Влияние этого на рынок труда обсуждал Герман Греф в июле 2018 года во время выступления перед студентами Балтийского федерального университета им. Канта:

«Мы перестаем нанимать юристов, которые не знают, что делать с нейронной сетью. Вы – студенты прошлого. Коллеги-юристы, забудьте свою профессию. В прошлом году 450 юристов, занимавшихся подготовкой исков, были уволены. У нас нейронная сеть составляет исковые заявления лучше, чем юристы, обученные в Балтийском федеральном университете. Таких кандидатов мы точно не возьмем на работу».

Почему нейронные сети не заменили человека на рабочем месте раньше? В основном из-за отсутствия баз данных, достаточных для качественного обучения нейронных сетей решать определенные задачи, особенно связанные с распознаванием и классификацией изображений. До 2010 года нейронные сети часто допускали ошибки, путая, например, кошек с собаками или здоровые органы с пораженными опухолью. Однако в 2010 году была создана база данных ImageNet, содержащая 15 миллионов изображений в 22 тысячах категорий. Благодаря такому объему данных стало возможным обучать нейронные сети принимать практически безошибочные решения.

До этого момента развитие нейронных сетей сталкивалось с другой важной проблемой: неэффективностью традиционного метода обучения. Несмотря на то, что количество слоев в нейронной сети играет важную роль, также важен сам метод обучения сети. Ранее использованный метод обратного распространения ошибки был эффективен только для обучения последних слоев сети. Процесс обучения был слишком долгим для практического применения, и скрытые слои глубинных нейронных сетей не работали должным образом. В 2006 году три независимые группы ученых достигли прорыва в решении этой проблемы. Во-первых, Джеффри Хинтон применил предварительное обучение сети с помощью машины Больцмана, обучая каждый слой по отдельности. Во-вторых, Ян ЛеКан предложил использовать сверточные нейронные сети для решения задач распознавания изображений. Наконец, Иошуа Бенджио разработал каскадный автокодировщик, который позволил задействовать все слои глубокой нейронной сети.

С развитием и распространением нейронных сетей стало очевидно, что их использование приобретает все большую важность в различных отраслях. Навыки работы с нейронными сетями становятся крайне ценными, так как они позволяют решать задачи, которые ранее были недоступны для автоматизации. Профессионалы, обладающие знаниями и умениями в области искусственного интеллекта и нейронных сетей, могут принести значительную пользу компаниям и организациям, стремящимся повысить свою эффективность и конкурентоспособность на рынке.

Сегодня нейросети успешно заменяют человеческий труд в разных сферах, даже там, где казалось, что только человек сможет справиться благодаря своему мышлению, опыту и знаниям. Например, исследователи из Ноттингемского университета создали четыре алгоритма машинного обучения для оценки риска сердечно-сосудистых заболеваний, которые показали результаты лучше, чем врачи.

Японская страховая компания Fukoku Mutual Life Insurance заменила 34 сотрудников системой IBM Watson Explorer AI, которая анализирует медицинские сертификаты для определения условий страхования клиентов. Машинное обучение также помогает распознавать мошеннические действия, как, например, в случае с PayPal, где процент мошеннических транзакций составляет всего 0,32%.

Искусственный интеллект сильно улучшил рекомендательные системы в онлайн-магазинах и сервисах, как в случае с Amazon, где 35% продаж осуществляется благодаря рекомендациям. Алгоритм YouTube, Brain, позволил увеличить долю рекомендованных видео до 70%.

Yandex Data Factory разработал алгоритм, способный предсказывать влияние промоакций на объем продаж товаров с точностью 87% и 61% для разных уровней детализации. Нейросети, работающие с естественным языком, используются для создания чат-ботов, что позволяет сократить затраты на колл-центры. На технологии нейронных сетей также основана Albert – маркетинговая платформа, самостоятельно осуществляющая практически все операции. Использующая ее компания-производитель нижнего белья Cosabella в итоге расформировала собственный отдел маркетинга и полностью доверилась платформе.

Обучиться работе с нейросетями не так сложно, как может показаться. Именно поэтому мы создали курс Gneuro, где готовим нейроспециалистов. Там же мы помогаем предпринимателям внедрить нейросети в свой бизнес. Доступ к бесплатному видеоуроку по ссылке.