Нейронные сети: как работают и где используются

Нейронные сети являются мощным средством для машинного обучения, в основе которого лежит эмуляция работы человеческого мозга. Их взаимодействие похоже на работу мозга, так как они соединены таким образом, чтобы последовательно принимать решения или обучаться. Они включают в себя несколько слоев нейронов, соединенных друг с другом, которые могут обучаться и решать задачи различной сложности.

Нейронные сети являются наиболее эффективными для работы с задачами, связанными с изображениями, звуком или текстом. Такие сети могут работать в автономном режиме, используя для решения задачи только данные, либо вместе с другими методами машинного обучения. Они также могут быть способны предсказать результаты в области защиты от вирусов, обнаружения инцидентов и даже обработки лингвистических данных.

В настоящее время применение нейронных сетей растет и используется в многих отраслях. Некоторые применения таких сетей, которые имеют быстрый рост в последние годы, являются:

• распознавание изображений
• обнаружение мошеннических транзакций
• анализ эмоций
• робототехника
• анализ рынка
• трансляция видео
• распознавание речи
• прогнозирование погоды
• защита от кибер-угроз

Использование нейронных сетей предполагает понимание их работы и умение правильно ставить задачи. Знание сплайновых функций, оптимизации и организации слоёв в архитектуре нейронной сети также могут помочь при использовании и создании рабочих моделей в будущем.

История появления нейронных сетей

История появления нейронных сетей проходит через многие десятилетия. Настоящая форма нейронных сетей начала быть развиваться в 1940-х годах, когда Уолтер Питтс и Фрэнсис

Понятие и принцип работы нейронной сети

Нейронная сеть - это модель синтетического интеллекта, которая имитирует работу биологических нейронов. Принцип её работы связан с процессами соединения и передачи информации между нейронами. В нейронных сетях данные представляются как набор структурированных узлов - "нейронов". Нейроны представляют собой элементы, которые вычисляют некоторое значение и имеют способность учиться и прогнозировать в зависимости от входных данных. Необходимые данные для обучения поступают в нейронную сеть и распределяются между её узлами. В дальнейшем, при следующем входном сигнале, нейронная сеть будет производить прогноз благодаря тренировке сети на имеющихся данных. Принцип работы нейронных сетей пытается смоделировать функционирование системы нервных путей человеческого мозга. Существует несколько типов нейронных сетей, которые концентрируются на различных задачах, таких как рекуррентные сети, сверточные нейронные сети, выходно-входная сеть и многослойные нейронные сети.

Плюсы и минусы нейронных сетей

Нейронные сети - передовая наука, и имеют явные преимущества перед традиционными методами анализа данных. Однако при использовании нейронных сетей существует ряд плюсов и минусов, которые необходимо учитывать.

ПЛЮСЫ:

• Возможность работать с большим объемом информации.
• Нейронные сети могут применяться к различным задачам: распознаванию образов, обработке данных, предсказаниям и т.д.
• Они могут извлекать закономерности из больших наборов данных.
• Они способны адаптироваться к сложным задачам.
• Они могут изучать и извлекать сложные закономерности из данных, привнося тем самым в автоматизированные процессы.

МИНУСЫ:

• Требуется большой объем информации для обучения.
• Временные затраты на обучение могут быть довольно высокими.
• Сложность трудно оценивается.
• Нарушения в базе данных могут приводить к неправильной работе нейронных сетей.

Задачи и области применения нейронных сетей

Задачи, заключающиеся в использовании нейронных сетей, состоят в отделении и восстановлении информации. Нейронные сети исследуют и понимают влияния элементов входной информации, а также создают выходную информацию. Главное преимущество использования нейронных сетей состоит в их гибкости и возможности адаптации при обработке текстов, изображений, звука и других данных.

Существуют три основные области применения нейронных сетей:

• Распознавание образов (распознавание письменных и голосовых команд).
• Обучение без учителей (если имеется большое количество данных для обучения, тогда нет необходимости в наличии учителя).
• Обучение с учителем (чаще всего имеется мало данных для обучения, а правильный ответ для каждой поставленной задачи определяется учителем).

