Искусственный интеллект нейронные сети: Искусственный интеллект, нейронные сети и машинное обучение

Содержание

Искусственный интеллект, нейронные сети и машинное обучение

Искусственный интеллект (ИИ) сейчас на волне хайпа и, в отличие от блокчейна, падения интереса к теме пока не наблюдается. Это значит, что нас продолжат бомбардировать удивительными сообщениями из мира ИИ – то вселять надежду на скорое всеобщее благоденствие, то пугать апокалипсисом восстания машин в духе Терминатора. Чем отличается нейросеть от искусственного интеллекта и как же разобраться: где маркетинговая чепуха, а где настоящие достижения и реальные угрозы?

Если вы попробуете самостоятельно разобраться и для начала откроете Википедию на статье, например, про перцептрон, то скорее всего вас ждет разочарование – вроде и по-русски написано, но ничего не понятно! Если только вам не повезло изучать математику в университете, но тогда и заметка вам не нужна.

Тем не менее, опираясь на здравый смысл, даже из беглого просмотра статей по ИИ в Википедии один полезный вывод можно сделать сразу. Искусственный интеллект и нейронные сети, однослойные и многослойные, сверточные и рекуррентные, обучение с учителем и без, глубокое и неглубокое – это все чертовски сложно! Значит, должно быть очень мало людей, которые действительно разбираются в предмете, и еще меньше тех, кто может применить математические абстракции на практике. Отсюда следует, что большинство «экспертов в области ИИ» на самом деле таковыми не являются, – их просто не может столько быть физически, поэтому весьма высок риск нарваться на шарлатанов или далеких от жизни романтиков (что может быть и хуже). Будьте осторожны, лапши для ушей по теме ИИ на рынке фантастически много!

Нейросеть и искусственный интеллект: разница есть, или это одно и то же?

Строго говоря, есть. Существует множество концепций и попыток реализации ИИ. Термин artificial intelligence (AI) был впервые предложен в 1956 году в Стэнфорде и относится к широкой области научных исследований по созданию разумных машин. Первый «подход к снаряду» по созданию искусственного интеллекта на основе нейронных сетей в 70-80-х годах XX века потерпел фиаско, в основном из-за недостаточности вычислительных мощностей. С тех пор попытки не прекращаются, но о полном успехе говорить рано.

Нейросеть – это не искусственный интеллект, но сейчас именно они захватили всеобщее внимание. Теперь если какой-то стартап или мегакорпорация говорит о применении в своих решениях искусственного интеллекта, то с вероятностью, очень близкой к 100%, они подразумевают нейросети.

Машинное обучение и нейронные сети: разница в контексте маркетинга неочевидна

Когда кто-то загадочным тоном произносит слова «machine learning», то он имеет в виду обучение нейронной сети на основе статистической выборки, то есть, слова «нейросеть» и «машинное обучение» в маркетинговом контексте можно считать синонимами.

Методов обучения и архитектур сетей разработано огромное количество, так что неспециалисту оценить преимущества того или иного подхода нет никакой возможности. Как же быть? Бизнесу следует держать в уме, что не все нейросети одинаково полезны для решения конкретных задач, поэтому к выбору партнера надо подходить очень тщательно – так же, как к выбору стоматолога, а то потом обойдется себе дороже.

А что же тогда deep learning? Глубокое обучение – это разновидность машинного обучения, причем четкой границы между ними не существует. Пишут, что глубокое обучение имитирует абстрактное мышление человека. Чушь, не верьте. Ибо механизм мышления достоверно не изучен. Никакой магии в глубоком обучении нет, работает просто статистика – но действительно, не всегда понятно, как обученная нейросеть приходит к своим выводам. И еще не факт, что все ее решения правильные.

О терминологии: «глубокое» или «глубинное»?

Говорит профессор ВШЭ, Константин Воронцов, один из настоящих экспертов в области ИИ: «Я считаю, что слово “глубинное” имеет в русском языке другой смысл: глубинным бывает залегание нефти, бомбометание, отложение и т. д. “Глубокое” – это более математичный термин, потому что суперпозиция функций может быть глубокой, но не глубинной, а нейронная сеть – это именно суперпозиция функций». Так что не путайте, говорите правильно!

Кстати, по-русски было бы логичнее говорить «обучение машин», что передает суть процесса – обучение нейросети. Но прижилось странное словосочетание «машинное обучение». Чем непонятнее, тем дороже.

Для наглядности вышесказанное можно представить в виде картинки: сначала возникло широкое научное направление «искусственный интеллект», потом внутри него появились искусственные нейронные сети (ИНС), которые ассоциировались с термином «машинное обучение». Как частный случай можно рассматривать нейронные сети глубокого обучения.

Котик или собачка? Применение сверточных нейросетей для компьютерного зрения

Компьютер Deep Blue стоимостью в $10 млн, в котором было 480 специализированных шахматных процессоров и 30 обычных, обыграл чемпиона мира Каспарова еще в 1997 году. Но простая задача, с которой справляется маленький ребенок, – отличить котика от собачки – долго была машинам не под силу. Пока на сцену не вышли сверточные нейронные сети.

Дело, конечно, не в котиках – хотя по количеству публикаций на эту тему может сложиться мнение, что распознавание котиков и есть главная задача современной науки. На самом деле программисты и математики решали проблему компьютерного зрения, чтобы научить машины «видеть» с помощью нейронных сетей. Это нужно в робототехнике, беспилотных ав

Машинное обучение и искусственный интеллект

Что такое машинное обучение

Машинное обучение (Machine learning, ML) – свод методов в области искусственного интеллекта, набор алгоритмов, которые применяют, чтобы создать машину, которая учится на собственном опыте. В качестве обучения машина обрабатывает огромные массивы входных данных и находит в них закономерности.

Не стоит путать понятия Data science и Machine learning. Эти инструменты во многом пересекаются, но всё же они разные и каждый со своими задачами. Также в этой статье мы раз и навсегда разберемся, как не смешивать в одну кучу машинное обучение, искусственный интеллект и нейросети.

Искусственный интеллект (Artificial intelligence, AI) – различные технологические и научные решения и методы, которые помогают сделать программы по подобию интеллекта человека. Artificial intelligence включает в себя множество инструментов, алгоритмов и систем, среди которых также все составляющие Data science и Machine learning.

Data science — наука о методах анализа данных и извлечения из них ценной информации, знаний. Она пересекается с такими областями как машинное обучение и наука о мышлении (Cognitive Science), а также с технологиями для работы с большими данными (Big Data). Результатом работы Data science являются проанализированные данные и нахождение правильного подхода для дальнейшей обработки, сортировки, выборки, поиска данных.

Например, есть несвязные данные о финансовых операциях затрат предприятия и данные контрагентов. Между собой эти данные связаны исключительно через промежуточные банковские данные или даты и время операций. В результате глубокого машинного анализа можно через промежуточные данные выяснить, какой контрагент является самым затратным.

Машинное обучение или Machine learning – один из разделов AI, алгоритмы, позволяющие компьютеру делать выводы на основании данных, не следуя жестко заданным правилам. То есть, машина может найти закономерность в сложных и многопараметрических задачах (которые мозг человека не может решить), таким образом находя более точные ответы. Как результат – верное прогнозирование.

Нейронная сеть при помощи искусственных нейронов моделирует работу человеческого мозга (нейронов), решающего определенную задачу, самообучается с учетом предыдущего опыта. И с каждым разом совершает все меньше ошибок. Нейросети являются одним из видов машинного обучения, а не отдельным инструментом.

Цель машинного обучения и сферы его применения

Цель машинного обучения – частично или даже полностью автоматизировать решение различных сложных аналитических задач.

Поэтому в первую очередь машинное обучение призвано давать максимально точные прогнозы на основании вводных данных, чтобы владельцы бизнесов, маркетологи и сотрудники могли принимать верные решения в своей работе. В результате обучения машина может предсказывать результат, запоминать его, при необходимости воспроизводить, выбирать лучший из нескольких вариантов.

На данный момент машинное обучение охватывает широкий спектр приложений от банков, ресторанов, заправок до роботов на производстве. Новые задачи, возникающие практически ежедневно, приводят к появлению новых направлений машинного обучения.

Что нужно для качественного машинного обучения

Машинное обучение строится на трех китах:

А) данные – базовая информация, предоставить которую мы обычно просим клиента. Сюда входят любые выборки данных, работе с которыми нужно обучить систему;

Б) признаки – эта часть работы проводится в тесном сотрудничестве с клиентом. Мы определяем ключевые бизнес-потребности и совместно решаем какие именно характеристики и свойства должна отслеживать система в результате обучения;

В) алгоритм – выбор метода для решения поставленной бизнес-задачи. Эту задачу мы решаем без участия клиента, силами наших сотрудников.

Данные (Data)

Чем больше данных мы загрузим в систему, тем лучше и точнее она будет работать. Сами данные напрямую зависят от задачи, которая стоит перед машиной.

Например, чтобы научить почту отфильтровывать спам от важных писем, необходимы примеры. И чем больше их выборка, тем лучше. Таким образом система учится воспринимать конкретные слова – «Купить», «Дополнительный доход», «Зарабатывай дома», «Деньги», «Кредит», «Увеличение потенции» – как признаки спама и отправлять такие письма в отдельную папку.

Исходные данные для других задач будут иными. Чтобы советовать покупателю товары, которые могут его заинтересовать, нужна история совершенных им покупок. Чтобы предсказать изменение цен на рынке, нужна история цен.

Самая сложная и одновременно объемная часть работы – сбор этих самых данных. Существует два метода сбора данных: вручную и автоматически. Ручной метод гораздо более медленный, но при этом точный. Автоматический же гораздо более быстрый, но при этом допускает большее количество ошибок.

Хорошая выборка данных дорогого стоит, ведь именно она отвечает за точность прогнозирования, которую вы получите в итоге. Очень важно не ограничивать сбор данных человеческим мышлением, а предоставлять максимум разрозненной информации, поскольку машина может увидеть пользу и взаимосвязи там, где человек их не заметит.

Признаки (свойства, метрики, фичи, характеристики, features).

Например, в случае с автомобилем признаками будут пробег, количество цилиндров, максимально возможная скорость. В случае с покупателем: возраст, пол, образование, уровень дохода и т.д. В случае с животными: порода, рост, длина от кончика хвоста до носа, окрас.

Поскольку правильность свойств напрямую влияет на результат, который вы получите, их отбор занимает зачастую больше времени, чем сам процесс машинного обучения. Здесь главное – не ограничивать набор характеристик, исходя из личного мнения, чтобы не исказить машинное восприятие. А вместе с ним и конечный результат.

Пример датасета, составленного по признакам: https://github.com/php-ai/php-ml/blob/master/data/wine.csv

Эти данные являются результатами химического анализа вин, выращенных в одном регионе в Италии, но полученных из трех разных сортов. Анализ определил 13 компонентов, найденных в каждом из трех типов вин. Именно исходя из компонентов вина можно определить его класс.

Алгоритм (Algorithm)

Система последовательных операций для решения определенной задачи. Иными словами – метод решения. Под каждую конкретную задачу можно подобрать отдельный изящный алгоритм. Именно от выбранного метода напрямую зависит скорость и точность результата обработки исходных данных.

Бывают случаи, когда даже идеально написанные алгоритмы не помогают решать поставленные бизнес-задачи. Например, если вы хотите увеличить количество кросс-продаж на сайте и уверены, что для этого нужно просто улучшить алгоритм рекомендации товаров. Но при этом не знаете, что ваши клиенты приходят по прямым ссылкам из поиска и игнорируют советы по покупке других товаров, показанные на сайте. Поэтому, прежде чем начинать работу, мы определяем реальную причину проблемы клиента. И если она техническая, с удовольствием помогает решить её.

Основные виды машинного обучения

В данной статье мы кратко рассмотрим основные виды машинного обучения, в дальнейшем посвятив каждому из них отдельный развернутый материал.

По признаку наличия учителя, обучение делится на обучение с учителем (Supervised Learning), без учителя (Unsupervised Learning) и с подкреплением (Reinforcement Learning).

