Приветствую!
В этой статье я расскажу, что такое нейросеть простым языком, как создаются нейронные сети, а также приведу примеры использования нейросетей в нашей жизни.
Если же вас заинтересует заработок с помощью искусственного интеллекта, то в конце статьи я подготовил подборку курсов по данной теме, которые подойдут начинающим.
Что такое нейросеть и зачем она нужна
Нейросеть или по-другому искусственный интеллект работает, как нервная система человека. Она также состоит из множества связанных между собой нейронов. Только в случае с ИИ они не живые, а искусственные. Но они также считывают информацию, анализируют ее и, на основе этого анализа, делают выводы.
Спектр применения нейросетей широк: безопасность, здоровье, финансы, транспорт, спорт и многие другие.
Например, в футболе ее можно применить для анализа игровых ситуаций и принятия решений. Это помогает разработать оптимальную стратегию игры или определить наиболее вероятный исход матча. С точки зрения биомеханики нейросеть может провести анализ движений спортсменов и выявить ошибки в их технике.
Как работают нейросети
Как я уже говорил выше, нейросети состоят из огромного количество нейронов. Эти нейроны распределены по слоям. Каждый нейрон, а потом и каждый слой считывает определенную часть поступающей информации, затем информация из всех слоев складывается и нейросеть выдает результат.
Упрощенно я показал это на картинке с кошкой выше.
Один слой определил, что у «этого» есть 4 ноги и хвост;
Второй слой определил, что это нечто пушистое;
Третий слой, что это милое.
В итоге нейросеть решила, что это кошка.
Но кошки бывают и лысые, сфинксы, например. И если в начале своей работы нейросеть может ошибиться с выводом, что сфинкс это кошка, то чем больше она будет обрабатывать похожих объектов, тем точнее будут ее ответы и будет меньше ошибок.
Например, следующей причиной вывода может быть мяуканье. А если кошка глухонемая?))) Тогда причиной может стать мурлыканье. А если и мурлыкающий аппарат у кошки не работает, то следующей причиной вывода, что это кошка, может послужить ее привычка драть мебель и обои в квартире.
Тот же принцип используется для автоматического перевода текста на другой язык. Чем большее количество текстов будет обрабатывать нейросеть, тем точнее будут ее переводы.
[wpremark preset_name=»default-info» icon_show=»1″ icon_image=»info-circle-regular» icon_color=»#3da2e0″ icon_width=»32″ icon_height=»32″ icon_indent=»16″ background_show=»1″ background_color=»#e3f1f4″ border_top=»0″ border_right=»0″ border_bottom=»0″ border_left=»0″ border_width=»2″ border_color=»#3da2e0″ shadow_show=»0″ shadow_x=»0″ shadow_y=»5″ shadow_blur=»10″ shadow_stretching=»-5″ shadow_opacity=»0.3″ title_show=»0″ title_bold=»0″ title_italic=»0″ title_underline=»0″ title_uppercase=»0″ title_font_size=»18″ title_line_height=»1.5″ text_bold=»0″ text_italic=»0″ text_underline=»0″ text_uppercase=»0″ padding_top=»20″ padding_right=»20″ padding_bottom=»20″ padding_left=»20″ margin_top=»20″ margin_right=»0″ margin_bottom=»20″ margin_left=»0″ border_radius=»5″ block_id=»p8Xh»]Нейросети — это мощный инструмент, который используется в различных областях, обрабатывая большие объемы информации и принимая решение на основе анализа обработанных данных.[/wpremark]
История развития нейросетей
Нейросети зародились еще в 1940-х годах, когда появилась первая модель искусственного нейрона. Однако, настоящий бум в их исследованиях произошел в 1980-х, когда стали разрабатываться более сложные модели, способные обрабатывать большие объемы данных.
