Нейронные сети относятся к семейству технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Несколько отраслей и предприятий уже используют эти передовые технологии и концепции, чтобы получить преимущество на рынке. Промышленные и бизнес-секторы, такие как банковское дело, розничная торговля, здравоохранение, маркетинг, производство используют системы и приложения на основе ИИ.
Изучение нейросетей может потребовать больших усилий, и лучший способ овладеть этими навыками — практиковаться. Один из вариантов практики, который поможет понять механизм действия – это узнать, как сделать нейросеть. Вы можете исследовать мир этих моделей и создавать инновационные системы. Вы можете комбинировать нейросети с другими новейшими технологиями и концепциями.
Что же такое нейронная сеть?
Проект нейросети включает в себя проектирование, внедрение и обучение искусственных нейронных сетей для решения конкретных проблем или задач. Нейронные сети — это тип модели машинного обучения, которая может учиться на больших наборах данных, чтобы делать прогнозы или классификации, и может применяться в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка и робототехника. Они часто включают сложные алгоритмы, предварительную обработку данных и настройку гиперпараметров для достижения оптимальной производительности.
Три примера нейронных сетей включают сверхточные (CNN), используемые для распознавания и классификации изображений, рекуррентные (RNN), используемые для обработки естественного языка и прогнозирования последовательности, и генеративно-состязательные сети (GAN), используемые для создания реалистичных изображений и данных. Сделать нейросеть онлайн проще в формате RNN.
Какую роль играет искусственный нейрон?
Самый первый шаг к пониманию того, что делает искусственная нейронная сеть, — это понять нейрон. Нейросети имитируют настоящие нейроны человеческого мозга, отсюда и название. Нейроны имеют ответвления, отходящие от них с обоих концов, называемые дендритами. Один не может сделать многого, но когда тысячи нейронов соединяются и работают вместе, они становятся мощными и могут обрабатывать сложные действия и концепции. Компьютерный узел работает так же, как человеческий нейрон.
Концепция: независимые значения (входные сигналы) проходят через «нейрон» для генерации зависимого значения (выходного сигнала). То, что мы слышим, обоняем, осязаем, что бы это ни было, обрабатывается как входной слой, а затем отправляется как выход. Для нашего цифрового нейрона независимые значения (входные сигналы) проходят через «нейрон», чтобы сгенерировать зависимое значение (выходной сигнал).
Для чего нужны нейросети?
Шесть примеров использования нейросетей в нашей повседневной жизни включают в себя:
-
Голосовые помощники, такие как Siri и Алиса.
-
Распознавание изображений в социальных сетях и системах безопасности.
-
Персональные рекомендации в интернет-магазинах и стриминговых сервисах.
-
Языковой перевод в чат-ботах и приложениях для изучения языков.
-
Выявление мошенничества в финансовых операциях.
-
Создание текстового и графического контента.
Нейросети в IT
В сфере IT нейронные сети упрощают создание проектов. Рассмотрим несколько наглядных примеров.
-
Криптография. Вы можете разработать приложение для шифрования и дешифрования, используя диаграммы состояний и таблицы. Выходные данные будут включать зашифрованный/дешифрованный вывод.
-
Финансовый сектор значительно изменился за последние несколько лет благодаря внедрению передовых технологий и цифровых систем. Вы можете использовать их для разработки интеллектуальной системы кредитного скоринга для банков. Эти приложения могут предложить улучшенные возможности прогнозирования с более высокой точностью и возможностями классификации. На первом этапе вы должны извлечь реальную кредитную информацию для подробной аналитики.
-
Автоматическая система генерации музыки. Вы можете создавать настоящую музыку без каких-либо базовых знаний об игре на инструментах. Вы можете разработать эти системы для досуга или профессионального создания музыки. Достаточно использовать данные файла MIDI для разработки этих приложений, а также можно создать модель LSTM для создания новых и интересных композиций. С помощью глубоких моделей вы можете запрограммировать различные методы для изучения и обнаружения широкого спектра закономерностей. Они могут включать в себя различные музыкальные стили и гармонии.
-
Прогнозирование стоимости фондового рынка с использованием RNN. Рекуррентные нейронные сети, RNN могут управлять последовательностями различной длины. Вы можете предсказать стоимость акций любой организации, используя историю стоимости акций, данные компании и рыночные данные. Последовательности могут быть использованы для определения цены акций, краткосрочной и долгосрочной статистики.
Как устроены нейронные сети
Нейронные сети — это параллельные системы обработки информации, состоящие из ряда простых нейронов (также называемых узлами или единицами), которые организованы слоями и соединены связями. Искусственные модели имитируют взаимосвязанные структуры мозга и нервной системы животных и человека, где нейроны соответствуют телам клеток, а связи эквивалентны аксонам в биологии.
Входные переменные подаются на входных блоках, которые распределяют информацию по связям. Таким образом, входные переменные умножаются на веса соединения между входным и скрытым слоями. Скрытые нейроны суммируют взвешенные сигналы от входных нейронов, а затем проецируют эту сумму на функцию активации. Результирующие активации скрытых нейронов анализируются связями между скрытыми и выходными и отправляются на выходные нейроны. Выходной нейрон также выполняет суммирование и проекцию своей функции активации. Далее рассмотрим вопрос о том, нейросеть где можно сделать.
Теория создания искусственного интеллекта
Рассмотрим, как сделать нейросеть на python с использованием автоэнкодеров. Автоэнкодеры - это самые простые формы архитектур глубокого обучения. В этих сетях входные данные в первую очередь сжимаются в низкоразмерном коде. Следующий шаг включает в себя реконструкцию вывода с использованием компактного представления кода. Автоэнкодеры также называют нейросетями с прямой связью. Это потому, что в них встроены три отдельных компонента. Кодер, код и декодер — это три компонента.
В этих нейронных сетях ввод проходит через кодировщик, а затем генерирует код. Затем этот код используется декодером для обработки вывода. Выход получается в этом процессе, и он идентичен входу. Для разработки проекта вам потребуется метод кодирования, функция потерь и метод декодирования. Мы предлагаем вам использовать двоичную кросс-энтропию или среднеквадратичную ошибку в качестве двух вариантов функции потерь. Метод обратного распространения можно использовать для обучения автоэнкодеров.
Разработка архитектур нейронных сетей с нуля для решения более сложных задач обычно выполняется целыми исследовательскими группами, и сложную нейросеть сделать самому практически нереально. Однако есть некоторые вещи, о которых следует помнить. Более глубокие сети имеют большую абстракцию, но и более высокую сложность.