— Обучение с учителем применяют когда нужно научить машину распознавать объекты или сигналы. Общий принцип обучения с учителем это “смотри, вот это дверь и это тоже дверь, и вот это тоже дверь”.

— Обучение без учителя использует принцип “эта вещь такая же, как другие”. Алгоритмы изучают сходства и могут обнаружить различие и выполнить обнаружение аномалий, распознавая, что является необычным или несхожим.

— Обучение с подкреплением используют там, где перед машиной стоит задача – правильно выполнить поставленные задачи во внешней среде имея множество возможных вариантов действия. Например, в компьютерных играх, трейдинговых операциях, для беспилотной техники.

По типу применяемых алгоритмов можно выделить два вида:

А) классическое обучение – известные и хорошо изученные алгоритмы обучения, разработанные в основном более 50-ти лет назад для статистических бюро. Подходит в первую очередь под задачи работы с данными: классификация, кластеризация, регрессия и т.п. Применяют для прогнозирования, сегментации клиентов и так далее.

Б) нейронные сети и глубокое обучение – наиболее современный подход к машинному обучению. Нейронные сети применяются там, где нужны распознавание или генерация изображений и видео, сложные алгоритмы управления или принятия решений, машинный перевод и подобные сложные задачи.

Несколько подходов можно объединить и тогда получатся ансамбли моделей.

Главная польза от машинного обучения

При умелом подходе, комбинируя различные виды машинного обучения, можно добиться автоматизации большинства рутинных бизнес-процессов. Иными словами, алгоритмы и роботы, подготовленные при помощи машинного обучения, могут выполнять всю рутинную работу. Людям же остается вся творческая часть: составление стратегий, ведение переговоров, заключение договоров и прочее. Это важный фактор, поскольку машина не может выйти за заданные ей рамки, а человеческий мозг способен мыслить нешаблонно.

Качественный анализ характеристик машинами подскажет, куда стоит направить больше усилий для привлечения клиентов, а задача людей – продумать стратегию для этих усилий. Хотите узнать, как лучше использовать машинное обучение и искусственный интеллект в целом для решения ваших бизнес-задач? Свяжитесь с нами, подскажем вариант, наиболее подходящий вашему бизнесу.

11.01.2019

Используемые в статье картинки взяты из открытых источников и используются как иллюстрации.

Нейронные сети. Искусственный интеллект

Научно – практической конференции

«Шаг в будущее»

Нейронные сети. Искусственный интеллект

Автор: Андрейчук Андрей учащийся 9 класса А

МБОУ «СОШ №47» г.Читы

Научный руководитель: Михайлов Е.И. учитель информатики и физики МБОУ «СОШ №47» г.Читы (высшая категория)

г.Чита – 2018

Нейронные сети. Искусственный интеллект

Андрейчук Андрей

Россия, Забайкальский край, город Чита

МБОУ «СОШ №47»

9 класс «А»

Краткая аннотация

Во время эксплуатации мощных компьютерных систем, каждый задавался вопрос: «А может ли машина мыслить и вести себя также как человек? ».
Таким образом, развитие ИИ началось с намерения создать подобный интеллект в машинах, схожий с человеческим.

Нейроинформатика и нейрокибернетика являются одним из направлений искусственного интеллекта. Поскольку «искусственный интеллект − это направление информатики, целью которого является разработка программно-аппаратных средств, позволяющих решать традиционно являющиеся интеллектуальными задачи», и в число этих задач входит создание интеллектуальных роботов, оптимальное управление, обучение и самообучение, распознавание образов, прогнозирование и т.д. − то это как раз те задачи, для решения которых нейронные сети и применяются наиболее широко.

Если при создании классических экспертных систем человек-эксперт (возможно, с помощью инженера по знаниям) должен сначала формализовать свои знания (представить их на естественном языке в виде набора правил или шаблонов), и получение непротиворечивого и полного формулирования знаний является долгим и трудоемким процессом − то нейросетевые экспертные системы самообучаются по базе экспериментальных данных (фактов). Это делает возможным создание нейроэкспертных систем при отсутствии человека-эксперта, например, для новой зарождающейся области деятельности, где требуется диагностика.

Нейронные сети. Искусственный интеллект

Андрейчук Андрей

Россия, Забайкальский край, город Чита

МБОУ «СОШ №47»

9 класс «А»

Аннотация

Нейросетевые алгоритмы успешно применяются для решения сложных практических задач, традиционно считающихся интеллектуальными: распознавание лиц (и другие задачи распознавания изображений и объектов на изображении), управление беспилотными летательными аппаратами, медицинская диагностика заболеваний и т.д.

Конечно, технологии и методы искусственного интеллекта делают основной упор на ситуации, обладающие одной или несколькими следующими особенностями:

алгоритм решения неизвестен или не может быть использован из-за ограниченности ресурсов компьютера;
задача не может быть определена в числовой форме;
цели задачи не могут быть выражены в терминах точно определенной целевой функции-критерия.

Однако, поскольку «знания − это формализованная информация, которую используют в процессе логического вывода», то можно сказать, что нейросеть берёт факты (фактические знания о мире, представленные в виде обучающей выборки) и в процессе обучения формирует правила − знания, описывающие найденный нейросетью способ решения. Эти правила принятия решения можно затем извлечь из нейронной сети и записать в одном из традиционных для классических экспертных систем формализмов представления знаний (например, в виде набора продукционных правил логического вывода). Но можно просто пользоваться построенным нейросетевым представлением алгоритма принятия решения, если содержательная интерпретация его менее важна по сравнению с возможностью получения способа решения задачи.

Возможность быстрого обучения и дообучения нейросетевых экспертных систем позволяет им отражать особенности быстро меняющегося внешнего мира и оперировать актуальным знанием, тогда как традиционный путь формализации знаний людей-экспертов более длителен и трудозатратен.

Актуальность исследований связанных с нейронными сетями обуславливается тем, что обработка поступающей в человеческий мозг информации отличается от методов цифровой обработки. Человеческий мозг работает как очень сложное, нелинейное, параллельное вычислительное устройство.

Научно доказано – мозг состоит из огромного числа нервных клеток (нейронов). Количество структурных связей в человеческом мозге, создаваемых только одним нейроном, варьируется от десятка до ста тысяч. Таким образом, создается нейронная сеть, по которой проходят нервные сигналы. Эти сигналы выступают причиной изменений состояния нейронов и их соединений. От количества нервных сигналов зависит активность мозга.

Цель данной работы – это создание и дальнейшее совершенствование прототипа нейронных сетей (допиши с учетом твоей программы)

Поставленная цель включает в себя несколько задач:

Анализ имеющейся информации по данному направлению;
Разработка и отладка приложения дописать название, указать язык программирования;
Применение и демонстрация законом и принципов нейронный сетей и искусственного интеллекта;
Проведение исследований и экспериментов.

Объект исследования: искусственный интеллект;

Предмет исследования: нейронная сеть – один из способов реализации искусственного интеллекта;

Методы исследования:

— исследования направлений связанных с искусственным интеллектом, машинным обучением и нейросетями;

— обобщение полученных данных;

— экспериментальные исследования модели нейронных сетей;

— апробация программного обеспечения для модели нейронных сетей дописать название, указать язык программирования (обучение, распознание).

Гипотеза: в основе рабочей гипотезы лежит предположение о том, что существует, нейронные сети и искусственный интеллект могут значительно упростить жизнь человека, живущего в информационном обществе, встать на службу современным информационным технологиям.

Научная новизна: разработана новая модель искусственных нейронных сетей, позволяющая описывать алгоритмы обработки сигналов в терминах элементов и связей между ними. Создание модели дописать название программы

Практическая значимость

Созданный в процессе работы комплекс программ может использоваться для описания, компиляции, визуализации, отладки и запуска нейронных сетей в рамках новой модели. При этом разработанные алгоритмы и архитектура позволяют реализовать и применять и другие модели нейронных сетей.

Работа состоит из трех глав. В первой главе рассмотрены понятия нейронных сетей, искусственного интеллекта. Представлена история нейронных сетей и искусственного интеллекта, приведены классификации.

Во второй главе, представлена технология разработки программного комплекса, рассмотрены основные приемы работы.

В третьей главе представлено описание результатов моделирования, приведен анализ экспериментов.

Нейронные сети. Искусственный интеллект

Андрейчук Андрей

Россия, Забайкальский край, город Чита

МБОУ «СОШ №47»

9 класс «А»

План исследования

Определение проблемы и вопроса подлежащего исследованию;
Методы исследования: определение источников информации и анализ полученных данных по выбранному вопросу исследования, выявление основных особенностей изучаемого вопроса, определение ключевых понятий исследования.
Ход исследования:
- Постановка темы исследования, выявление актуальности исследования;
- Определение круга вопросов, связанных с темой исследования;
- Выявление источников информации, необходимых для проведения исследования;
- Изучение источников информации, выявление базовых понятий, терминов;
- Разбор и анализ полученной информации, выбор основных категорий исследования;
- Разработка и составления плана исследовательской работы;
- Обработка и анализ информации;
- Написание исследовательской работы;
- Оформление плана и порядка выступления.
- Защита в рамках школьной конференции.

Нейронные сети. Искусственный интеллект

Андрейчук Андрей

Россия, Забайкальский край, город Чита

МБОУ «СОШ №47»

9 класс «А»

Содержание

Введение;
Основная часть;
Исследовательская часть;
Заключение;
Список источников информации.

Нейронные сети. Искусственный интеллект

Андрейчук Андрей

Россия, Забайкальский край, город Чита

МБОУ «СОШ №47»

9 класс «А»

Введение

Интеллект — это весьма общая умственная способность, которая включает возможность делать заключения, планировать, решать проблемы, абстрактно мыслить, понимать сложные идеи, быстро обучаться и учиться на основании опыта.

Интеллект человека является органической структурой, при всех ее плюсах имеются и минусы.

Нейронная сеть – один из способов реализации искусственного интеллекта (ИИ).
В разработке ИИ существует обширная область — машинное обучение. Она изучает методы построения алгоритмов, способных самостоятельно обучаться. Это необходимо, если не существует четкого решения какой-либо задачи. В этом случае проще не искать правильное решение, а создать механизм, который сам придумает метод для его поиска.

Нейросеть моделирует работу человеческой нервной системы, особенностью которой является способность к самообучению с учетом предыдущего опыта. Таким образом, с каждым разом система совершает все меньше ошибок.

Как и наша нервная система, нейросеть состоит из отдельных вычислительных элементов – нейронов, расположенных на нескольких слоях. Данные, поступающие на вход нейросети, проходят последовательную обработку на каждом слое сети. При этом каждый нейрон имеет определенные параметры, которые могут изменяться в зависимости от полученных результатов – в этом и заключается обучение сети.

Основная часть

История нейронных сетей

Термин «нейронная сеть» появился в середине XX века. Первые работы, в которых были получены основные результаты в данном направлении, были проделаны Мак-Каллоком и Питтсом. В 1943 году ими была разработана компьютерная модель нейронной сети на основе математических алгоритмов и теории деятельности головного мозга. Они выдвинули предположение, что нейроны можно упрощённо рассматривать как устройства, оперирующие двоичными числами, и назвали эту модель «пороговой логикой». Подобно своему биологическому прототипу нейроны Мак-Каллока–Питтса были способны обучаться путём подстройки параметров, описывающих синаптическую проводимость. Исследователи предложили конструкцию сети из электронных нейронов и показали, что подобная сеть может выполнять практически любые вообразимые числовые или логические операции. Мак-Каллок и Питтс предположили, что такая сеть в состоянии также обучаться, распознавать образы, обобщать, т. е. обладает всеми чертами интеллекта.

Данная модель заложила основы двух различных подходов исследований нейронных сетей. Один подход был ориентирован собственно на изучение биологических процессов в головном мозге, другой – на применение нейронных сетей как метода искусственного интеллекта для решения различных прикладных задач.