Сегодня нейросети применяются во многих областях: от медицины и финансов до промышленности и транспорта. Хороший пример — беспилотные автомобили с автоматической системой управления. Эти системы анализируют информацию с камер и датчиков, определяют расстояния от точки А до точки Б, анализируют дорожное покрытие и решают, какой выбрать маршрут, с какой скоростью двигаться и т.д.
О полноценной замене человека водителем-нейросетью говорить еще рано. На сегодняшний день ИИ скорее помощник в вождении, чем самостоятельный водитель.
Еще один пример — обработка медицинских данных. Нейросети могут анализировать информацию о болезнях и лекарствах, выявлять закономерности и предлагать новые методы лечения.
[wpremark preset_name=»default-info» icon_show=»1″ icon_image=»info-circle-regular» icon_color=»#3da2e0″ icon_width=»32″ icon_height=»32″ icon_indent=»16″ background_show=»1″ background_color=»#e3f1f4″ border_top=»0″ border_right=»0″ border_bottom=»0″ border_left=»0″ border_width=»2″ border_color=»#3da2e0″ shadow_show=»0″ shadow_x=»0″ shadow_y=»5″ shadow_blur=»10″ shadow_stretching=»-5″ shadow_opacity=»0.3″ title_show=»0″ title_bold=»0″ title_italic=»0″ title_underline=»0″ title_uppercase=»0″ title_font_size=»18″ title_line_height=»1.5″ text_bold=»0″ text_italic=»0″ text_underline=»0″ text_uppercase=»0″ padding_top=»20″ padding_right=»20″ padding_bottom=»20″ padding_left=»20″ margin_top=»20″ margin_right=»0″ margin_bottom=»20″ margin_left=»0″ border_radius=»5″]Нейросети продолжают развиваться и находить все новые области применения. Их использование позволяет существенно ускорить и улучшить процессы обработки данных и принятия решений.[/wpremark]
Разновидности нейросетей
Существует несколько разновидностей нейросетей, каждая из которых может выполнять определенные задачи. Ниже приведут примеры наиболее распространенных нейросетей.
Рекуррентные нейронные сети (RNN)
Допустим, вы рассказываете рекуррентной нейронной сети историю про кота, который живет в доме. Сначала она запоминает первое предложение, а потом добавляет к нему следующее и так далее. Так она запоминает всю историю целиком.
А потом, если вы спросите рекуррентную нейронную сеть, где живет кот, она сможет ответить, потому что запомнила всю историю и знает, что кот живет в доме.
Такие нейронные сети используются при переводе языков или в распознавании голоса.
Свёрточные нейронные сети (CNN)
Эти модели применяются для работы с картинками. Сначала свёрточная нейронная сеть разбивает картинку на маленькие кусочки, которые называются фильтрами. Затем эти фильтры проходят по всей картинке и выделяют особенности, например, края, углы, штрихи.
Потом сеть объединяет все эти особенности и понимает, что это за картинка. Например, если на картинке есть кошка, то свёрточная нейронная сеть поймет, что это именно кошка.
Такие нейронные сети используются в медицине для диагностики заболеваний по рентгеновским снимкам или для распознавания дорожных знаков.
Глубокие нейронные сети (DNN)
Глубокие нейронные сети могут учиться на примерах и потом использовать свой опыт, чтобы делать что-то новое.
Допустим, вы показали ей изображение мотоцикла. Она посмотрела на нее и запомнила, что это мотоцикл. Если в дальнейшем ей показать другую картинку с мотоциклом , она сразу скажет, что это тоже мотоцикл.
Такие нейронные сети используются в компьютерных играх, чтобы компьютер мог выигрывать, а также в медицине, чтобы находить болезни и лечить их.
Автоэнкодеры (AE)
Автоэнкодеры — это как магические карандаши, которые сами умеют рисовать. Они учатся на примерах и потом могут создавать новые картинки, которых никогда не было.
