Что это такое нейронка
Содержание
Содержание
Человеческий мозг — восхитительное устройство. Он вдохновляет современных исследователей, которые создают искусственные нейроны, словно ученики скульптора, копирующие бюст Сократа. И результат тому — искусственная нейронная сеть (ИНС), одно из самых обсуждаемых явлений современности.
Почему нейронная, почему сеть
Глубокое понимание нейросетей предполагает, что вы в курсе понятий математическая функция, перцептрон и матрица весов. Мы же предлагаем поговорить про это явление на общечеловеческом языке, чтобы всем было понятно.
Искусственная нейронная сеть неспроста получила такое название, ссылаясь к работе нейронов головного мозга. Под нейросетью понимается система вычислительных единиц — искусственных нейронов, функционирующих подобно нейронам мозга живых существ. Как и биологические, искусственные нейроны получают и обрабатывают информацию, после чего передают ее дальше. Взаимодействуя друг с другом, нейроны решают сложные задачи.Среди них:
Нейронная сеть воспроизводит психические процессы, например, речь, распознавание образов, творческий выбор, мышление. Те области, которые еще вчера мыслились нами как возможности исключительно человеческого разума, становятся доступными искусственному интеллекту. Другое преимущество нейросетей перед традиционным ПО — возможность обучаться. Нейронные сети апгрейдятся на основе поступающих данных о мире людей, опыта и ошибок. И, надо сказать, они уже здорово эволюционировали.
Кому это выгодно
Термин «нейронная сеть» появился еще в 1943 году, но популярность эта технология обрела только в последние годы: посредством магазинов приложений стало распространяться ПО, созданное при помощи нейросетей, в колонках новостей запестрели заголовки о фантастических возможностях искусственного интеллекта. Сегодня нейронные сети используются во множестве сфер.
Нейросети для развлечений
Нейросети знают многое о человеческих лицах: по фотографии они могут определить возраст, пол, настроение, спрогнозировать, как лицо будет выглядеть в старости, анимировать статическое изображение, заставив Барака Обаму говорить то, что он не говорил, и оживить знаменитую Мону Лизу. По фотографии теперь можно найти человека, а китайские нейросети Megvii даже ищут собак по изображению носа. Причем ИНС работает не только с изображениями, но и со звуком. Массачусетский технологический институт недавно представил нейросеть (Speech2Face), определяющую национальность, пол и возраст человека по голосу.
Звучит впечатляюще и пугающе. Конечно, мы можем развлекаться, играя со своей фотографией, но только представьте, какой отнюдь не развлекательный потенциал у этой технологии. Уже сейчас можно найти любого человека по фото, создать реалистичные несуществующие лица для рекламы, модельного бизнеса или кино, заставить статичные изображения говорить и двигаться. Нетрудно представить, что нейросети скоро станут целой индустрией.
Нейросети на службе правительства
Нейросети способны помогать правоохранительным органам искать преступников, бороться с наркобизнесом и терроризмом, быстро находить в интернете противозаконный контент. Как и при использовании камер наблюдения, здесь есть свои сложности, ведь нейросети можно применять как для поиска пропавших детей в отряде «Лиза Алерт», так и для ужесточения контроля над населением.
Уже есть несколько примеров проектов внедрения искусственных нейронных сетей в России. В ГИБДД хотят научить нейросеть обнаруживать факт кражи автомобильных номеров. По изображению автомобиля ИНС сможет установить, соответствует ли машина своему номеру. Это поможет своевременно выявлять подделку или кражу номеров. Руководитель Департамента транспорта Москвы Максим Ликсутов подтвердил, что данная программа сейчас проходит тестирование.
Еще один пример возможностей нейросетей в распознавании изображений – эксперимент Департамента информационных технологий Москвы по созданию сервиса для передачи показаний приборов учета воды. Возможно, вскоре нам не придется вводить показания вручную, достаточно будет лишь сфотографировать свой счетчик, а нейросеть сама распознает цифры с изображения.
