Нейросети

Нейросеть, или искусственная нейронная сеть — это математическая модель машинного обучения, похожая по структуре и функциональности на биологические нейронные сети головного мозга человека. Она состоит из взаимосвязанных узлов — нейронов, которые обрабатывают и передают сигналы друг другу, а также выполняют параллельные вычисления для обработки входных данных.

Зачем нужны нейросети

Как работают нейросети

Как обучить нейросеть

Виды нейронных сетей

Плюсы и минусы нейросетей

Как нейросети применяются в жизни

Зачем нужны нейросети

Нейронные сети выполняют ряд функций:

• решение сложных задач. Такие модели могут выполнять действия, которые трудно или невозможно сделать с помощью традиционных компьютерных алгоритмов. Например, распознавание образов, обработка естественного языка, прогнозирование временных рядов;
• обработка больших объемов данных. Нейросети хорошо справляются с анализом огромных массивов неструктурированных данных, находя в них сложные закономерности и взаимосвязи;
• автоматизация и экономия ресурсов. Они могут самостоятельно выполнять задачи, которые раньше требовали человеческого вмешательства, что значительно повышает производительность в различных отраслях;
• преодоление шума в данных. Нейронные сети устойчивы к зашумленным, неполным или противоречивым данным, что важно в реальных условиях;
• улучшение пользовательского опыта. Браузеры используют их для повышения качества поисковой выдачи и релевантности ответов на запросы пользователей:

Поисковик Яндекса использует нейросеть при обработке запросов

Как работают нейросети

Опишем структуру самых распространенных нейронных сетей:

• искусственные нейроны. Основные единицы нейросети. Они соединены между собой синапсами, по которым передаются сигналы; 
• связи (веса). Числовые параметры, определяющие силу сигнала между нейронами;
• входной слой. Получает входные данные;
• скрытые слои. Выполняют вычисления и передают информацию от входного к выходному слою. Их количество и структура определяют архитектуру нейросети;
• выходной слой. Производит результат на основе входных данных и вычислений скрытых слоев;
• функция активации. Определяет выходной сигнал нейрона в зависимости от взвешенной суммы входных сигналов.

Таким образом, данные промта поступают на входные нейроны, которые преобразуют их в сигналы, а затем распространяются по скрытым слоям с применением весовых коэффициентов и функций активации. На выходе нейросети формируется ответ или решение задачи. Выходные нейроны преобразуют сигналы в конечный результат. Во время обучения веса связей корректируются для минимизации ошибки между желаемым и фактическим выходом. 

В основе работы нейросетей лежат следующие принципы:

• распределенные вычисления. Вся информация в такой модели хранится в виде связей между элементами сети. Отдельные элементы или связи не несут полной информации: знания распределены по всей нейросети;
• параллельные вычисления. Нейроны сети работают одновременно и параллельно, обрабатывая входную информацию;
• адаптивность. Нейросеть способна обучаться на примерах, подстраивая веса связей между нейронами для получения нужного выходного сигнала;
• обобщение. После обучения на конечном наборе примеров нейросеть может обобщать полученные знания в новые, ранее не встречавшиеся данные;
• отказоустойчивость. Повреждение части связей или нейронов не приводит к полной потере работоспособности, так как информация распределена по всей сети;
• нелинейность. Использование функций активации позволяет нейросетям решать нелинейные задачи.

Как обучить нейросеть

Отметим основные этапы обучения нейросети.

1. Определение цели. Определите цель обучения, например:

• классификация;
• регрессия; 
• сегментация; 
• распознавание изображений;
• прогнозирование цен;
• генерация текста.

2. Сбор и подготовка данных:

• сбор. Найдите подходящий набор данных, например из открытых источников или собственной базы;
• очистка. Удалите дубликаты и пропуски, исправьте ошибки;
• разметка. Если задача требует меток, например для классификации, вручную разметьте данные или используйте инструменты автоматической разметки;
• разделение. Разделите данные на обучающую, валидационную и тестовую выборки. К примеру, в пропорции 70/15/15.

3. Выбор архитектуры модели. Решите, какую модель использовать:

• полносвязные сети. Для табличных данных;
• сверточные нейронные сети (CNN). Для работы с изображениями;
• рекуррентные сети (RNN, LSTM, GRU). Для обработки последовательностей (например, текста);
• трансформеры. Для сложных NLP-задач или больших языковых моделей, таких как GPT.

4. Настройка гиперпараметров:

• размеры слоев. Количество нейронов в каждом слое;
• функция активации. ReLU, Sigmoid, Tanh и другие;
• потери. Например, Cross-Entropy, MSE;
• оптимизатор. К примеру, Adam, SGD, RMSProp;
• шаг обучения. Скорость, с которой сеть обновляет веса.

5. Обучение модели:

• задайте количество эпох и размер батча (партии данных);
• запустите обучение, передавая данные через модель;
• используйте GPU или TPU для ускорения, например с помощью библиотек, таких как TensorFlow или PyTorch.

6. Оценка и валидация:

• проверьте качество модели на валидационной выборке;
• используйте такие метрики, как точность (accuracy), полнота (recall), F1-score, ROC-AUC.

7. Оптимизация модели:

• регуляризация. L1/L2, дропаут;
• подбор гиперпараметров. Grid Search, Random Search, или автоматические методы типа Optuna.

8. Тестирование. Проверьте модель на тестовой выборке, которую она ранее не видела.

9. Развертывание:

• экспортируйте модель, например в формате ONNX или TensorFlow SavedModel;
• интегрируйте ее в приложение или сервис;
• организуйте мониторинг для отслеживания производительности в реальных условиях.