в 1949 году канадский физиолог и психолог Хебб высказал идеи о характере соединения нейронов мозга и их взаимодействии;
в 1954 году в Массачусетском технологическом институте с использованием компьютеров Фарли и Кларк разработали имитацию сети Хебба. Также исследования нейронных сетей с помощью компьютерного моделирования были проведены Рочестером, Холландом, Хебитом и Дудой в 1956 году;
в 1957 году Розенблаттом были разработаны математическая и компьютерная модели восприятия информации мозгом на основе двухслойной обучающейся нейронной сети. При обучении данная сеть использовала арифметические действия сложения и вычитания;
Интерес к исследованию нейронных сетей угас после публикации работы по машинному обучению Минского и Пейперта в 1969 году. Ими были обнаружены основные вычислительные проблемы, возникающие при компьютерной реализации искусственных нейронных сетей;
одним из важных шагов, стимулировавших дальнейшие исследования, стала разработка в 1975 году Вербосом метода обратного распространения ошибки, который позволил эффективно решать задачу обучения многослойных сетей и решить проблему со «сложением по модулю 2»;
в 1975 году Фукусимой был разработан когнитрон, который стал одной из первых многослойных нейронных сетей. Фактическая структура сети и методы, используемые в когнитроне для настройки относительных весов связей, варьировались от одной стратегии к другой. Каждая из стратегий имела свои преимущества и недостатки;
алгоритм параллельной распределённой обработки данных в середине 1980 годов стал популярен под названием коннективизма. В 1986 году в работе Руммельхарта и Мак-Клелланда коннективизм был использован для компьютерного моделирования нейронных процессов.

Искусственные нейронные сети

Изобретатель первого нейрокомпьютера, доктор Роберт Хехт-Нильсен, дал следующее понятие нейронной сети: «Нейронная сеть — это вычислительная система, состоящая из ряда простых, сильно взаимосвязанных элементов обработки, которые обрабатывают информацию путем их динамического реагирования на внешние воздействия».

Базовая структура искусственных нейронных сетей (ИНС)

Идея ИНС базируется на убеждении, что можно имитировать работу мозга человека, создав нужные связи с помощью кремния и проводов таких как у живых нейронов и дендритов.

Человеческий мозг состоит из 100 миллиардов нервных клеток, называемых нейронами. Они связаны с другими тысячами клеток Аксонами. Раздражители из внешней среды или сигналы от органов чувств принимаются дендритами. Эти входные сигналы создают электрические импульсы, которые быстро перемещаются через нейросеть. Затем нейрон может посылать сообщения на другие нейроны, которые могут отправить это сообщение дальше или могут вообще ее не отправлять.

Типы искусственных нейронных сетей

Есть два типа искусственных нейронных сетевых топологий — с прямой связью и обратной связью.

Как устроена нейронная сеть

Нейросеть моделирует работу человеческой нервной системы, особенностью которой является способность к самообучению с учетом предыдущего опыта. Таким образом, с каждым разом система совершает все меньше ошибок.

Предположим, что задача нейросети – отличать кошек от собак. Для настройки нейронной сети подается большой массив подписанных изображений кошек и собак. Нейросеть анализирует признаки (в том числе линии, формы, их размер и цвет) на этих картинках и строит такую распознавательную модель, которая минимизирует процент ошибок относительно эталонных результатов.

На рисунке ниже представлен процесс работы нейросети, задача которой — распознать цифру почтового индекса, написанную от руки.

Рисунок 1 Устройство нейронной сети

Нейронные сети с прямой связью

Поток информации является однонаправленным. Блок передает информацию на другие единицы, от которых он не получает никакой информации. Нет петли обратной связи. Они имеют фиксированные входы и выходы.

Рисунок 2 Нейронные сети с прямой связью

Рисунок 3 Нейронные сети с обратной связью

Машинное обучение в искусственных нейронных сетях

ИНС способны к обучению, и они должны быть обучены. Существует несколько стратегий обучения

Обучение — включает в себя учителя, который подает в сеть обучающую выборку на которые учитель знает ответы. Сеть сравнивает свои результаты с ответами учителя и корректирует свои весовые коэффициенты.

Обучение без учителя — это необходимо, когда нет обучающей выборки с известными ответами. Например в задачах кластеризации, т.е. деления множества элементов на группы по каким-то критериям.

Обучение с подкреплением — эта стратегия, построенная на наблюдении. Сеть принимает решение наблюдая за своим окружением. Если наблюдение является отрицательным, сеть корректирует свои веса, чтобы иметь возможность делать разные необходимые решения.

Байесовские сети (БС)

Эти графические структуры для представления вероятностных отношений между набором случайных переменных.

В этих сетях каждый узел представляет собой случайную переменную с конкретными предложениями. Например, в медицинской диагностике, узел Рак представляет собой предложение, что пациент имеет рак.

Ребра, соединяющие узлы представляют собой вероятностные зависимости между этими случайными величинами. Если из двух узлов, один влияет на другой узел, то они должны быть связаны напрямую. Сила связи между переменными количественно определяется вероятностью, которая связан с каждым узлом.

Есть только ограничение на дугах в БН, вы не можете вернуться обратно к узле просто следуя по направлению дуги. Отсюда БНС называют ациклическим графом.

Структура БН идеально подходит для объединения знаний и наблюдаемых данных. БН могут быть использованы, чтобы узнать причинно-следственные связи и понимать различные проблемы и предсказывать будущее, даже в случае отсутствия данных.

Популярность нейронных сетей

До 2010 года попросту не существовало базы данных, достаточно большой для того, чтобы качественно обучить нейросети решать определенные задачи, в основном связанные с распознаванием и классификацией изображений. Поэтому нейросети довольно часто ошибались: путали кошку с собакой, или, что еще хуже, снимок здорового органа со снимком органа, пораженного опухолью.

Но в 2010 году появилась база ImageNet, содержащая 15 миллионов изображений в 22 тысячах категорий. ImageNet многократно превышала объем существовавших баз данных изображений и была доступна для любого исследователя. С такими объемами данных нейросети можно было учить принимать практически безошибочные решения.

До этого на пути развития нейросетей стояла другая, не менее существенная, проблема: традиционный метод обучения был неэффективен. Несмотря на то что важную роль играет число слоев в нейронной сети, важен также и метод обучения сети. Использовавшийся ранее метод обратного шифрования мог эффективно обучать только последние слои сети. Процесс обучения оказывался слишком длительным для практического применения, а скрытые слои глубинных нейросетей не функционировали должным образом.

Результатов в решении этой проблемы в 2006 году добились три независимых группы ученых. Во-первых, Джеффри Хинтон реализовал предобучение сети при помощи машины Больцмана, обучая каждый слой отдельно. Во-вторых, Ян ЛеКан предложил использование сверточной нейронной сетидля решения проблем распознавания изображений. Наконец, Иошуа Бенджио разработал каскадный автокодировщик, позволивший задействовать все слои в глубокой нейронной сети.

Успешное применение нейронных сетей

Таблица 1 Применение нейронных сетей

обученный искусственный интеллект определял риск кардиологических заболеваний эффективнее реальных врачей.

Финансы

Японская страховая компания Fukoku Mutual Life Insurance заключила контракт с IBM. Софгласно нему, 34 сотрудников японской компании заменит система IBM Watson Explorer AI.

Бизнес

искусственный интеллект существенно улучшил механизмы рекомендаций в онлайн-магазинах и сервисах. Алгоритм Yandex Data Factory способен предсказывать влияние промоакций. Нейросети, анализирующие естественный язык, могут использоваться для создания чат-ботов.

Транспорт

беспилотные автомобили – концепт, над которым работает большинство крупных концернов, ожидают, что умные автомобили появятся на дорогах уже к 2025 году.

Промышленность

разработка синтетических молекул, выплавка стали, переработка стекла.

Сельское хозяйство

определение оптимального времени ухода и обработки сельскохозяйственных культур.

Искусство

обработки фото и видео, нейронные сети компании уже записали два альбома, Японский алгоритм написал книгу “День, когда Компьютер написал роман”, программа обыграла сильнейшего игрока в го в мире

Безопасность

поиск акул в прибрежных водах и предупреждение людей на пляжах

Практическая часть

Вставить скриншоты и подробное описание процесса работы программы!

Заключение

Нейронные сети, технология середины прошлого века, сейчас меняет работу целых отраслей. Реакция общества неоднозначна: одних возможности нейросетей приводят в восторг, а других – заставляют усомниться в их пользе как специалистов.

Однако не везде, куда приходит машинное обучение, оно вытесняет людей. Если нейросеть ставит диагнозы лучше живого врача, это не значит, что в будущем нас будут лечить исключительно роботы. Вероятнее, врач будет работать вместе с нейросетью. Аналогично, суперкомпьютер IBM Deep Blue выиграл в шахматы у Гарри Каспарова еще в 1997 году, однако люди из шахмат никуда не делись, а именитые гроссмейстеры до сих пор попадают на обложки глянцевых журналов.

Искусственный интеллект-это будущее всего человечества, развитие нейронных сетей, является огромным шагом в будущее, где не будет требоваться физический труд человека.

Уже сейчас мы видим насколько быстро и безошибочно компьютер выполняет действия, которые не по силу десяткам ученных. Инвестируя и развивая технологии ИИ, человечество развивается одновременно в тысячи сфер, так как искусственный интеллект можно применять практически во всех сферах жизнедеятельности.

Список используемой литературы

Интернет-инциклопедия, https://ru.wikipedia.org/wiki/Искусственная_нейронная_сеть (Дата обращения 10.03.2018г.)
Искусственный интеллект и проблемы обоняния, http://www.robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt (Дата обращения 10.03.2018г.)
Теория и практики искусственного интеллекта, http://theoryandpractice.ru/posts/7872-human_brain_project (Дата обращения 10.03.2018г.)
Искусственный интеллект, http://rb.ru/longread/russian-ai-startups/ (Дата обращения 10.03.2018г.)
Интернет-блог КРИПТО, https://blog.dti.team/nejroseti/ (Дата обращения 06.03.2018г.)
Сайт обзорIT, http://obzoryit.ru/nejronnye-seti-iskusstvennyj-intellekt/ (Дата обращения 06.03.2018г.)

Удивительные возможности нейросетей 2019 года / Хабр

Кажется, не проходит и дня без того, чтобы в новостях не проскочило сообщение со словами «искусственный интеллект», «нейросеть», «машинное обучение». Это и не удивительно, алгоритмы постоянно совершенствуются, получают новые знания, включая информацию о каждом из нас. И это вырисовывает весьма интересные перспективы будущего, с персонализированными товарами, пищей и развлечениями. Но обо всем по порядку.

Чем удивляют нейросети?

Некоторые новости о нейросетях, которые появились в последние месяцы еще пару лет назад смело можно было бы отправлять на полку фантастических рассказов. Но нет, это не фантастика, это 2019 год.

Нейросети понимают, чего хотят младенцы

Исследователи из Нью Джерси разработали нейросеть, которая может отличать крики младенцев друг от друга и классифицировать их. Испытания с более чем сотней (на сегодняшний день) деток от 3 до 6 месяцев показали, что нейросеть в абсолютном большинстве случаев верно понимает, чего хочет ребенок: поесть, поспать, сменить подгузник, внимания, чувствует боль или иной дискомфорт.

Нейросети «оживляют» изображения

Сотрудники Samsung AI Center-Moscow и специалисты из Сколково создали систему, способную всего по нескольким (от 1 до 8) изображениям человека (фотографиями или даже портретам) создавать его анимацию. В результате мы можем взглянуть на достаточно реально двигающееся лица Альберта Эйнштейна, Мерлин Монро, Федора Достоевского, да и многих других. Выглядит впечатляюще!

Нейросети создают фотографические изображения

В этом году была представлено несколько нейросетей, способных быстро нарисованные человеком наброски превращать в реально выглядящие изображения (к примеру, домик в виде квадратика и треугольника или пририсованную улыбку на фото человека).

Мало того, появились нейросети самостоятельно создающие неотличимые от реальных лица людей, изображения животных, транспорта, жилых помещений и многого другого.