Нейросети и бизнес
Нейросети — настоящий подарок для бизнеса и горе для работников. Мы живем в эпоху, когда данные имеют огромную ценность. Поверьте, мировые корпорации уже проанализировали ваш профиль в соцсетях и предоставляют вам персонализированную рекламу. Только представьте, что способности сетей искусственных нейронов к анализу и обобщению можно использовать для получения еще большего массива знаний о потребителях. Например, в 2019 году компания McDonald’s наняла специалистов по разработке нейросетей для создания индивидуальной рекламы. Потом не удивляйтесь, откуда бизнес знает о том, какую еду, одежду и косметику вы предпочитаете.
В банковской сфере нейросети уже применяются для анализа кредитной истории клиентов и принятия решений о выдаче кредита. Так, в 2018 году «Сбербанк» уволил 14 тысяч сотрудников, которых заменила «Интеллектуальная система управления» на основе нейросети. Вместо людей рутинные операции теперь выполняет обучаемый искусственный интеллект. По словам Германа Грефа, подготовку исковых заявлений нейросети проводят лучше штатных юристов. Также финансисты обращаются к прогностическим способностям искусственного интеллекта для работы с плохо предсказуемыми биржевыми индексами.
Нейросети в сфере искусства
Что будет, если нейросеть познакомить с шедеврами мировой живописи и предложить написать картину? Будет новое произведение искусства. Предложите нейросети сочинения Баха, и она придумает похожую мелодию, книги Джоан Роулинг – она напишет книгу «Гарри Поттер и портрет того, что похоже на большую кучу золы». Книга «День, когда Компьютер написал роман», созданная японской нейросетью, даже получила премию HoshiShinichiLiteraryAward.
Специалисты компании OpenAI заявляют, что их программа по созданию текстов пишет любые тексты без человеческого вмешательства. Тексты за авторством нейросети не отличаются от тех, что написаны человеком. Однако в общественный доступ программа не попала, авторы опасаются, что ее будут использовать для создания фейк-ньюс.
В 2018 году на аукционе «Сотбис» за полмиллиона долларов был продан необыкновенный лот: «Эдмонд де Белами, из семьи де Белами. Состязательная нейронная сеть, печать на холсте, 2018. Подписана функцией потерь модели GAN чернилами издателем, из серии одиннадцати уникальных изображений, опубликованных Obvious Art, Париж, в оригинальной позолоченной деревянной раме». Робби Баррат, художник и программист, научил нейросети живописи настолько, что теперь она уходит с молотка как шедевры искусства.
Появились нейросети-композиторы и даже сценаристы. Уже снят короткометражный фильм по сценарию, написанному искусственным интеллектом («Sunspring») — вышло бессмысленно и беспощадно, как заправский артхаус. Тем временем нейросеть от Яндекса произвела на свет пьесу для симфонического оркестра с альтом и альбом «Нейронная оборона» в стиле группы «Гражданская оборона», а позже начала писать музыку в стиле известных исполнителей, например группы Nirvana. А нейросеть под названием Dadabots имеет свой канал на YouTube, где генерируется deathmetal музыка.
Удивительно, как органично нейросети вписались в мир современного искусства. Получим ли мы робота-Толстого через пару лет? Сможет ли нейросеть постигнуть все глубины человеческих проблем и чувств, чтобы творить не компиляцию, а настоящее искусство? Пока эти вопросы остаются открытыми.
Нейросети в медицине
Нейросети уже помогают улучшить качество диагностики различных заболеваний. Анализируя данные пациентов, искусственный интеллект способен выявлять риск развития сердечно-сосудистых заболеваний, об этом заявляют ученые Ноттингемского университета. По данным исследования, обученная нейросеть прогнозирует вероятность инсульта точнее, чем обычный врач по общепринятой шкале.
В открытом доступе появились даже приложения для диагностики на основе нейросетей, например SkinVision, которое работает с фотографиями родинок и определяет доброкачественность или злокачественность вашего невуса. Точность приложения — 83 %.
Скайнет готовится к атаке?
Все ли так оптимистично в применении нейросетей? Есть ли сценарии, при которых эта технология может нанести вред человечеству? Вот несколько самых актуальных проблем на сегодняшний день.