Одним из наиболее популярных применений нейронных сетей является обработка изображений и анализ геоданных. Также они могут использоваться для распознавания голоса, анализа машинных данных, облачных вычислений, робототехники и искусственного интеллекта.

Виды нейросетей

Основные типы нейронных сетей — перцептроны, основанные на принципах теории машинного обучения; они представляют собой комбинацию небольших простых сетей, которые соединены между собой. Принцип их работы связан с установлением весов для различных комбинаций входных данных. В зависимости от задачи можно использовать двухуровневые или многоуровневые перцептроны. В современных системах их можно также запрограммировать на различных языках программирования.

Также существуют другие виды нейронных сетей, которые демонстрируют более высокую производительность работы. Они включают в себя рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN). RNN используются для анализа последовательных данных, в то время как CNN являются идеальной архитектурой для анализа различных изображений.

Другие виды нейронных сетей включают в себя:

• Генетические нейронные сети (GNN)
• Реформированные нейронные сети (RNN)
• Мемристические нейронные сети (MNN)
• Составные нейронные сети (CNS)
• Другие архитектуры нейронных сетей

Нейронные сети также могут быть классифицированы на глубокие и обычные нейронные сети, в зависимости от количества уровней и количества весов. В глубоких нейронных сетях большее количество уровней позволяет достигать более высокой точности.

Подходы к обучению нейронных сетей

В этой статье мы рассмотрим различные подходы к обучению нейронных сетей. Их много и они различаются друг от друга своими последствиями. Одни используют математические методы, другие – более простой интерактивный подход. Основные подходы к обучению нейронных сетей включают:

• Условно-статистический подход;
• Обучение на примерах;
• Дифференцированное обучение;
• Генетический алгоритм.

Условно-статистический подход использует статистическую причинно-следственную модель для предсказания вероятных результатов. Этот подход подразумевает определение связей между отдельными переменными, их скоррелированность и зависимость. Обучать модель таким подходом могут посредством машинного обучения или традиционных статистических методов.

В подходе обучения на примерах требуется наличие множества примеров и их анализ. Для составления этих примеров рассматривается истинный результат, при попытке сопоставить ему существующую модель. В процессе анализа модель настраивается и запоминает истинные результаты, а затем становится готовой к использованию для предсказания с учетом новых данных.

Дифференцированное обучение основано на градиентном спуске, который позволяет найти наиболее оптимальное решение в математических моделях. Общая цель дифференцированного обучения заключается в том, чтобы минимизировать ошибку модели, используя алгоритм градиентного спуска для итеративной оптимизации параметров модели. Этот подход позволяет находить более точные решения при меньшем количестве математических операций.

Иногда сети обучают с помощью генетических алгоритмов, используя под

Сбор данных для обучения нейронной сети

Одним из важных элементов обучения нейронной сети является сбор данных. Для получения максимально качественной модели и представления релевантных данных, необходимо иметь в наличии достаточно достоверные данные. В случаях, где обучающая выборка ограничена или находится в сильно непрерывной последовательности, используются различные приемы аугментации и предобработки, такие как:

• Оборачивание данных для улучшения распределения;
• Искусственное расширение предлагаемых данных, используя псевдослучайные величины;
• Изменение диапазона значений признаков для их нормализации;
• Перемешивание данных для рандомизации;
• Зануление не нужных свойств и признаков.

Наконец, необходимо оценить качество и валидность полученного набора данных с помощью статистических процедур, таких как построение гистограмм или отбор признаков.

3 проблемы функционирования нейронных сетей

Несмотря на широкое функциональное и производительное потенциалы технологии нейронных сетей, были известны некоторые основные проблемы в области их функционирования.

Во-первых, это проблема скрытых атрибутов, а именно наличие неизвестных параметров и особенностей, которые могут препятствовать требованиям относительно результатов работы и дать потенциально неправильные результаты.