Нейросети по голосу воссоздают портреты людей

Массачусетский технологический институт продолжает удивлять. Представленная этим учреждением нейросеть Speech3Face создает портреты людей, только услышав образец их голоса. И только взгляните, насколько точно в большинстве случаев алгоритм показывает пол, национальность и возраст людей. Да и сами лица в ряде случаев достаточно выраженно похожи на оригинал.

Нейросети узнают возраст по движению глаз

А в Университете Миннесоты была разработана нейросеть, которая только по траектории движения глаз детей, при демонстрации им различных изображений, могла верно определить возраст в 83% случаев. Правда в исследованиях участвовали только дети до 3 лет.

Нейросети пишут «человеческие» тексты

В начале этого года компания OpenAI заявила о создании нейросети, способной написать текст (будь то новостная заметки или целая повесть), неотличимый от человеческих статей и произведений. Опасаясь неблагочестивого использования программы для создания ложных новостных заметок, компания не представила эту нейросеть широкой публике.

Нейросети создают ложные движения людей на видео

Разработчики из Facebook AI Research научили свою нейросеть распознавать движущегося человека на видео, заменять все, что есть на видео, кроме распознанного объекта, и даже добавлять человеку на видео новые движения. Причем «захваченным» видеоизображением человека нейросеть позволяет управлять с помощью клавиатуры, как в компьютерной игре.

Нейросети отменяют фотошоп

Страшный сон многих стал реальностью – появилась нейросеть, способная видеть, было ли изображение обработано в Adobe Photoshop, и затем воссоздавать оригинальный снимок. Пока что программа определяет только один (правда, самый популярный) инструмент «Пластика с учетом лица», однако создатели нейросети полагают, что в скором времени ни какое редактирование изображений не пройдет незамеченным.

Нейросети будут решать, что предложить Вам поесть

McDonald’s приобрел компанию Dynamic Yield, которая занимается разработкой нейросетей для персонализированной рекламы. Так что, возможно, в скором времени, вам будут предлагать пищу, от приобретения которой с большой долей вероятности вам будет очень сложно отказаться.

Нейросети придумывают новые виды спорта

Вы не являетесь фанатом какого-то определенного вида спорта? Возможно, нейросети в скором будущем смогут придумать новый спорт, который вам понравится. Так компания AKQA с помощью своих нейросетей на основе 7300 правил из 400 других видов спорта смогла создать новый спорт Speedgate. С основными правилами этой игры можете ознакомиться из видеоролика, в котором также можно увидеть, как создатели нейросети играют в Speedgate.

Нейросети пишут музыку

Уже не первый год поступают сообщения о том, что нейросети пишут музыку в том или ином стиле. В начале этого года Яндекс представил нейросеть, которая смогла написать пьесу для симфонического оркестра с альтом. Не нравится классика? Тогда, возможно, вам понравится нейросеть от Dadabots, которая в прямом эфире на ютуб канале нон-стоп сочиняет произведения в стиле death metal.

Нейросети создают алкоголь

Разработчики из Fourkind и Microsoft разработали нейросеть, которая создала новый сорт виски для винокуренного завода Mackmyra в Швеции. При этом учитывались более сотни параметров – от ингредиентов и способов производства до особенностей настаивания полученного напитка.

А что же насчет персонализации?

Значительная часть жизни человека проходит в интернете, в разнообразных социальных сетях. Не удивительно, что алгоритмы от Facebook, Instagram, YouTube, Google, Amazon, Twitter и др., знают многих людей чуть ли не лучше, чем они сами. И это направление будет только развиваться. Плохо ли это? Сложно сказать однозначно.

Но вполне вероятно, что нас может ожидать будущее, где под каждого из нас будет писаться собственная музыка, создаваться картины, сочиняться рассказы, даже предлагаться определенная еда и уникальные напитки. Одна и та же новость для разных людей будет доноситься разным способом. Один человек увидит сухие статистические показатели в двух строках, другой – красочное описание того или иного процесса в виде лонгрида, всё в зависимости от предпочтений каждого.

Кстати, даже фильмы и сериалы также могут стать персонализированными, с помощью добавления магии технологий. К примеру, Netflix уже экспериментирует с сюжетами, которые зависят от решений и действий зрителя. А если вы вдруг захотите увидеть других актеров, исполняющих роли в фильме? Нейросети и здесь уже начинают приходить на помощь. Технологии DeepFake с каждым годом становятся все лучше и в скором времени лица, тела, одежду любых личностей на видео можно будет заменить за несколько минут.

К примеру, можете взглянуть на сцену из «Терминатор 2: судный день» в которой Арнольда Шварценеггера заменили Сильвестром Сталлоне.

Резюме

И это далеко не все события, связанные с нейросетями, только за этот год. Учитывая вышеописанные новости, не удивительно что правительства многих стран все больше обращают внимания на вопросы, связанные с искусственным интеллектом. Так, 8 июня этого года представители стран «Большой двадцатки» впервые подписали документ, в котором содержатся принципы работы с искусственным интеллектом.

Можно уверенно утверждать, что эта сфера будет развиваться еще стремительней, так как никто не хочет остаться позади набирающего обороты поезда прогресса. К примеру, в России на совещании с президентом по вопросам развития технологий в области искусственного интеллекта было сказано:

…разработать решения, которые могут обеспечить превосходство [искусственного интеллекта] над человеком по специальным задачам. И к 2030 году мы должны обеспечить превосходство человека по широкому кругу задач.

объясняем максимально просто / Блог компании OTUS. Онлайн-образование / Хабр

Всем привет. Ни для кого не секрет, что практически все статьи в нашем блоге публикуются к запуску того или иного курса. Следующую статью можно было бы приурочить к запуску курса «Нейронные сети на Python», но с учетом простоты материала, я не хочу связывать его с курсом, а просто выкладываю в качестве бонусного материала, как небольшой туториал для самых маленьких. Предвещая вопросы, хочу сразу сказать о том, что эта статья не имеет отношения к курсу и написана не преподавателем. Если же у вас есть желание подробнее узнать о курсе, то сделать это можно на соответствующей странице.

Всем привет! Сегодня я хочу рассказать о том, как устроены нейросети, но так просто, что понять могут даже начинающие, которые освоили только самые основы Python.

Что такое нейронные сети и искусственный интеллект в целом?

В философии ИИ существует два вида искусственного интеллекта — сильный и слабый. Теория сильного искусственного интеллекта предполагает, что компьютеры смогут обрести способность мыслить и осознавать себя как отдельную личность (ну примерно как в Detroit Become Human произошло). Теория слабого искусственного интеллекта предполагает, что такой интеллект нельзя или очень сложно сконструировать, и пока наука способна создавать нейросети, которые только частично повторяют работу нейросетей живых существ. Но философия как раз и не относится к науке потому, что там ничего нельзя доказать, поэтому заострять внимание на этом не будем. Слабые же нейронные сети сейчас занимают доминирующее положение в Data Science и применяются широко: в распознавании визуальных образов, умной закупке товаров, даже системе ОБС автомобиля – поэтому начать учить ИИ сейчас более чем актуально.

А что такой нейронные сети?

Нейронные сети представляют собой математические модели работы реальных нейронных сетей живых существ. Математическую модель достаточно просто перевести в программу (и из-за этого в программировании нейронных сетей так широко используется Python, столь удобный для программирования решений математических задач. На самом деле нейронные сети можно написать на практически любом языке программирования, в котором поддерживается какая-никакая математика. Даже на Scratch, который изначально был создан для обучения основам программирования младших школьников. Можно посмотреть здесь ).

Основные понятия нейросетей

Существует множество алгоритмов работы нейросетей (и сейчас математическая сторона этого вопроса активно разрабатывается). Классическим решением для новичков является метод обратного распространения ошибок(backpropagation) — метод вычисления градиента, который используется для обновления весов многослойного перцептрона. В том виде, в котором его обычно изучают новички (с сигмооидной функцией активации) нейросеть получается достаточно медленная, но относительно точная.

Программа, которую мы собираемся написать называется нейронной сетью с огромной натяжкой.

Прежде чем перейти к ее описанию, давайте обсудим, чем вообще занимаются нейронные сети.

Чем вообще занимаются нейросети, если все упростить

Если немного упростить концепцию нейронных сетей, то нейросеть, которая обучается по принципу обучения с учителем, после обучения по принципу «стимул — реакция», с указанием правильных ответов, может работать с незнакомыми данными. Иными словами, если вы предложили нейросети на вход некий набор слов (например, набор отзывов на кинопоиске, положительных и отрицательных, в любом формате, хоть txt, хоть json, здесь вопрос стоит только в программе обработки этих данных). Для успешного создания нейросети вам потребуются два набора данных: тестовый набор, с помощью которого можно будет оценить эффективность работы созданной нейросети и обучающий набор, в котором для нее данные размечены на положительные/отрицательные (и здесь возникает проблема классификации больших данных, потому что это долгое и муторное занятие). После обучения нейросети (которое может занять много времени времени и ресурсов компьютера, в зависимости от размерности данных, их обработки, и что чаще всего самое главное, применяемых алгоритмов), она сможет пытаться предугадывать с некоторой точностью положительный или отрицательный отзыв к ней пришел на вход. Но нейросети (как впрочем и реальный человек), имеют некоторый процент ошибки. Задача оптимизации — сделать его минимальным, но вопрос оценки качества нейросетей скорее всего никогда никуда не денется. К примеру, вам дают фотографию хот-дога и вы точно говорите, что это хот-дог. Но что, если фотография будет смазана? Черно-белая? Снята в плохой видимости? Здесь вы сможете уже утверждать только с некоторой долей вероятности, даже если приготовили или съели немало хот-догов в своей жизни.

Начинаем программировать нашу игрушечную нейросеть

Окей, поехали. В нашей игрушечной нейросети не будет тестовых и тренировочных данных, наша игрушечная нейросеть будет пытаться найти коэффициент соотношения между любыми данными.

Стоп. А какой в этом смысл? Это же находится одним простым математическим выражением.

Вне сомнения. Однако сейчас я взял это выражение, чтобы показать процесс обучения нейросети. Допустим, перед нами стоит задача выяснить, какой коэффициент перевода между дюймами и сантиметрами. Сколько сантиметров занимает один дюйм? Для человека, который знает математику хотя бы пятого класса (а то и раньше), не составляет труда вспомнить, какой коэффициент перевода – 2.54.

Но сейчас мы на время забудем об этом, и представим, что нам нужно создать простой алгоритм, который будет универсально вычислять этот параметр. Однако загвоздка ещё и в том, что нейросети не являются некоторыми константами с готовыми значениями коэффициентов, иначе бы в них не было «живого» обучения.

Итого, мы в положении ребенка, который только сел перед набором кубиков и собирается взять их впервые в свои руки и соорудить первую в своей жизни башенку. Он только примерно знает, как работает физика предметов, он также как и мы знает, что какой-то определенный коэффициент соотношения существует (в его случае это гравитация). Так что сделает ребенок?

Он возьмет и наугад поставит какой-то кубик. Точно также мы можем только наугад предположить, какой у нас будет коэффициент (и реальные взрослые нейросети тоже так делают, только обычно руководствуясь генерацией чисел в нормальном распределении).

Просто наугад предположим, что коэффициент связи дюймов и сантиметров (давайте начнем его называть вес, как во взрослых нейросетях) будет равен, к примеру, 2.4. Тогда у нас получится сложнейшее математическое выражение:

1 * 2.4 = 2.4

Здорово, мы почти угадали, и у нас есть некоторый результат. Но он неверный, и что нормально для процесса обучения, у нас есть некоторая ошибка. Как в нервной системе с обратной связью нам нужно как-то среагировать на ошибку. Но сначала нужно понять ее размер. Как я уже говорил, в нейросетях обучения с учителем сначала данные прогоняют на размеченных данных и только потом уже отправляют в классификацию на похожих, но неразмеченных. Так же и мы знаем, какой у нас должен получится правильный результат, соответственно я смогу подсчитать ошибку:

t_target = 2.54
t_now = 2.40
e = t_target - t_now
//получаем значение е, равное сейчас 0.14

Теперь мы знаем насколько ошиблись. Но что делать? Естественно, наша игрушечная нейросеть должна считать данные как можно с наименьшим коэффициентом ошибки. И в этом проявляется ещё одна подводная особенность нейросетей — чаще всего они имеют некоторый коэффициент потери при обучении, минимизацией ошибки занимается часть Data Science, под названием оптимизация.