Безработица. Уже сейчас в сети можно встретить немало тестов а-ля «заменят ли роботы и нейросети вашу профессию». С одной стороны, забавно, с другой — пугающе. Нейросети способны оставить без работы дизайнеров, художников, моделей, копирайтеров, административных служащих среднего звена — и это только малый перечень того, где искусственный интеллект показывает сейчас вполне впечатляющие результаты.
Выводы и прогнозы
Нейросети стремятся сделать мир более персонализированным: каждому из нас будут предлагаться блюда, музыка, фильмы и литература по вкусу. В сериалах мы сможем выбирать развитие сюжета, кстати, Netflix уже экспериментирует с такими решениями.
Так как искусственный интеллект уже начал выполнять человеческие задачи, миллионы квалифицированных специалистов могут постепенно лишаться рабочих мест. Работодателю будет проще запустить нейросеть, чем нанимать человека. По тонкому замечанию Антона Балакирева, руководителя интернет-портала Robo-sapiens.ru, нейросети не уходят на пенсию, не страдают алкоголизмом и депрессией. Идеальный работник.
Однако искусственный интеллект по-прежнему не может заменить человеческий мозг. В вопросах ответственности, норм морали и нравственности, а также критических систем безопасности нам не следует доверять нейросети безраздельно, пусть она и умнее нас. Доверяй, но проверяй.
Нейронные сети
Что такое нейронные сети?
Нейронные сети, известные также как искусственные нейронные сети (ANN) или смоделированные нейронные сети (SNN), являются подмножеством алгоритмов машинного обучения и служат основой для алгоритмов глубокого обучения. Понятие «нейронные сети» возникло при попытке смоделировать процессы, происходящие в человеческом мозге при передаче сигналов между биологическими нейронами.
Искусственные нейронные сети (ANN) состоят из образующих слои узлов: слой входных данных, один или несколько скрытых слоев и слой выходных данных. Каждый узел (искусственный нейрон) связан с другими узлами с определенным весом и пороговым значением. Если вывод какого-либо узла превышает пороговое значение, то этот узел активируется и отправляет данные на следующий уровень сети. В противном случае данные на следующий уровень сети не передаются.
Для обучения и постепенного повышения точности нейронных сетей применяются обучающие данные. При достижении требуемой точности алгоритмы обучения превращаются в мощные инструменты для вычислений и искусственного интеллекта, что позволяет использовать их для классификации и кластеризации данных с высокой скоростью. Задачи из области распознавания речи или изображений можно выполнить за несколько минут, а не за несколько часов, как при распознавании вручную. Одной из наиболее известных нейронных сетей является алгоритм поиска Google.
Принцип работы нейронных сетей
Представим каждый отдельный узел в виде модели линейной регрессии, состоящей из входных данных, весовых коэффициентов, смещения (или порогового значения) и выходных данных. Эту модель можно описать следующей формулой:
∑wixi + bias = w1x1 + w2x2 + w3x3 + bias
output = f(x) = 1 if ∑w1x1 + b> = 0; 0 if ∑w1x1 + b
После определения слоя входных данных необходимо назначить весовые коэффициенты. Они помогают определить важность той или иной переменной: чем выше весовой коэффициент, тем существеннее его вклад в выходные данные по сравнению с другими входными данными. Затем произведения входных данных и соответствующих им весовых коэффициентов суммируются. Наконец, выходные данные передаются через функцию активации, которая вычисляет результат. Если полученный результат превышает установленное пороговое значение, узел срабатывает (активируется), передавая данные на следующий слой сети. Выходные данные одного узла становятся входными данными для следующего узла. Такой последовательный процесс передачи данных между слоями характерен для нейронных сетей прямого распространения.
Попробуем представить отдельно взятый узел в виде двоичных чисел. Для более наглядной демонстрации этой концепции рассмотрим реальный пример: допустим, вам нужно принять решение, стоит ли идти на серфинг (Да: 1, Нет: 0). Решение «идти» или «не идти» — наш прогнозируемый результат или «y c крышечкой». Предположим, существует три фактора, которые влияют на принятие решения:
Предположим, у нас имеются следующие входные данные:
Теперь нам нужно присвоить весовые коэффициенты для определения важности. Чем выше значение весового коэффициента, тем большим будет влияние конкретной переменной на решение или результат.