Допустим, вы показали ему изображение кота, кто-то другой показал изображение шляпы и сапог. Если в последующем кто-то попросит его нарисовать кота в сапогах со шляпой в зубах — он это сделает. И это не только коты — автоэнкодеры могут рисовать любые картинки, которые им покажут, в любом сочетании.
Такие нейронные сети используются в искусстве, чтобы создавать красивые фото, а также для анализа данных.
[wpremark preset_name=»default-info» icon_show=»1″ icon_image=»info-circle-regular» icon_color=»#3da2e0″ icon_width=»32″ icon_height=»32″ icon_indent=»16″ background_show=»1″ background_color=»#e3f1f4″ border_top=»0″ border_right=»0″ border_bottom=»0″ border_left=»0″ border_width=»2″ border_color=»#3da2e0″ shadow_show=»0″ shadow_x=»0″ shadow_y=»5″ shadow_blur=»10″ shadow_stretching=»-5″ shadow_opacity=»0.3″ title_show=»0″ title_bold=»0″ title_italic=»0″ title_underline=»0″ title_uppercase=»0″ title_font_size=»18″ title_line_height=»1.5″ text_bold=»0″ text_italic=»0″ text_underline=»0″ text_uppercase=»0″ padding_top=»20″ padding_right=»20″ padding_bottom=»20″ padding_left=»20″ margin_top=»20″ margin_right=»0″ margin_bottom=»20″ margin_left=»0″ border_radius=»5″]Примеры применения каждой разновидности нейросетей могут быть различными в зависимости от конкретной задачи, но все они помогают улучшить процессы обработки данных и принятия решений.[/wpremark]
Преимущества нейросетей
Нейросети обрабатывают такие объемы информации, которые человек за то же время просто не в состоянии обработать.
Например, в медицине это может быть жизненно необходимым, если нужно быстро выявить патологию, чтобы как можно быстрее назначить лечение или обнаружить ранние стадии заболеваний и предотвратить их развитие.
Раньше, чтобы анализировать рынок и прогнозировать цены на акции, нужно было тратить много времени и усилий. С помощью нейросетей это можно делать гораздо быстрее и эффективнее.
[wpremark preset_name=»default-info» icon_show=»1″ icon_image=»info-circle-regular» icon_color=»#3da2e0″ icon_width=»32″ icon_height=»32″ icon_indent=»16″ background_show=»1″ background_color=»#e3f1f4″ border_top=»0″ border_right=»0″ border_bottom=»0″ border_left=»0″ border_width=»2″ border_color=»#3da2e0″ shadow_show=»0″ shadow_x=»0″ shadow_y=»5″ shadow_blur=»10″ shadow_stretching=»-5″ shadow_opacity=»0.3″ title_show=»0″ title_bold=»0″ title_italic=»0″ title_underline=»0″ title_uppercase=»0″ title_font_size=»18″ title_line_height=»1.5″ text_bold=»0″ text_italic=»0″ text_underline=»0″ text_uppercase=»0″ padding_top=»20″ padding_right=»20″ padding_bottom=»20″ padding_left=»20″ margin_top=»20″ margin_right=»0″ margin_bottom=»20″ margin_left=»0″ border_radius=»5″]Основное преимущество нейросети заключается в способности обрабатывать большие объемы информации за короткий промежуток времени.[/wpremark]
10 примеров использования нейросетей
Нейросети — это не просто слово, это целая технология, которая способна помочь во многих сферах жизни.
Еще раз приведу 10 примеров их использования.
1. Медицина. Нейросети могут помочь в диагностике заболеваний, анализе медицинских изображений и даже в создании новых лекарств.
2. Финансы. Если вы хотите заработать на бирже, то нейросеть может стать вашим лучшим другом. Потому что она в сотни раз быстрее мониторит рынок и прогнозирует цены на акции.
3. Транспорт. Помощь в управлении транспортом, прокладывании маршрутов и в обеспечении безопасности.
4. Реклама. Нейросети помогут персонализировать рекламу и определить целевую аудиторию.