Но сейчас не об этом. Вне сомнения, нам нужно начать изменять коэффициент связи на какой-то шаг, но на какой? Очевидно, что надо не слишком большой, а то наш коэффициент связи получится неточным и не слишком маленький, иначе нам придется довольно долго обучать нейросеть. Здесь нет 100% правильного варианта нахождения этого шага, чаще всего эти параметры и в реальной нейросети подбираются скорее интуитивно, чем на основании какой-то формулы или алгоритма (хотя такое тоже возможно). Сейчас мы можем наугад выбрать значение нашего шага (на языке нейросетей наш шаг называется learning_rate), к примеру, достаточно оптимально будет работать значение 0.05. Кроме этого, нужно договориться о том, сколько раз будет происходить отступ на learning rate. Количество этих отступов мы назовем эпохи, как во взрослых нейросетях. Теперь, вооружившись всеми этими знаниями, можно попробовать написать небольшую программу на Python, которая будет выполнять нашу программу «игрушечной» нейросети.

import random

# возьмем встроенную в Python библиотеку random, что мы могли задавать случайный вес нашей нейросети

inches = 40  # мы знаем что 40 дюймов равняется примерно 101, 6 сантиметрам
centimetre = 101.6

# создаем функцию, которая занимается подбором и принимает на вход эпохи, learning rate и точность

def kid_neuro(epoch, lr, accur):
    W_coef = random.uniform(0, 2)  # получаем наш случайный вес связи
    print("Наш первоначальный случайный вес равен: ", W_coef)
    for i in range(epoch):  # воспользуемся циклом для прокрутки
        Error = centimetre - (inches * W_coef)
        print("Наша ошибка составляет", Error)  # будем печатать ошибку для нашей визуализации
        if Error > 0:
            W_coef += lr  # если ошибка слишком большая, мы начинаем прибавлять коэффициент

        if Error < 0:
            W_coef -= lr  # если ошибка отрицательная, тогда начинаем уменьшать коэффициент

        if Error < accur:
            print("Наш итоговый результат", W_coef)
            return  # эффектно вычисляем, сколько же сантиметров в одном дюйме

epoch = int(input("epoch: "))  # эпохи это у нас количество "прогонов"
lr = float(input("enter learning rate: "))  # наш шаг обучения
accur = float(input("enter accurancy:  "))  # нам нужно уточнить, на какую точность мы согласны, потому что идеальной у нас скорее всего не получится

kid_neuro(epoch, lr, accur)  #вызываем нашу функцию в конце-концов

Я оставляю читателя самостоятельно попробовать позапускать эту детскую нейронную сеть с различными параметрами. Неплохо получается на epoch = 100-, learning rate = 0.01, accur = 0.1.

Несмотря на кажущуюся бесполезность этой программы, мы разобрали с вами работу и основные понятия нейронных сетей, которые используются и в построении реальных больших нейронных сетей, к примеру в алгоритме обратного распространения ошибки(backprogation).

Вкратце эти основные понятия:

W — вес. Вес обычно показывает связь узла нейронной сети с каким-то понятием, если нейросеть настроена на классификацию. В нашей программе был только один вес — коэффициент взаимосвязи между дюймами и сантиметрами, но обновляли мы его примерно также, как в реальной неройсети

lr — learning rate, или скорость обучения. Показывает с каким шагом мы будем обновлять наш вес при каждом прогоне

epoch Эпохи, или сколько прогонов у нас будет для достижения максимально точного результата

В качестве практики вы можете самостоятельно попробовать написать свою детскую нейросеть, которая будет переводить, к примеру, километры в мили. И вооружившись полученными в данной статье знаниями, сможете без проблем прийти например сюда, и уже попробовать позапускать нейросеть более осмысленно.

Несколько полезных ссылок, на которые вы можете перейти, если пожелаете продолжить обучение нейросетям:

Искусственный интеллект на основе нейронных сетей Текст научной статьи по специальности «Прочие социальные науки»

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Васильев А.П.1, Абрамов А.Х.2

‘Васильев Аян Петрович — студент, специальность: информационная безопасность автоматизированных систем, квалификация: техник по защите информации;

2Абрамов Алексей Хамитович — научный руководитель, преподаватель, кафедра эксплуатации и обслуживания информационных систем, Северо-Восточный федеральный университет имени М.К. Аммосова Колледж инфраструктурных технологий, г. Якутск

Аннотация: статья посвящена искусственному интеллекту на основе нейронных сетей. История основания, философское осмысление, использование ИИ в современном обществе вносят новые формы в совершенствование интеллектуальных систем в сфере информационных технологий, в науке, образовании, культуре. Высказывается положение дел в организации искусственного интеллекта в современных условиях тенденций и направлениях в России и за границей.

Ключевые слова: искусственный интеллект (ИИ), нейронные сети.

Искусственный интеллект в современных условиях добилась того уровня прогресса, что можно наглядно увидеть в алгоритмизации и оптимизации процессов управления сложными системами, самоорганизации процессов в автоматизированных системах управления.[10, с. 1, 2]. Благодаря ИИ и при помощи современных суперкомпьютеров может решать самостоятельно алгоритмические, математические, сверхсложные программные задачи и оптимизации процессов управления. В силу своих возможностей алгоритмизация и оптимизация процессов и явлений в XXI веке достигла масштабов в управлении сложными объектами, системами с совершенствованием ИИ. Развития ИИ, его совершенствования все больше находит в нейронных сетях. Если приблизить понятие ИИ к человеку, то можно найти определение нейронных сетей.

Нейросеть являются основным направлением по изучению возможности моделирования естественного интеллекта с помощью алгоритмов. Стоит отметить, что нейросеть не программируются, а обучается.

Нейросеть в принципе высоко параллельное устройство, что позволяет революционно ускорить обработку информации.

Искусственный интеллект или на техническом языке: «ИИ» проблемная область исследований по моделированию человеческий интеллекта, поведения и выполнения творческих функций, которые считаются особенностями человека с помощью вычислительных устройств. Одно из определения интеллекта, совокупности для человека и машины, можно сформулировать так: интеллект — способность системы создавать в ходе самообучения программы в первую очередь эвристических для решения задач определённого класса сложности и решать эти задачи.

История ИИ как новое научного направления начинается во второй половине XX века. Были созданы и сформулированы много идей и постулатов к его зарождению. В философии давно шли споры о природе человека, процессе познания мира. Отношение философии к искусственному интеллекту можно наглядно видеть в работах, (британского философа, ученого Алана Тьюринга) в честь которого назвали «тест Тьюринга» в своей работе «Вычислительная техника и интеллект» в 1950 году. Он задал вопрос «могут ли машины делать, что мы как мыслящие существа можем делать?». Еще в 40-х Тьюринг в числе первых начал изучать первые проблемы первых «умных машин», или как их называют сейчас «ИИ»

Проблема ИИ была затронута и в России и СССР. Коллежский Советник Семён Николаевич Корсаков ставил задачу улучшения возможности разума посредством разработки научных методов и устройств, перекликающуюся с современной концепцией ИИ, как усилитель естественного. В 1832 году С.Н. Корсаков опубликовал описание пяти изобретённых им механических устройств, так называемых «интеллектуальных машин», для частичной механизации умственной деятельности в задачах поиска, сравнения и классификации. В конструкции своих машин Корсаков впервые в истории информатики применил перфорированные карты, игравшие у него своего рода роль баз знаний, а сами машины по существу являлись предтечами экспертных систем (компьютерная система).

Искусственная нейронная сеть. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети американских ученных Маккалока и Питтса. После разработки алгоритмов обучения получаемые модели стали использовать в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления.

В настоящее время ИИ создаваемый с помощью нейронных сетей является одним из важных факторов, способствующих получении информации и быстрому распространении, и их качественной обработке. Применение ИИ в различных сферах человеческой деятельности играет большую роль так как все сферы деятельности человека, начиная с начального образования и заканчивая изучением новейших технологий, изучения новых видов материи, неизвестных пока человечеству.

Искусственный интеллект стал ключевым технологическим трендом 2016 года, и объем глобальных инвестиций в него превышает $ 500 млн. По прогнозам международной исследовательской компании, Markets and Markets, к 2020 году рынок ИИ вырастет до $ 5 млрд за счет применения технологий машинного обучения и распознавания естественного языка в рекламе, розничной торговле, финансах и здравоохранении. В Gartner читают, что к 2020 году около 40 % всех взаимодействий с виртуальными помощниками будет опираться на данные, обработанные нейронными сетями. Компания «Яндекс» уже на протяжении нескольких лет применяет технологии искусственного интеллекта в своих поисковых механизмах.

В 2016 году работа ведется над созданием нейронной сети, способной вывести принцип работы поисковика на новый революционный уровень. Традиционный алгоритм поиска основан на сопоставлении содержания запроса с контентом анализируемых страниц. Безусловно, все это делается с некоторыми дополнениями и расширениями — запросы переформатируются, добавляются синонимы, переводятся на другой язык. В новом подходе каждому запросу ставится в соответствие некое векторное число, наиболее точно отражающее его смысл. Далее поиск осуществляется по этому числу. При этом запрос и ответ могут не иметь ни одного общего слова. Все, что их будет объединять — это одинаковый смысл содержимого. Стоит отметить, что в перспективе в векторное число смогут переводиться изображения и видео, что, по словам представителей Яндекс, позволит значительно расширить границы «умного» поиска.

Инженеры DeepMind — лондонского подразделения Google, занимающегося разработками в области искусственного интеллекта, научили компьютерные алгоритмы «планировать вперед на основе воображения». Как сообщили в компании, ИИ-агенты I2As пользуются внутренним «преобразователем воображения», чтобы лучше предсказать, как им лучше действовать в той или иной ситуации. Преобразователь позволяет нейросетям представить «в голове» различные сценарии развития ситуации и выбрать наиболее благоприятный. Предикативные возможности ИИ были протестированы, в частности, на логической игре-головоломке Sokoban, в которой игроку нужно расставить по местам ящики внутри лабиринта. Если совершается ошибка, и предмет оказывается в неверной позиции, сдвинуть его уже невозможно, а игра заканчивается. Перед каждым ходом алгоритмы «в голове» продумывали, в какую сторону лучше толкнуть ящик, чтобы выиграть. В результате I2As с внутренним планированием справлялись с задачей быстрее и за меньшее количество ходов, чем ИИ-агенты без такового. В результате I2As с внутренним планированием справлялись с задачей быстрее и за меньшее количество ходов, чем ИИ-агенты без такового.

Искусственный интеллект является необходимым условием для развития информационного общества что в последующем приведет нас к постиндустриальному обществу в, котором будут созданы все необходимые условия для более глубокого изучения процессов развития современного интеллектуального, продвинутого общества. Что в конечном итоге поспособствует более глубокому осмыслению значения интеллектуального искусственного интеллекта нейронных сетей, который благодаря специалистам, способных управлять ими помогут привести наше общество к высоким достижениям и решить глобальные проблемы, стоящие перед современным миром. И именно искусственный интеллект, нейронных сетей создаваемый и управляемый специалистами этой высокотехнологичной, сверхсложной, суперсовременной технологией способна в действительности решать жизненно важные и значимые вопросы современности.

В этом и актуальность современного искусственного интеллекта нейронных сетей, создаваемый, на основе человеческого мозга. Искусственный интеллект, созданный и продвигаемый современными учеными, специалистами этого профиля создаст более высокий, качественный уровень жизни и будет служить одним из проявлений гуманизма.

Список литературы

1. Искусственный интеллект: что могут нейронные сети и как они изменят нашу жизнь. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.youtube.com/watch?v=JDgnLns-Igo/ (дата обращения: 22.04.2018).

2. AIA: Разработка искусственного интеллекта без нейронных сетей. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://geektimes.ru/post/249880/ (дата обращения: 22.04.2018).