Виды нейронных сетей

В зависимости от архитектуры и функций нейросети бывают:

• прямыми. Сигнал проходит в одном направлении, от входа к выходу;
• обратными. Имеют обратные связи, что позволяет им корректировать ошибки в процессе обучения;
• аналоговыми. Используют аналоговые значения для представления данных;
• цифровыми. Используют двоичные значения;
• многослойными (MLP). Самый распространенный тип, структуру которого мы описали в предыдущем пункте; 
• сверточными (CNN). Применяются для обработки изображений и видео, используют операции свертки для извлечения локальных признаков;
• рекуррентными (RNN). Содержат обратные связи, позволяющие использовать выходы некоторых нейронов на следующем шаге вычислений. Подходят для обработки последовательных данных, таких как текст, речь и временные ряды;
• с долговременной памятью (LSTM). Вид рекуррентных нейронных сетей, способных обрабатывать длинные зависимости в данных;
• полносвязными (FNN). В них сигнал распространяется только в одном направлении — от входного слоя к выходному через один или несколько скрытых слоев. Самый простой вид — персептрон;
• стохастическими (Машины Больцмана). Вероятностные нейросети, обучаемые с использованием алгоритмов на основе метода Монте-Карло;
• самоорганизующимися картами (сети Кохонена). Выполняют кластеризацию и визуализацию многомерных данных на низкоразмерную карту.

Плюсы и минусы нейросетей

Преимущества нейросетей включают:

• высокую точность и эффективность. Они могут обрабатывать огромные объемы данных и находить сложные зависимости, что делает их необходимыми для задач классификации, прогнозирования, распознавания изображений и текста;
• гибкость. Можно настроить архитектуру сети для решения практически любой задачи: от обработки изображений до генерации музыки;
• автоматическое извлечение признаков. Нейросети способны самостоятельно находить важные признаки в данных, что уменьшает необходимость ручной работы;
• адаптивность. Они могут обучаться и улучшать свою производительность, если предоставляются новые данные;
• параллельную обработку. Хорошо работают с GPU и TPU, что ускоряет обработку больших наборов данных;
• широкий спектр применений. Нейросети применимы в медицине, робототехнике, NLP, рекламе, обработке данных и других областях.

К минусам нейросетей относятся:

• высокая требовательность к данным. Им нужно большое количество качественных информации для обучения. Недостаток данных или их низкое качество приводят к снижению точности;
• высокая вычислительная сложность. Обучение и использование нейросетей требует мощного оборудования, особенно для глубоких архитектур;
• «черный ящик». Трудно интерпретировать, как нейросеть принимает решения, что делает ее непрозрачной для анализа и объяснений;
• проблема переобучения. Если сеть слишком хорошо запоминает обучающие данные, ее производительность на новых данных может резко ухудшиться, что приведет к плохой генерализации;
• долгое обучение. Для некоторых задач обучение может занять много времени;
• риск некорректных решений. Нейросети могут давать неверные результаты, особенно если данные содержат ошибки или не представляют реальную картину задачи.

Как нейросети применяются в жизни

Приведем примеры использования нейросетей в повседневной жизни.

1. Обработка изображений и видео:

• распознавание лиц. Используется в смартфонах, системах безопасности, социальных сетях;
• медицинская диагностика. Анализ рентгеновских снимков, МРТ, УЗИ для выявления заболеваний;
• обработка фотографий. Улучшение качества, добавление фильтров, стилизация изображений;
• видеонаблюдение. Обнаружение превышения скорости или подозрительного поведения в реальном времени.

2. Обработка текста и речи:

• голосовые помощники. Алиса, Маруся, Siri, Google Assistant используют нейросети для понимания речи и выполнения запросов;
• перевод текста. Яндекс Переводчик или Google Translate обеспечивают высокоточную машинную локализацию;
• чат-боты. Автоматизация поддержки клиентов, например в банках или интернет-магазинах;
• анализ настроений. Выявление эмоций в отзывах, социальных сетях, письмах;
• генерация текста. Написание статей, резюме, писем и других текстов.

3. Персонализация контента:

• системы рекомендаций. Например, Netflix, YouTube, Spotify рекомендуют фильмы, видео и музыку. Wildberries, Ozon и другие маркетплейсы предлагают товары на основе предыдущих покупок;
• реклама. Таргетинг в социальных сетях и на сайтах, основанный на поведении пользователя.

4. Транспорт и навигация:

• беспилотные автомобили. Используют нейросети для распознавания объектов на дороге, маршрутизации и принятия решений;
• навигационные приложения. Прогнозируют трафик, предлагают оптимальные маршруты.

5. Финансы и бизнес:

• антифрод-системы. Обнаружение мошеннических транзакций;
• торговые алгоритмы. Автоматизация торгов на фондовом рынке;
• кредитный скоринг. Прогнозирование платежеспособности клиентов;
• оптимизация цепочек поставок. Анализ спроса и прогнозирование логистики.

6. Промышленность и производство:

• предиктивное обслуживание. Прогнозирование поломок оборудования;
• робототехника. Использование в производственных процессах;
• оптимизация процессов. Анализ данных для повышения эффективности.

7. Экология и устойчивое развитие:

• анализ климатических данных. Прогнозирование изменения климата;
• оптимизация энергопотребления. Управление смарт-сетями и ресурсами;
• контроль за состоянием экосистем. Мониторинг лесов, океанов и сельскохозяйственных угодий.

8. Игры и развлечения:

• создание виртуальных миров. Генерация уникальных персонажей и сцен в играх;
• ИИ-соперники. ИИ-противники в стратегиях и других жанрах;
• дипфейки. Создание реалистичных видео с использованием нейросетей.