Наконец, установим пороговое значение 3, т. е. величина смещения будет равна –3. Теперь, когда все входные данные готовы, можно подставить значения в формулу и получить желаемый результат.
Y-hat = (1*5) + (0*2) + (1*4) – 3 = 6
С помощью функции активации, о которой было сказано в начале раздела, можно вычислить выходные данные для этого узла: результат равен 1, так как 6 больше 0. Это означает, что нам стоит идти на серфинг; если же изменить весовые коэффициенты или пороговое значение, результат вычисления для данной модели может отличаться. Из примера, приведенного выше, следует, что нейронная сеть способна принимать решения с возрастающей степенью сложности, в зависимости от выходных данных предыдущих решений или слоев.
В предыдущем примере для иллюстрации математических понятий были использованы персептроны, в то время как в нейронных сетях применяются сигмоидальные нейроны, значения которых могут находиться в диапазоне от 0 до 1. По своему принципу работы нейронные сети схожи с деревьями принятия решений, поэтому в результате передачи данных от одного узла к другому, при x значений от 0 до 1, влияние того или иного изменения отдельной переменной на выходные данные любого узла и, следовательно, выходные данные нейронной сети уменьшается.
Когда речь заходит о более практических сценариях использования нейронных сетей, например распознавание или классификация изображений, то для обучения алгоритма используется контролируемое обучение или маркированные наборы данных. В ходе обучения модели нам потребуется оценить точность с помощью функции стоимости (или потерь). Это так называемая среднеквадратическая ошибка (MSE). В уравнении ниже используются следующие обозначения:
Конечная цель — минимизировать функцию стоимости, чтобы обеспечить корректность для каждого отдельно взятого наблюдения. В процессе корректировки весовых коэффициентов и смещения модель использует функцию стоимости и обучение с подкреплением для достижения точки сходимости или локального минимума. Корректировка весовых коэффициентов происходит с помощью алгоритма градиентного спуска, что позволяет определить стратегию уменьшения количества ошибок (или минимизации функции стоимости). С каждым шагом обучения параметры модели корректируются, пока не будет достигнут минимум.
Для более подробного изучения математических понятий, используемых в нейронных сетях, рекомендуем прочитать статью на сайте IBM Developer.
Большинство глубоких нейронных сетей относятся к алгоритмам прямого распространения, т. е. данные передаются только в одном направлении — от входа к выходу. Однако для обучения моделей может также применяться метод обратного распространения ошибки, когда данные передаются в противоположном направлении — от выхода к входу. Метод обратного распространения ошибки позволяет вычислить и объяснить ошибки, связанные с каждым нейроном, что позволяет скорректировать и адаптировать параметры модели соответствующим образом.
Виды нейронных сетей
Нейронные сети можно разделить на несколько видов, в зависимости от целевого назначения. Вот список наиболее распространенных видов нейронных сетей, имеющих практическое применение:
Персептрон — первая нейронная сеть, созданная Фрэнком Розентблаттом в 1958 году. Она содержит один нейрон и представляет собой простейшую форму нейронной сети:
Эта статья посвящена в основном нейронным сетям прямого распространения или многослойным персептронам (MLP). Они состоят из следующих слоев: входные данные, один или несколько скрытых слоев и выходные данные. Хотя такие нейронные сети формально относятся к категории MLP, фактически они состоят из сигмоидальных нейронов, а не персептронов, так как большинство реальных задач нелинейны. Данные, поступающие в эти модели, используются для обучения; они лежат в основе алгоритмов компьютерного зрения, обработки данных на естественном языке и других нейронных сетей.
Сверточные нейронные сети (CNN) похожи на сети прямого распространения, однако они, как правило, применяются для распознавания изображений, выявления закономерностей и/или компьютерного зрения. Для обнаружения закономерностей в изображениях с помощью таких сетей применяются законы линейной алгебры, в частности правила перемножения матриц.