5. Образование. Создание индивидуальных образовательных программ и адаптивного обучения.
6. Сельское хозяйство. Создание нужного микроклимата в любых условиях, повышение урожайности.
7. Энергетика. Нейросети помогут спрогнозировать потребления энергии и оптимизировать работу энергосистем.
8. Спорт. Разработка индивидуальных программ тренировок, анализ тренировок, разработка стратегий командных игр.
9. Игры. Обучение компьютеров, как противников, что делает игровой процесс более сложным и интересным.
10. Робототехника. Нейросети помогут в создании более умных и самостоятельных роботов.
[wpremark preset_name=»default-info» icon_show=»1″ icon_image=»info-circle-regular» icon_color=»#3da2e0″ icon_width=»32″ icon_height=»32″ icon_indent=»16″ background_show=»1″ background_color=»#e3f1f4″ border_top=»0″ border_right=»0″ border_bottom=»0″ border_left=»0″ border_width=»2″ border_color=»#3da2e0″ shadow_show=»0″ shadow_x=»0″ shadow_y=»5″ shadow_blur=»10″ shadow_stretching=»-5″ shadow_opacity=»0.3″ title_show=»0″ title_bold=»0″ title_italic=»0″ title_underline=»0″ title_uppercase=»0″ title_font_size=»18″ title_line_height=»1.5″ text_bold=»0″ text_italic=»0″ text_underline=»0″ text_uppercase=»0″ padding_top=»20″ padding_right=»20″ padding_bottom=»20″ padding_left=»20″ margin_top=»20″ margin_right=»0″ margin_bottom=»20″ margin_left=»0″ border_radius=»5″ block_id=»9InT»]Кто знает, может быть, через несколько лет мы будем жить в мире, где нейросети будут использоваться повсюду?[/wpremark]
Как создаются нейросети
Для создания используются различные языки программирования. Самый популярный — Python. У него простой синтаксис и богатая библиотека для машинного обучения. Реже используются языки C++, Java, R.
Самое интересное то, что создание нейросетей похоже на обучение маленького ребенка. Нужно дать ей много примеров, чтобы она могла учиться и делать выводы самостоятельно. Например, если мы хотим создать нейросеть, которая будет распознавать лица на фотографиях, то мы должны дать ей много фотографий с разными людьми и указать, кто на них изображен.
[wpremark preset_name=»default-info» icon_show=»1″ icon_image=»info-circle-regular» icon_color=»#3da2e0″ icon_width=»32″ icon_height=»32″ icon_indent=»16″ background_show=»1″ background_color=»#e3f1f4″ border_top=»0″ border_right=»0″ border_bottom=»0″ border_left=»0″ border_width=»2″ border_color=»#3da2e0″ shadow_show=»0″ shadow_x=»0″ shadow_y=»5″ shadow_blur=»10″ shadow_stretching=»-5″ shadow_opacity=»0.3″ title_show=»0″ title_bold=»0″ title_italic=»0″ title_underline=»0″ title_uppercase=»0″ title_font_size=»18″ title_line_height=»1.5″ text_bold=»0″ text_italic=»0″ text_underline=»0″ text_uppercase=»0″ padding_top=»20″ padding_right=»20″ padding_bottom=»20″ padding_left=»20″ margin_top=»20″ margin_right=»0″ margin_bottom=»20″ margin_left=»0″ border_radius=»5″ block_id=»hTai»]Нейросети — это не просто технология, а настоящее чудо техники, помогающее нам во многих сферах жизни.[/wpremark]
Проблемы в области нейросетей
Как и любая другая технология, нейросеть сталкиваются с определенными вызовами и проблемами, которые необходимо решать для улучшения ее работы.
Одной из главных проблем является нехватка данных для обучения нейросетей. Для того чтобы нейросеть могла работать эффективно, ей нужно дать много примеров. Но в некоторых областях данных может быть недостаточно, и это затрудняет создание эффективных нейросетей.