Во-вторых, большинство имеющихся методов обучения нейронных сетей являются вычислительно затратными. Это значит, что данные методы применяются для маленьких датасетов, что делает эффективное обучение практически невозможным.

Третья проблема возникает из-за свойств, характерных для сетей Глубоких Обучения. Данные сети могут легко переделать модель для достижения более высоких значений правильности ответа. Но это приводит к потере вероятности генерации правильных ответов для новых данных (так называемая проблема переобучения).

Компании, активно использующие и разрабатывающие нейронные сети

Сегодня многие крупные компании уже активно используют и разрабатывают нейронные сети. Последнее пятнадцатилетие принесло огромный прорыв по созданию мощных инструментов для исследований и разработки, к которым относятся и нейронные сети. Они сумели превосходить классические алгоритмы машинного обучения. Нейронные сети стали ключевым инструментом для недостижимых ранее успехов и превосходных результатов, что делает их привлекательными для большинства компаний.

Ниже приведены несколько мировых лидеров, которые активно используют и разрабатывают нейронные сети:

• Google. Главные научные работники компании разработали сверточную сеть глубокого обучения TensorFlow (теперь это открытый исходный код), которая используется для решения большинства проблем и задач.
• IBM. Компания использует нейронные сети для разработки аналитической платформы «IBM Watson», которая может помочь в автоматизации бизнес-процессов, работе с данными и анализе.
• Microsoft. Компания создала свою точку входа для глубокого обучения «Microsoft Cognitive Toolkit», который помогает разработчикам создать и обучать глубокие модели.
• Amazon. Ключевой сервис компании - Amazon Web Services (AWS) - содержит десятки инструментов для глубокого обучения, таких как DeepLens, который позволяет работать с распознавание образов, и Amazon Rekognition, которая помогает распознавать лица, речь и текст.

Сферы для перспективного развития нейронных сетей

Нейронные сети являются одной из наиболее актуальных тем, которые в данный момент исследуются. В среде исследований и разработок постоянно появляются новые подходы, направленные на более тонкую настройку моделей и повышение их общей точности. Следующие разделы посвящены возможным сферам для развития нейронных сетей:

• Улучшение глубокого обучения за счет развития более качественных алгоритмов и архитектур нейронных сетей;
• Эксперименты с адаптивными нейронными сетями для более рационального использования ресурсов и повышения эффективности;
• Построение распространенных систем машинного обучения с использованием нейронных сетей для реального времени анализа и предсказания данных;
• Применение нейронных сетей для ресурсоемких задач, таких как проектирование ситуаций, обработка изображений и другие приложения;
• Усовершенствование нейронных сетей для достижения большей уверенности в прогнозах на различных приложениях;
• Разработка моделей и алгоритмов, использующих глубокое обучение, для профилирования и анализа данных для более эффективного решения практических задач.

Обучение созданию нейронных сетей

В современной цифровой эпохе представление о нейронных сетях может быть довольно сложным процессом, однако участие в правильной процедуре обучения может стать инновационным инструментом для прогресса в области алгоритмов и искусственного интеллекта. Создание нейронных сетей можно разделить на 4 этапа:

• Настройка и инициализация данных
• Формирование архитектуры сети
• Обучение сети на данных
• Тестирование и сравнение

На первом этапе необходимо подготовить данные, а именно выбрать и нормализовать датасет, и правильно инициализировать архитектуру сети. На втором этапе нейронная сеть должна быть средством реализации решаемой задачи. Выбор архитектуры сети будет зависеть от подстрекательных данных и возможности реализации методики обучения. На третьем этапе алгоритм обучения должен работать на данных и применять к ним методы обработки данных. На четвертом этапе происходит анализирование работоспособности и точности модели путем проверки на тестовых наборах данных.

Правильное проектирование и обучение нейронных сетей может приблизить людей к достижению следующего уровня развития технологий. Для того, чтобы нейронные сети перестали представлять глубокую тайну, нужно четко осознавать связь между процессом настройки и инициализации, формирования архитектуры, обучения на данных и тестирования модели, для эффективного использования и правильной работы нейронных сетей.