3. Чему в России обучают нейронные сети. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.the-village.ru/village/business/newprof/256956-neural-networks/ (дата обращения: 22.04.2018).

4. Microsoft_Developer Практическое введение в нейронные сети и глубокое обучение. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.youtube.com/watch?v=uaBp0uiLvKQ&t=2 0s/ (дата обращения: 22.04.2018).

5. Искусственный интеллект и Джеффри Хинтон: отец «глубокого обучения». . [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://news.rambler.ru/other/38615020-iskusstvennyy-intellekt-i-dzheffri-hinton-otets-glubokogo-obucheniya/

6. Нейронные сети. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://statsoft.ru/home/textbook/modules/stneunet.html/ (дата обращения: 22.04.2018).

7. Make_Your_Own_Neural_Network Автор книги: Тарик Рашид (Tariq Rashid).

8. Deep Learning, NLP, and Representations. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://colah.github.io/posts/2014-07-NLP-RNNs-Representations/ (дата обращения: 22.04.2018).

9. Emotion_Recognition._A_Pattern_Analysis_Approach Авторы книги: Амит Конар, Аруна Чакраборти (AmitKonar, Aruna_Chakraborty).

10. Национальная библиотека им. Н.Э. Баумана Bauman National Library. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://ru.bmstu.wiki/ (дата обращения: 22.04.2018).

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИННОВАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ПРЕПОДАВАНИИ СОЦИАЛЬНО-ГУМАНИТАРНЫХ ДИСЦИПЛИН

Махмудова Н.Р.

Махмудова Наргиза Рахматуллаевна — ассистент, кафедра информационно-коммуникационной технологии, факультет менеджмента в сельском хозяйстве, Ташкентский государственный аграрный университет, г. Ташкент, Республика Узбекистан

Аннотация: в статье рассматривается использование информационных технологий и Интернет-ресурсов, что сегодня является основополагающим моментом в преподавании социально-гуманитарных дисциплин, поскольку они повышают качество обучения, а также сокращают время изучения данных дисциплин.

Ключевые слова: технология, образования, информация, преподавания, Интернет, инновация.

Внедрение новейших технологий в образовательный процесс является важным условием интеллектуального развития студентов, учащихся и социально-экономического развития общества. Наша страна в годы независимости достигла в данном направлении больших успехов.

Инновации (от англ. Innovation — нововведение, новация) — это изменения внутри системы. В педагогической интерпретации и в самом общем смысле инновации подразумевают нововведения в педагогической системе, улучшающие течение и результаты учебно-воспитательного процесса. Однако нововведения могут и ухудшить систему.

Эпоха информационного общества, основой которого становятся знания, их производство, передача и усвоение, предъявляет новые требования к системе образования, ее моделям, методам и формам, позволяющим на качественно новом уровне подготовить обучающихся к будущей трудовой деятельности. Информация превращается в основной предмет человеческого труда, изменяет содержание самого процесса труда, расширяет участие работника в принятии решений.

Система обучения в высших учебных заведениях традиционно отстает от потребностей общества. Поэтому необходимость разработки инновационных технологий в обучении не

История Искусственного Интеллекта, часть 2. Нейросетевой ИИ — неизбежно или невозможно?

Когда я еще только задумывал писать эту статью, я знал о нейросетях только то, что они вроде как копируют процесс мышления нашего мозга. Я и не подозревал, как я тогда ошибался.
В то время, когда кибернетики еще только начинали играть в свои игрушки, другие более серьезные ученые, работали над более серьезной проблемой. На основании нейрофизиологических данных о строении нейронов, клеток нашего мозга, они пытались воссоздать их структуру. Это было за несколько лет, до того самого семинара, где впервые заговорили об ИИ.
Эти серьезные ученые были на сто процентов уверены в том, что единственная вещь, способная мыслить, — это наш мозг. Поэтому все, что должно обладать такой способностью, должно воспроизводить структуру нашего мозга. Смелое заявление, особенно, если учитывать то, что о процессах мышления они имели достаточно смутное представление, хотя нет — не представление, а просто гипотезу о том, что мышление человека работает посредством его же нейросетей.
Другими словами они, зная структуру нейрона, создали свою упрощенную его копию и, зная, как нейроны объединяются в сети, попытались на основе этих знаний разработать логику, а далее — компьютер. А здесь работают уже только одни математики. Никто не говорит, что человек пользуется своими нейронами точно так же, как и нейрокомпьютер. Просто инженеры заменили классические полупроводники искусственными нейронами и пытаются построить новую логику. О психологической стороне процесса пока никто не задумывается.
Принцип работы нейросетей несколько отличается от полупроводниковых микросхем — первые не используют двоичные коды. Но секретным оружием нейросетей является то, что нейросети, по слухам, способны обучаться. Попробуем разобраться в этом вопросе.
Итак, мы имеем сеть (однослойную или многослойную), состоящую из упрощенных моделей нейронов. Имеется группа входных нейронов и, соответственно, группа выходных. При подаче информации на вход, сигналы пробегают по сети, усиливаясь и ослабевая, от нейрона к нейрону. Они могут идти напрямую от входа к выходу, но могут и делать петли, возвращаясь на несколько нейронов назад. Могут даже беспорядочно двигаться по всей сети, но смысл в том, чтобы на выходах сформировался правильно обработанный сигнал.
Если на входы подали коэффициенты квадратного уравнения, то на выходе мы должны получить его решения. Если на входах изображение рукописного текста, то на выходе должен сформироваться его распознанный вариант.
В начале работы, когда нейросеть еще не настроена, от нее нет никакого толка. Чтобы она кроме своего загадочного названия была еще и полезна в решении задач, ее нужно обучить. Этот процесс начинается с того, что задача решается при помощи каких-то внешних средств. Это нужно для того, чтобы в итоге получить наборы вопросов и правильных ответов. Далее эти вопросы подаются на вход, а ответы на выход.
Рассмотрим, как этот процесс проходит для одного нейрона. На его входы приходят входные сигналы, а на выход — сигнал, о котором заранее известно, что он правильный. Нейрон в свою очередь формирует свой выходной сигнал, суммируя входные и применяя к сумме специальную функцию.
В итоге собственный выходной сигнал нейрона на первом этапе отличается от внешнего. Если расхождение наблюдается, то применяются специальные алгоритмы, которые изменяют уровень входных сигналов (их вес), пока оба выходных сигнала не будут близки.
Но здесь нужно быть осторожным, так как если они будут очень близки, то нейросеть «переучится». И тогда, если ее задача состоит из, например, распознавания текста, то нейросеть будет в состоянии распознать только почерк какого-то конкретного человека, а других — нет. А если эти два сигнала будут сильно отличаться, то нейросеть «недоучится». Т. е. не сможет распознать вообще ничей почерк.
Чтобы такого не случилось, разработчик, который занимается обучением, устанавливает своего рода погрешность настройки. Если разница между выходными сигналами не будет превышать значение этой погрешности, то процесс обучения можно считать завершенным.
Вот как-то так… На самом деле все гораздо сложнее, так как в сети много нейронов. Сети бывают разные, и никто пока не знает, какой она в действительности должна быть, более того, никто не знает, сколько в ней должно быть нейронов.
Каким бы сложным и невообразимым все это не казалось, но первые нейросетевые компьютеры были построены еще 50 лет назад. И хотя они были не очень мощные, они работали. Основные отличия таких компьютеров от обычных заключаются в самообучении (хотя я бы предпочел термин «самонастройка») и параллельных вычислениях.
Именно из-за этого на них возлагают такие большие надежды, так как наши обычные процессорные компьютеры все вычисления делают последовательно. Параллельные вычисления дают новый толчок в развитии поисковых программ, криптоанализе и в других областях, связанных с перебором большого количества информации.
Сейчас нейросети используются для распознавания образов, текста, речи. Есть даже такие, на основе которых построены целые программные комплексы, которые заменяют собой трейдеров на бирже. Выпускаются платы расширения с нейросетями, которые потом можно вставить в обычный компьютер и с набором нужного софта работать с ними самому. Они прекрасно справляются со своими задачами, хотя они все еще в процессе совершенствования. Но можно ли на их основе создать Искусственный Интеллект?
Да, нейросеть способна на самообучение, но для этого требуется заранее знать все ответы. Метод проб и ошибок здесь не прокатит. Так что самообучением это можно назвать лишь с большой натяжкой. Ее можно настроить на решение определенной задачи. Она будет тогда с ней справляться, но больше ни с чем. Чтобы ее переучить для новых целей, нужен человек, и не просто человек, а эксперт в этой новой области. Сама нейросеть не способна выучить что-либо.
Фишкой нейрокибернетиков было то, что они пытаются воссоздать мозг с его процессами мышления. Но единственное, чего они достигли, так это того, что частично повторили структуру одного лишь типа его клеток — нейронов. При этом прикрутили ко всему этому свои алгоритмы, которые к нашему мышлению не имеют никакого отношения.
В итоге получаем все ту же кибернетику «черного ящика», с входом, выходом и черти чем внутри. Процесс нашего мышления не имеет ничего общего с работой нейросети, так как нейросети не пользуются анализом, синтезом, сравнением, дедукцией. Также они не учитывают такого фактора, как психика человека. При воссоздании нейронов опускаются их свойства, связанные со всем этим, поэтому процесс реализуется только на поверхностном уровне.
Создатели нейросетей, которые все же пытаются помимо логики навернуть какой-нибудь «язык программирования», основанный на психологии человека, столкнулись с серьезной проблемой. Они пытаются найти общую теорию психологии, которую было бы легко формализовать. Но дело в том, что подходов здесь десятки, и что еще интереснее, так это то, что не один из них не ссылается на физиологию, т. е. на то, что движком нашей психики являются наши же нейросети. А что если связи такой и нет?
Теоретическая психология — это уже самостоятельная система со своими элементами. Она никак не привязана к физиологии, поэтому этот «язык программирования», эта формализация нашей психологии может быть реализована как на нейросетях, так и на другой платформе, или вообще описана математически. Поэтому нейросети не такие уж и незаменимые, раз можно обойтись без них.
Настало время вернуться к тому вопросу, который я задал в конце первой части, а именно вопросу о том, настолько ли хорошо существующее определение Искусственного Интеллекта. Вроде как все составные части уже созданы, но чего-то все-таки не хватает этому Франкенштейну. Должно быть что-то, что вдохнет в него жизнь.
Главное здесь — понять, для чего нам нужен Искусственный Интеллект. Решать логические задачи? Для этого уже может служить обычный компьютер. Распознавать образы или речь? Такие технологии тоже уже существуют. Может, есть какая-то еще задача, которая достаточно сложна? Я думаю, что и для нее найдется какая-нибудь технология или разработка. Любые наши проблемы можно решить по-отдельности и без привлечения Искусственного Интеллекта. Тогда для чего же он нам нужен?
Я подозреваю, что не для какой-то конкретной задачи. Не будем ходить вокруг да около и обманывать себя. Скажем прямо, что хотим, чтобы Искусственный Интеллект был максимально приближен к человеческому.
Чтобы он был такой же алогичный, обладал интуицией, способностью рождать идеи, принимать решения, чувствовать, сопереживать, чтобы при общении с ним создавалось ощущение, что общаешься с личностью. Чтобы у него был свой взгляд на мир, чтобы он мог спорить и соглашаться или не соглашаться с оппонентом. Чтобы он был внимательным, обладал способностью дружить, хранить секреты, лгать, уважать и недолюбливать, чтобы он обладал чувством юмора. Чтобы он мог любить.
Мне кажется, что это определение ближе к сути.

UPD: Судя по комментариям стало ясно, что название не отражает суть, так что его пришлось поменять.

Оглавление:

История Искусственного Интеллекта, часть 1. Картина без художника.

История Искусственного Интеллекта, часть 2. Нейросетевой ИИ — неизбежно или невозможно?