Например, если мы хотим создать нейросеть для распознавания редких заболеваний, то может быть трудно найти достаточное количество данных для ее обучения. Потому что болезнь, сама по себе — редкая.
Еще одной проблемой является сложность интерпретации результатов работы нейросетей.
Нейросети могут давать очень точные результаты, но иногда сложно понять, как они пришли к этим результатам. Это затрудняет принятие решений на основе работы нейросетей. Например, если мы используем нейросеть для диагностики заболеваний, то может быть трудно объяснить пациенту, как именно она определила его диагноз.
Кроме того, нейросети могут сталкиваться с проблемой переобучения. Это происходит, когда нейросеть получает слишком много данных, и она начинает запоминать их вместо того, чтобы учиться на основе общих закономерностей. В результате нейросеть может давать неточные результаты на новых данных. Например, если мы создаем нейросеть для распознавания лиц, то она может начать запоминать конкретные лица вместо того, чтобы учиться на основе общих признаков.
[wpremark preset_name=»default-info» icon_show=»1″ icon_image=»info-circle-regular» icon_color=»#3da2e0″ icon_width=»32″ icon_height=»32″ icon_indent=»16″ background_show=»1″ background_color=»#e3f1f4″ border_top=»0″ border_right=»0″ border_bottom=»0″ border_left=»0″ border_width=»2″ border_color=»#3da2e0″ shadow_show=»0″ shadow_x=»0″ shadow_y=»5″ shadow_blur=»10″ shadow_stretching=»-5″ shadow_opacity=»0.3″ title_show=»0″ title_bold=»0″ title_italic=»0″ title_underline=»0″ title_uppercase=»0″ title_font_size=»18″ title_line_height=»1.5″ text_bold=»0″ text_italic=»0″ text_underline=»0″ text_uppercase=»0″ padding_top=»20″ padding_right=»20″ padding_bottom=»20″ padding_left=»20″ margin_top=»20″ margin_right=»0″ margin_bottom=»20″ margin_left=»0″ border_radius=»5″]Для того чтобы потенциал был реализован полностью, необходимо решать различные вызовы и проблемы, которые возникают в процессе работы с ними.[/wpremark]
Будущее нейросетей
Будущее нейросетей выглядит очень перспективным и обещает много новых возможностей.
Одна из новых возможностей — создание персонализированных медицинских решений. Это когда на основе анализа данных пациента, она сможет предложить индивидуальную диагностику и лечение.
Еще одной новой возможностью является использование нейросетей для создания автономных транспортных средств. Нейросеть может анализировать данные с датчиков и принимать решения о движении автомобиля, что позволит уменьшить количество аварий на дорогах.
Также, нейросети могут быть использованы для создания интеллектуальных домов. Например, нейросеть может анализировать поведение жильцов и автоматически регулировать температуру, освещение и другие параметры в доме. Это позволит улучшить комфортность жизни и снизить расходы на энергию.
Кроме того, нейросети могут быть использованы для создания интеллектуальных роботов. Например, робот может анализировать данные с камер и датчиков и принимать решения о своих действиях. Это позволит создать более эффективных и универсальных роботов, которые смогут выполнять различные задачи.