Рекуррентные нейронные сети (RNN) имеют в своем составе обратные связи. Такие алгоритмы обучения используются в основном для временных рядов данных с целью прогнозирования будущих событий, например стоимости акций на фондовых биржах или объема продаж.
Сравнение нейронных сетей и глубокого обучения
В обычном разговоре термины «глубокое обучение» и «нейронные сети» могут использоваться как синонимы, загоняя собеседников в тупик. Поэтому стоит отметить, что понятие «глубина» в «глубоком обучении» характеризует лишь количество слоев нейронной сети. Нейронную сеть, в составе которой более трех слоев (включая слой входных данных и слой выходных данных), можно отнести к алгоритмам глубокого обучения. Нейронная сеть с двумя-тремя уровнями считается простой нейронной сетью.
Для лучшего понимания разницы между нейронными сетями и другими разновидностями искусственного интеллекта, например машинным обучением, рекомендуем прочитать публикацию в блоге «Сравнение искусственного интеллекта, машинного обучения, глубокого обучения и нейронных сетей».
История возникновения нейронных сетей
История нейронных сетей намного длиннее, чем принято считать. Сама идея «способной к мышлению системы» возникла еще в Древней Греции, и популярность нейронных сетей менялась с течением времени. Мы же сосредоточимся на ключевых событиях современной эволюции:
1943: Уоррен Маккалок и Уолтер Питтс опубликовали работу «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной деятельности» (внешняя ссылка, PDF, 1 МБ). Целью данного исследования было изучение работы человеческого мозга, а именно: создание сложных моделей путем передачи сигналов клетками мозга или нейронами. Одной из главных идей, возникших в ходе данного исследования, стала аналогия между нейронами с двоичным пороговым значением и булевской логикой (значения 0/1 или утверждения истина/ложь).
1958: Фрэнк Розенблатт в своем исследовании «Персептрон: вероятностная модель хранения и организации информации в головном мозге» (внешняя ссылка, PDF, 1,6 МБ) описал модель персептрона. Он развил идеи Маккалока и Питтса, добавив в формулу весовые коэффициенты. На компьютере IBM 704 Розенблатт смог обучить систему распознавать карточки, маркированные слева и справа.
1974: первым ученым на территории США, описавшим в своей диссертации (внешняя ссылка, PDF, 8,1 МБ) использование алгоритма обратного распространения ошибки в нейронных сетях, стал Пол Вербос, хотя развитием этой идеи занимались многие исследователи.
1989: Янн Лекун опубликовал статью (внешняя ссылка, PDF, 5,7 МБ), в которой было описано практическое использование ограничений обратного распространения ошибки и интеграция в архитектуру нейронной сети для обучения алгоритмов. В данном исследовании нейронная сеть успешно обучилась распознавать рукописные символы почтового индекса, предоставленные Почтовой службой США.
Нейронные сети и IBM Cloud
Компания IBM стоит у истоков развития ИИ-технологий и нейронных сетей, о чем свидетельствуют появление и эволюция IBM Watson. Watson — надежное решение для крупных предприятий, которым требуется внедрить передовые технологии глубокого обучения и обработки данных на естественном языке в свои системы, опираясь на проверенный многоуровневый подход к разработке и реализации ИИ.
Архитектура UIMA (Apache Unstructured Information Management Architecture) и программное обеспечение IBM DeepQA, лежащие в основе Watson, позволяют интегрировать в приложения мощные функции глубокого обучения. С помощью таких инструментов, как IBM Watson Studio, ваше предприятие сможет эффективно перенести ИИ-проекты с открытым исходным кодом в рабочую среду с возможностью развертывания и выполнения моделей в любой облачной среде.
Более подробная информация о том, как приступить к использованию технологии глубокого обучения, приведена на страницах IBM Watson Studio и Deep Learning service.