Делаем Искусственный Интеллект

▷ AI нейронная сеть | Роль нейронных сетей в искусственном интеллекте

В области науки и технологий термин «искусственный интеллект» играет заметную роль, и его недавние достижения сделали ИИ более популярным в отношении концепций искусственного интеллекта и машинного обучения. Роль искусственного интеллекта позволила машинам учиться на собственном опыте для более эффективного выполнения задач. Нейронная сеть — одно из ее достижений, основанная на структуре человеческого мозга, которая помогает компьютерам и машинам больше похожи на человеческие.Эта статья поможет вам понять структуру нейронных сетей искусственного интеллекта и порядок их работы.

Что такое нейронная сеть?

Нейронная сеть — это системное программное обеспечение или оборудование, которое работает аналогично задачам, выполняемым нейронами человеческого мозга. Нейронные сети включают в себя различные технологии, такие как глубокое обучение и машинное обучение как часть искусственного интеллекта (ИИ).

Нейронные сети с искусственным интеллектом (ИНС)

Искусственные нейронные сети (ИНС) — ключевой инструмент машинного обучения.Это системы, разработанные на основе функциональности нейронов в мозгу, которые будут повторять то, как мы, люди, учимся. Нейронные сети (NN) составляют как входной, так и выходной уровень, а также скрытый слой, содержащий блоки, которые изменяют входные данные на выходные, чтобы выходной слой мог использовать значение. Это инструменты для поиска многочисленных и сложных шаблонов, которые программисты могут найти и обучить машину распознавать шаблоны.

Повысьте свой карьерный потенциал в качестве разработчика искусственного интеллекта, затем зарегистрируйтесь на наш курс по искусственному интеллекту

Ролевая нейронная сеть в AI

Большинство бизнес-приложений и коммерческих компаний используют эти технологии.Их основная цель — решение сложных проблем, таких как распознавание образов или распознавание лиц, а также несколько других приложений, включая преобразование речи в текст, анализ данных, распознавание рукописного ввода для обработки чеков, прогноз погоды и обработку сигналов.

Структура нейронных сетей AI

ИНС работает аналогично человеческому мозгу. Создавая необходимые связи, мы можем дублировать работу мозга с помощью кремния и проводов, которые действуют аналогично дендритам и нейронам.Поскольку стимулы из внешней среды воспринимаются дендритами таким же образом, входной сигнал создает электрические импульсы, которые проходят через нейронную сеть. ИНС состоит из нескольких узлов, которые действуют как нейроны. Узлы соединены звеньями (проводами) для связи друг с другом. Узлы принимают входные данные для выполнения небольших операций с обученными данными, и результаты этих операций передаются другим узлам (нейронам). Выход в узле называется его значением узла. Ниже показано изображение, представляющее основную структуру нейрона.

Потребность в нейронных сетях

Нейронные сети обладают замечательной способностью извлекать значимые данные из неточных данных, которые используются для обнаружения тенденций и извлечения шаблонов, которые трудно понять ни компьютеру, ни человеку. Обученный NN может стать «экспертом» в информации, которая была предоставлена для анализа, и может использоваться для составления прогнозов.

Преимущества нейронных сетей

Некоторые преимущества нейронных сетей перечислены ниже.

Самоорганизация: ИНС может генерировать собственное представление информации, которую она получает во время обучения.
Работа в реальном времени: Расчеты ИНС могут выполняться одновременно, и производятся некоторые специальные (аппаратные) устройства, которые используют эту возможность.
Адаптивное обучение: Возможность научиться решать задачи основана на данных, предоставленных для обучающего набора.
Избыточное кодирование информации с помощью отказоустойчивости : Частичное разрушение сети приводит к ухудшению соответствующих характеристик. Более того, некоторые сети будут иметь возможность сохранять данные даже при серьезном повреждении сети.

Работа нейронных сетей AI

ИНС включает в себя огромное количество параллельно работающих процессоров, расположенных слоями. Первый уровень получает необработанные данные в качестве входных данных, аналогично зрительным нервам визуальной обработки человеческого глаза. Каждый последующий слой получает необработанные входные данные на выходе из предыдущего слоя, подобно нейронам зрительного нерва, получающим сигналы от близких к нему. Последний слой генерирует вывод. Изображение ниже показывает несколько слоев.

Подпишитесь на наш канал на YouTube, чтобы получать новости..!

Для получения дополнительной информации: Что такое искусственная нейронная сеть и как она работает?

Нейронные сети адаптируемы, то есть они могут изменять себя в соответствии с обучением и работать параллельно, чтобы предоставлять больше информации о мире. Если сеть генерирует «желаемый» выход, то нет необходимости изменять обученные входные данные, и наоборот. Если сеть генерирует «нежелательные» выходные ошибки, то система изменяет обученные входные данные, чтобы улучшить результаты.

Типы нейронных сетей

Нейронные сети

бывают разных типов, и каждая из них имеет конкретный вариант использования.

Нейронная сеть прямой связи

Это наиболее распространенный тип нейронной сети. где информация движется в одном направлении, то есть от входа к выходу.

Рекуррентная нейронная сеть

Более часто используемый тип сети, в которой данные могут передаваться в различных направлениях.Они обладают большими возможностями обучения и часто используются для сложных задач, таких как изучение почерка или распознавание языка.

Существуют также другие типы, которые редко используются, и некоторые из них — это сети машин Больцмана, сети Хопфилда и сверточные нейронные сети.

Сверточные нейронные сети

похожи на обычные нейронные сети, но с двумя скрытыми слоями и состоят из нейронов, способных к обучению.Каждый нейрон получает некоторые входные данные, выполняет скалярное произведение и иногда следит за нелинейностью. Полная сеть покажет единственную дифференцируемую функцию оценки, то есть от оценок класса на одном конце до пикселей необработанного изображения на другом конце. И иметь функцию потерь (например, SVM / Softmax) на полностью подключенном уровне. Уловки, разработанные разработчиками для изучения нейронных сетей, по-прежнему применяются. Выбор подходящей сети зависит от вашего выбора, и необработанные данные, которые должны быть предоставлены в качестве входных данных, должны быть обучены вами в соответствии с вашими предпочтениями.Иногда мы можем использовать несколько подходов в сложных случаях, таких как распознавание голоса.

10 лучших технологий искусственного интеллекта

Как нейронные сети учатся на обученных данных

На начальных этапах в нейронные сети (NN) поступают огромные объемы данных. Обучение обычно проводится путем предоставления входных данных и обучения сети тому, каким должен быть результат. Например, распознавание лиц — новейшая технология, внедренная многими производителями смартфонов.Каждый вход собирается путем идентификации совпадающих данных, таких как изображение лица человека, радужная оболочка, различные выражения лица, и все эти входные данные должны быть обучены. Предоставление правильных ответов позволит ему приспособить свои внутренние данные, чтобы узнать, насколько лучше он может работать.

Правила должны быть определены таким образом, чтобы каждый узел решал, что отправлять на следующий уровень, учитывая свои собственные входные данные с предыдущего уровня. Это делается с учетом многих принципов, таких как генетические алгоритмы, нечеткая логика, байесовский метод обучения на основе градиентов.ИНС дают базовые правила, относящиеся к объектным отношениям. При построении правил необходимо принять правильное решение.

Стратегии машинного обучения в ИНС

Искусственные нейронные сети могут обучаться, но их нужно обучать. Есть много стратегий обучения, а именно:

Обучение с учителем: В нем участвует ученый. Например, во время проповеди ученый приводит примеры для лучшего понимания морали. Таким же образом ИНС реализует распознавание образов, когда она начинает угадывать, распознавая.Затем обученные шаблоны данных предоставляют ИНС ответы.
Обучение без учителя: Приступает к действию, когда нет набора данных с известными ответами. Одним из таких примеров является поиск скрытого шаблона. Концепция кластеризации предполагает разделение элементов на наборы групп, в основе которых лежит неизвестный паттерн, которые осуществляются с использованием существующих наборов данных.
Обучение с подкреплением: Это стратегия, основанная на наблюдениях. ИНС принимает решение, учитывая свою среду.Если предполагается, что наблюдения будут отрицательными, сеть корректирует свои данные, чтобы принять другое решение в следующий раз.

Связанная статья: Алгоритмы машинного обучения

Приложения AI Neural Neworks

Распознавание изображений было первой областью, в которой были успешно применены нейронные сети, но технология распространилась на многие области, такие как

Обработка естественного языка, перевод и создание языка.
Открытие и разработка лекарств.
Прогноз фондового рынка.
Планирование и оптимизация маршрута водителя-доставщика.
Чат-боты.

Используемые нейронные сети

Для каких приложений реального времени нейронные сети подходят лучше всего?

NN широко применяется для решения бизнес-задач в реальном времени. В настоящее время они успешно применяются во многих отраслях, в том числе в телекоммуникационном секторе. С тех пор, как нейронные сети превратились в новую тенденцию, выявление закономерностей в данных стало намного проще, поскольку они хорошо подходят для прогнозирования потребностей и предсказаний.Например, управление производственными процессами, прогнозирование продаж, целевой маркетинг данных, проверка, управление рисками и исследование клиентов — вот некоторые из его приложений, работающих в режиме реального времени.

Чтобы быть более конкретным, ИНС также используются для распознавания говорящих при общении (распознавание речи), обнаружения подводных мин, помощника Google (SIRI), восстановления телекоммуникаций из неисправного программного обеспечения, диагностики гепатита, трехмерного объекта анализа текстур слов распознавание, распознавание рукописных слов и распознавание лиц.

Вышеупомянутые — это конкретные области, в которых нейронные сети применяются сегодня. Основное использование включает процессы, которые работают в соответствии со строгими шаблонами и имеют огромное количество данных. Если задействованные данные слишком тяжелы для человеческого мозга, чтобы их понять за разумное время, процесс автоматизации проще с помощью искусственных нейронных сетей.

Ограничения нейронных сетей

С технической точки зрения, одна из самых больших проблем — это время, необходимое для обучения сетей, которые часто требуют приемлемого количества вычислительной мощности даже для сложных задач.Вторая наиболее важная проблема, которую следует учитывать, заключается в том, что нейронные сети — это черных ящиков , в которых пользователь группирует обученные данные и получает ответы. Им разрешено настраивать ответы, и недостатком является то, что у них нет доступа к точному процессу принятия решений. Это причина того, что исследователи активно работают, но искусственные нейронные сети играют очень большую роль в изменении повседневной жизни.

Область будущего Искусственный интеллект Нейронные сети

В мире с высокой конкуренцией мы можем много выиграть от нейронных сетей.Их способность учиться на лучшем примере делает их сильными и гибкими. Более того, нам не нужно разрабатывать какой-либо алгоритм для выполнения конкретной задачи. Нам не нужны внутренние механизмы этой задачи. Они хорошо подходят для систем реального времени, так как они быстро реагируют с лучшим временем вычислений благодаря своей параллельной архитектуре.

Нейронные сети также вносят свой вклад в другие области исследований, такие как психология и неврология. В неврологии он используется для исследования внутренних механизмов мозга и моделирования частей живых организмов.Самым захватывающим аспектом нейронных сетей является то, что существует вероятность возникновения однодневных сетей с сознанием . Некоторые ученые утверждают, что сознание — это «механическое свойство», а сознательные нейронные сети реалистичны и возможны. Нейронные сети обладают огромным потенциалом, и мы можем получить от них максимум, сотрудничая с нечеткой логикой, вычислениями, AI и ML.

Если вы хотите изучить искусственный интеллект и стать экспертом по искусственному интеллекту? Тогда ознакомьтесь с нашим учебным курсом по сертификации искусственного интеллекта в ближайших городах.

Курс искусственного интеллекта в Хайдарабаде, курс искусственного интеллекта в Пуне, курс искусственного интеллекта в Бангалоре, курс искусственного интеллекта в Далласе, курс искусственного интеллекта в Нью-Йорке

Эти курсы включены в интерактивное обучение под руководством инструктора, примеры использования в отрасли и практические живые проекты. Эта программа обучения сделает вас экспертом в области искусственного интеллекта и поможет вам достичь работы своей мечты.

Что такое искусственная нейронная сеть — структура, работа, приложения

1. Учебное пособие по ANN — цель

В этом руководстве по ИНС мы изучим искусственную нейронную сеть. Здесь мы исследуем работу и структуру ИНС. Кроме того, мы обсудим приложения и типы искусственных нейронных сетей. Atlast, мы рассмотрим байесовскую сеть в AI.