[wpremark preset_name=»default-info» icon_show=»1″ icon_image=»info-circle-regular» icon_color=»#3da2e0″ icon_width=»32″ icon_height=»32″ icon_indent=»16″ background_show=»1″ background_color=»#e3f1f4″ border_top=»0″ border_right=»0″ border_bottom=»0″ border_left=»0″ border_width=»2″ border_color=»#3da2e0″ shadow_show=»0″ shadow_x=»0″ shadow_y=»5″ shadow_blur=»10″ shadow_stretching=»-5″ shadow_opacity=»0.3″ title_show=»0″ title_bold=»0″ title_italic=»0″ title_underline=»0″ title_uppercase=»0″ title_font_size=»18″ title_line_height=»1.5″ text_bold=»0″ text_italic=»0″ text_underline=»0″ text_uppercase=»0″ padding_top=»20″ padding_right=»20″ padding_bottom=»20″ padding_left=»20″ margin_top=»20″ margin_right=»0″ margin_bottom=»20″ margin_left=»0″ border_radius=»5″]В целом, будущее нейросетей выглядит очень перспективным и обещает много новых возможностей. Нейросети могут изменить нашу жизнь к лучшему, улучшив качество медицинской помощи, снизив количество аварий на дорогах, повысив комфортность и безопасность жизни.[/wpremark]
5 шагов, чтобы стать разработчиком нейросетей
Чтобы стать разработчиком нейросетей с нуля, предстоит выполнить следующие шаги
1. Изучить, как работает машинное обучение и нейронные сети. Это поможет создавать компьютерные программы, которые могут учиться и делать сложные задачи.
2. Выучить язык программирования. Например, можно выбрать язык Python.
3. Изучить специальные программы, которые помогают создавать нейросети. Например, TensorFlow или PyTorch.
4. Пойти учиться к профессионалам, которые уже знают, как создавать нейросети. Это можно делать, например, через интернет-курсы или книги.
5. После обучения можно найти работу в компании, которая этим занимается. Или даже создать свою собственную компанию!
5 курсов по созданию нейросетей, которые подойдут новичку
1. Курс от Нетологии «Машинное обучение»
Курс научит обрабатывать данные, строить различные модели машинного обучения и нейронных сетей. Благодаря знаниям, полученным на курсе вы сможете найти работу по душе.
2. Еще один курс от Нетологии. Бесплатный. «Искусственный интеллект: создайте свою первую нейросеть»
3. Курс от образовательной платформы Skillbox «Machine Learning с нуля до Junior»
За год подготовитесь к работе ML-инженером: получите необходимую математическую подготовку, освоите Python, научитесь работать с данными и создадите свои первые модели машинного обучения.
4. Еще один курс от Skillbox «Профессия Machine Learning Enginee»
Пройдя этот курс yаучитесь создавать модели ML и обучать нейронные сети. Через 9 месяцев сможете трудоустроиться ML-инженером, параллельно продолжите проходить курс и дорастёте до уровня Middle.
5. Курс в GeekBrains на факультете искусственного интеллекта «Специалист Data Science»
Курс с упором на практику и гарантией трудоустройства после прохождения, прописанной в договоре на обучение.
[wpremark preset_name=»default-info» icon_show=»1″ icon_image=»warning-outline-light» icon_color=»#3da2e0″ icon_width=»32″ icon_height=»32″ icon_indent=»16″ background_show=»1″ background_color=»#e3f1f4″ border_top=»0″ border_right=»0″ border_bottom=»0″ border_left=»0″ border_width=»2″ border_color=»#3da2e0″ shadow_show=»0″ shadow_x=»0″ shadow_y=»5″ shadow_blur=»10″ shadow_stretching=»-5″ shadow_opacity=»0.3″ title_show=»0″ title_bold=»0″ title_italic=»0″ title_underline=»0″ title_uppercase=»0″ title_font_size=»18″ title_line_height=»1.5″ text_bold=»0″ text_italic=»0″ text_underline=»0″ text_uppercase=»0″ padding_top=»20″ padding_right=»20″ padding_bottom=»20″ padding_left=»20″ margin_top=»20″ margin_right=»0″ margin_bottom=»20″ margin_left=»0″ border_radius=»5″]Если вам интересны более простые способы заработка на нейросетях, рекомендую прочитать эту статью: Как заработать на нейросетях — 5 способов[/wpremark]
Заключение
Надеюсь мне удалось рассказать вам, что такое нейросеть простым языком без заумных терминов и выражений.
Я считаю, что будущее технологий связанных с нейросетями безгранично и мы можем ждать новых удивительных открытий.
Жду ваших комментариев и вопросов, на которые отвечаю лично.