Как работает нейронная сеть: основная информация
Для далеких от программирования людей вопрос, как работает искусственная нейронная сеть – тайна за семью печатями. Процесс как будто из разряда фантастики – так кажется на первый взгляд. Но на самом деле ничего особо сложного тут нет, если, конечно, не вдаваться в детали, с которыми могут разобраться только специалисты.
Алгоритм работы искусственной нейронной сети так или иначе списан с деятельности человеческого мозга. По крайней мере по аналогии с ним смоделированы аналитические механизмы. Разумеется, есть и определенные отличия между биологией и «цифрой». Вот о процессе работы современной нейронной сети мы сегодня и поговорим.
Сравнение искусственной нейронной сети с человеческим мозгом
Вначале разберем, что из себя представляет наш мозг. В главном органе человеческого тела примерно 86 миллиардов нейронов — клеток, соединенных между собой отростками. Все вместе они представляют огромную сеть, которую называют нейронной. Клетки взаимосвязаны и получают друг от друга информативные сигналы. Данные обрабатываются и далее по цепочке отправляются другим клеткам.
Сравнение искусственной нейронной сети с человеческим мозгом
Искусственная нейронная сеть (ИНС) представляет собой упрощенную модель биологической, где нейроны также взаимодействуют друг с другом, принимая, обрабатывая и передавая информацию. Процесс очень сложный, не каждому под силу его понять, как и работу мозга человека. Работа нейронной сети головного мозга делает так, чтобы мы могли воспринимать информацию, читать буквы, складывать из них слова и предложения. Сеть состоит из нескольких слоев нейронов, где каждый уровень отвечает за свою функцию: распознает цвет, форму, силу звука, объем и т.п.
Исследования мозга и различные эксперименты ведутся регулярно, искусственная сеть пополняется все новыми слоями нейронов. Работа их системна: например, первый определяет форму предмета, второй отвечает за цвет, третий – за размер и т. д. Те предметы, которые не попали под такое настроенное описание, передаются в новые группы этих клеток и исследуются уже ими.
В искусственной нейронной сети на этом моменте заострять внимание не стали. Просто построили упрощенную модель и выделили в ней две основные составляющие: алгоритм и вес решения:
Алгоритм работы нейронной сети
Как работает нейронная сеть? Искусственный интеллект создали на основе биологического аналога. Изобрели машины, которые могут анализировать различную информацию, запоминать ее и затем воспроизводить из памяти. Такие сети наделены возможностью самообучения, могут независимо развиваться, учитывая собственный ошибочный опыт. Нейроны в них соединены между собой синапсами (мостик или контакт).
Ваш Путь в IT начинается здесь
В искусственной сети нейрон выполняет вычислительные действия. Он получает информацию, работает над ней и передает дальше. Все нейроны можно отнести к трем различным типам: входные, скрытые и выходные. Каждый имеет свой цвет: синий, красный и зеленый соответственно. Выделяют еще контекстные нейроны и нейроны смещения.
Каждый из нейронов имеет два основных параметра: входные (input data) и выходные (output data) данные. Входная клетка — это когда input равен output. В других случаях, на месте input образуется информация от суммы всех нейронов предыдущего слоя. Затем при помощи функции активации, она стабилизируется и передается на место output.
Более подробно разберем понятие «синапс». Мы уже говорили, что это так называемый контакт между нейронами. У этих соединителей также имеется свой вес, который позволяет информации меняться, когда она передается по цепочке нейронов. Например, есть три нейрона, передающие друг другу сигнал. Значит есть и три веса, которым наделен каждый из этих нейронов. Нейрон с большим весом будет передавать доминирующую информацию следующему.
Типы нейронных сетей
Любая нейронная сеть состоит из двух основных слоев: принимающий (распределяющий) и обрабатывающий. Если в нейросети только два эти слоя, то ее считают однослойной. Если их количество больше — многослойной. Рассмотрим два этих типа искусственных нейронных сетей (ИНС) подробнее.
Так как в однослойной ИНС только два слоя, то сигнал из входного сразу поступает на выходной. Информация обрабатывается в последнем и сообщает готовый результат. В многослойной ИНС присутствуют все три их типа (входной, скрытый и выходной). Часть информации обрабатывается во втором нейронном слое и передается в третий, который вычисляет и выдает результат.
Работа обратных связей в ИНС заключается в следующем: часть сигнала может вернуться назад. Это расширяет возможности нейронных сетей, которые могут иметь краткосрочную память, подобную человеческой.
Мы в GeekBrains каждый день обучаем людей новым профессиям и точно знаем, с какими трудностями они сталкиваются. Вместе с экспертами по построению карьеры поможем определиться с новой профессией, узнать, с чего начать, и преодолеть страх изменений.
Карьерная мастерская это:
Уже 50 000 человек прошли мастерскую и сделали шаг к новой профессии!
Запишитесь на бесплатный курс и станьте ближе к новой карьере:
Зарегистрироваться и получить подарки
За время развития нейросетей они разделились на разные типы, которые в решении разнообразных задач могут участвовать совместно. На сегодняшний день нет возможности систематизировать какую-то сеть по одному свойству, нужно учитывать несколько параметров: тип входного сигнала, область и принцип применения, качество обучения, характер связи. Набор характеристик присущ любой ИНС, которые применяются в каждом отдельном случае.
Типы нейронных сетей
Нейросети классифицируют еще на такие типы, как сверточные и рекуррентные. Для многих образованных типов ИНС они считаются первоисточниками.
Чтобы работа приносила удовольствие, нужно сначала найти правильную профессию.
Мы подготовили документы, которые помогут не ошибиться с выбором и определить, какая профессия в IT подходит именно тебе.
Благодаря этим гайдам 76% наших студентов смогли найти востребованную профессию своей мечты.
Обычно эти документы доступны только нашим студентам, мы какое-то время будем раздавать их бесплатно, но очень скоро уберем их из открытого доступа.
Скачивай и используй уже сегодня:
Гайд по профессиям в IT
5 профессий с данными о навыках и средней заработной плате
Чек-лист эффективного обучения от Geekbrains
6 правил, которым необходимо следовать для облегчения обучения
Все профессии, которые есть в IT-сфере
63 профессии и необходимые для них навыки
Рекомендации по книгам для востребованных специалистов
6 направлений деятельности и полезная литература по каждому из них
Вид ИНС, где связи между элементами образуют направленную последовательность и могут оперировать различными событиями во времени и пространстве. РНС чаще всего используют в тех случаях, когда требуется разбить большой объем на более мелкие составляющие. Например, распознать голосовое сообщение или текст, написанный от руки. Рекуррентный тип положил начало многим другим сетям (ИНС Элмана, Джордана, Хопфилда).
Преимущества и недостатки нейросети
К преимуществам искусственной нейронной сети относят:
Но ИНС не может решить всех проблем, хотя, казалось бы, созданы именно для этого. Нейросети лишь являются хорошим дополнением к уже имеющемуся функционалу решения задач. Рассмотрим, какие же недостатки существуют у ИНС:
Из-за этих двух минусов искусственные нейросети не способны на вычислительные операции. Например, надо решить математическое уравнение, которое требует последовательных действий. ИНС этого сделать, к сожалению, не смогут.
Сферы использования нейросетей
Работу нейронных сетей используют для решения трудных задач, где требуется аналитический подход — аналогично тому, как думает человеческий мозг.
Среди основных областей практического применения нейронных сетей выделяют:
С каждым годом область применения ИНС расширяется, появляются все новые возможности, которые используются в разных сферах человеческой деятельности. Например, в машинном обучении (вид искусственного интеллекта), в основе которого положена тренировка искусственного интеллекта на примере решения однообразных задач.
Сферы использования нейросетей
Это относится к поисковым системам Google, Yandex, Bing, Baidu. Когда пользователь вводит запрос, то алгоритмы учатся определять необходимую степень соответствия и предоставлять ту информацию, которая ищется.
Еще одна сфера применения ИНС — робототехника. Нейросети используют в разработке «мозговой» деятельности андроидов, особенно при больших объемах задач. Инженеры и программисты компьютерных систем применяют нейронные сети в параллельных вычислениях, а математикам ИНС помогает решать их профессиональные задачи.