Итак, приступим к руководству по искусственной нейронной сети.

Что такое искусственная нейронная сеть — структура, работа, приложения

2.Что такое нейронная сеть в искусственном интеллекте (ИНС)?

ИНС — это искусственных нейронных сетей . По сути, это вычислительная модель. Это основано на структурах и функциях биологических нейронных сетей. Хотя, на структуру ИНС влияет поток информации. Следовательно, изменения нейронной сети были основаны на вводе и выводе.

В принципе, мы можем рассматривать ИНС как нелинейные статистические данные. Это означает, что между вводом и выводом определяется сложная взаимосвязь.В результате мы обнаружили разные закономерности. Также мы называем ИНС нейронной сетью.

3. Структура искусственной нейронной сети

Как правило, работа человеческого мозга путем установления правильных соединений — это идея, лежащая в основе ИНС. Это ограничивалось использованием кремния и проводов в качестве живых нейронов и дендритов.

Здесь нейроны, часть человеческого мозга. Он состоял из 86 миллиардов нервных клеток. Кроме того, Axons подключены к тысячам других ячеек. Хотя есть разные сигналы от органов чувств.Это было принято дендритами. В результате он создает электрические импульсы. Это используется для перемещения по искусственной нейронной сети. Таким образом, чтобы справиться с различными проблемами, нейрон отправляет сообщение другому нейрону.

В результате мы можем сказать, что ИНС состоят из нескольких узлов. Это имитируют биологические нейроны человеческого мозга. Хотя мы связываем эти нейроны звеньями. Кроме того, они взаимодействуют друг с другом. Хотя узлы используются для ввода входных данных. Далее выполните простые операции с данными.В результате эти операции передаются другим нейронам. Кроме того, вывод на каждом узле называется его активацией или значением узла.

Поскольку каждая ссылка связана с весом. Кроме того, они способны учиться. Это происходит за счет изменения значений веса. Следовательно, на следующем рисунке показана простая ИНС —

5. Как работают искусственные нейронные сети?

На этой схеме топологии вы узнаете все подробно.

Здесь каждая стрелка представляет соединение между двумя нейронами.Кроме того, они использовались для обозначения пути потока информации. Как было замечено, каждое соединение имеет вес, целое число. Это используется для управления сигналом между двумя нейронами.

Если сеть сгенерировала хорошие выходные данные, нам не нужно корректировать веса. Хотя, если выход плохой. Тогда система обязательно изменит вес для улучшения результатов.

6. Машинное обучение в ИНС

Поскольку существует слишком много стратегий машинного обучения, давайте рассмотрим их одну за другой:

а.Обучение с учителем

Обычно в этом обучении присутствует учитель, который преподает. Этот учитель должен знать об ИНС.

Учитель подает только примерные данные. Этот учитель уже знает ответы.

г. Обучение без учителя

Если нет набора данных. Тогда нам понадобится эта обучающая техника.

г. Обучение с подкреплением

Поскольку этот метод машинного обучения основан на наблюдении.Хотя, если он отрицательный, сетям необходимо скорректировать его веса. В следующий раз он сможет принять другое необходимое решение.

7. Алгоритм обратного распространения информации

Обычно мы называем это алгоритмом обучения и обучения. Поскольку эти сети идеально подходят для простых задач по распознаванию образов и отображению.

8. Байесовские сети (BN)

В основном мы называем это графическими структурами. Как правило, мы используем эту сеть для представления вероятностного представления.Это представляет собой набор случайных величин. Также мы называли эту сеть сетями убеждений или байесовскими сетями.

В этих сетях каждый узел представляет случайную переменную с конкретными предложениями.

В этом только ограничительные дуги присутствуют в BN. Таким образом, нет необходимости возвращать узел по направленным дугам. Следовательно, мы можем сказать, что BN известны как направленные ациклические графы (DAG). Следовательно, мы используем BN для одновременной обработки многозначных переменных.

Таким образом, переменные BN состоят из двух измерений —

Вероятность, присвоенная каждому из предлогов.

9. Приложения искусственных нейронных сетей

Искусственная нейронная сеть, используемая для выполнения различных задач. Также эта задача выполняет то, что занято людьми, но сложно для машины.

а. Аэрокосмическая промышленность

Обычно мы используем ИНС a для самолетов с автопилотом. Они используются для обнаружения неисправностей самолета.

г. Военный

Мы используем ИНС в военных целях по-разному. Такие как ориентация оружия и управление, отслеживание цели.

г. Электроника

По сути, мы используем искусственные нейронные сети в электронике разными способами. Это прогнозирование кодовой последовательности, компоновка микросхемы ИС и анализ отказов микросхемы.

г. Медицинский

Поскольку у медицины слишком много машин. Это используют по-разному. Такие как анализ раковых клеток, анализ ЭЭГ и ЭКГ.

e. Речь

Мы используем ИНС в распознавании речи и классификации речи.

ф. Телекоммуникации

Как правило, у него разные приложения. Таким образом, мы используем искусственную нейронную сеть разными способами. Такие как сжатие изображений и данных, автоматизированные информационные услуги.

г. Транспорт

Обычно мы используем искусственную нейронную сеть на транспорте разными способами. Это диагностика тормозной системы грузовика и планирование транспортных средств, системы маршрутизации.

ч. Программное обеспечение

Он также использует ИНС в распознавании образов.Например, распознавание лиц, оптическое распознавание символов и т. Д.

i. Прогнозирование временных рядов

Мы используем искусственную нейронную сеть для предсказания времени. Кроме того, мы используем ИНС для прогнозирования запасов и стихийных бедствий.

Итак, это все об Учебнике по искусственной нейронной сети (ИНС). Надеюсь, вам понравится наше объяснение

Искусственная нейронная сеть | NVIDIA Developer

Искусственная нейронная сеть — это биологически вдохновленная вычислительная модель, построенная по образцу сети нейронов, присутствующих в человеческом мозгу. Искусственные нейронные сети также можно рассматривать как алгоритмы обучения, которые моделируют отношения ввода-вывода. Приложения искусственных нейронных сетей включают распознавание образов и прогнозирование в таких областях, как медицина, бизнес, чистые науки, интеллектуальный анализ данных, телекоммуникации и управление операциями.

Искусственная нейронная сеть преобразует входные данные, применяя нелинейную функцию к взвешенной сумме входных данных. Преобразование известно как нейронный слой, а функция — как нейронный блок. Промежуточные выходные данные одного слоя, называемые функциями, используются в качестве входных данных для следующего слоя. Нейронная сеть посредством повторяющихся преобразований изучает несколько слоев нелинейных функций (например, ребер и форм), которые затем объединяет в последний слой для создания прогноза (более сложных объектов).Нейронная сеть обучается, изменяя веса или параметры сети, чтобы минимизировать разницу между прогнозами нейронной сети и желаемыми значениями. Эта фаза, на которой искусственная нейронная сеть обучается на основе данных, называется обучением.

Рисунок 1: Схематическое изображение нейронной сети

Нейронные сети, в которых информация передается только от одного уровня к другому, называются нейронными сетями с прямой связью. С другой стороны, класс сетей, в которых есть память или петли обратной связи, называется рекуррентными нейронными сетями.

Вывод нейронной сети

После того, как искусственная нейронная сеть обучена, она может точно предсказывать выходные данные при представлении входных данных, процесс, называемый логическим выводом нейронной сети. Для выполнения логического вывода обученная нейронная сеть может быть развернута на различных платформах, от облака до корпоративных центров обработки данных и граничных устройств с ограниченными ресурсами. Платформа развертывания и тип приложения предъявляют уникальные требования к задержке, пропускной способности и размеру приложения во время выполнения.Например, нейронная сеть, выполняющая обнаружение полосы движения в автомобиле, должна иметь низкую задержку и небольшое приложение времени выполнения. С другой стороны, центр обработки данных, идентифицирующий объекты в видеопотоках, должен обрабатывать тысячи видеопотоков одновременно, что требует высокой пропускной способности и эффективности.

Терминология нейронной сети

ПОЗ.

Единица часто относится к нелинейной функции активации (такой как логистическая сигмоидальная функция) на уровне нейронной сети, которая преобразует входные данные.Единицы на уровнях ввода / скрытия / вывода называются модулями ввода / скрытия / вывода. У устройства обычно есть несколько входящих и исходящих соединений. Сложные блоки, такие как блоки долгосрочной краткосрочной памяти (LSTM), имеют несколько функций активации с четкой компоновкой подключений к нелинейным функциям активации или блоки maxout, которые вычисляют окончательный результат по массиву нелинейно преобразованных входных значений. Функции объединения, свертки и других входных преобразований обычно не называются модулями.

ИСКУССТВЕННЫЙ НЕЙРОН

Термины нейрон или искусственный нейрон эквивалентны единице, но подразумевают тесную связь с биологическим нейроном. Однако глубокое обучение не имеет ничего общего с нейробиологией и человеческим мозгом. На микроуровне термин нейрон используется для объяснения глубокого обучения как имитации человеческого мозга. На макроуровне искусственный интеллект можно рассматривать как симуляцию человеческого интеллекта с использованием машин. Однако теперь считается, что биологические нейроны больше похожи на целые многослойные перцептроны, чем на отдельный элемент / искусственный нейрон в нейронной сети.Коннекционистские модели человеческого восприятия и познания используют искусственные нейронные сети. Эти коннекционистские модели мозга как нейронные сети, образованные из нейронов и их синапсов, отличаются от классической точки зрения (вычислительной техники), согласно которой человеческое познание больше похоже на символические вычисления в цифровых компьютерах. Реляционные сети и нейронные машины Тьюринга служат доказательством того, что когнитивные модели коннекционизма и вычислительной техники не должны противоречить друг другу и могут сосуществовать.

ФУНКЦИЯ АКТИВАЦИИ

Функция активации или передаточная функция применяет преобразование к взвешенным входным данным (матричное умножение между входными данными и весами).Функция может быть как линейной, так и нелинейной. Агрегаты отличаются от передаточных функций повышенной сложностью. Блок может иметь несколько передаточных функций (блоки LSTM) или более сложную структуру (блоки maxout).

Характеристики 1000 слоев чистых линейных преобразований могут быть воспроизведены одним слоем (потому что цепочка умножения матриц всегда может быть представлена умножением одной матрицы). Однако нелинейное преобразование может создавать новые, все более сложные отношения.Поэтому эти функции очень важны в глубоком обучении для создания все более сложных функций на каждом уровне. Примеры нелинейных функций активации включают логистическую сигмовидную диаграмму, функции Tanh и ReLU.

СЛОЙ

Слой — это строительный блок самого высокого уровня в машинном обучении. Первый, средний и последний уровни нейронной сети называются входным, скрытым и выходным слоями соответственно. Термин «скрытый слой» происходит от того, что его выходные данные не видны или скрыты как выходные данные по сети.Простая трехслойная нейронная сеть имеет один скрытый слой, а термин глубокая нейронная сеть подразумевает несколько скрытых слоев. Каждый нейронный слой содержит нейроны или узлы, а узлы одного слоя связаны с узлами следующего. Связи между узлами связаны с весами, которые зависят от отношения между узлами. Веса настраиваются таким образом, чтобы минимизировать функцию стоимости за счет обратного распространения ошибок по слоям. Функция стоимости — это мера того, насколько результат алгоритма нейронной сети близок к ожидаемому результату.Обратное распространение ошибок для минимизации затрат выполняется с использованием алгоритмов оптимизации, таких как стохастический градиентный спуск, пакетный градиентный спуск или мини-пакетный градиентный спуск. Стохастический градиентный спуск — это статистическая аппроксимация оптимального изменения градиента, обеспечивающая минимальные затраты. Скорость изменения весов в направлении градиента называется скоростью обучения. Низкая скорость обучения соответствует более медленному / более надежному обучению, а высокая скорость соответствует более быстрому / менее надежному обучению, которое может не привести к оптимальному решению.

Слой — это контейнер, который обычно принимает взвешенный ввод, преобразует его с помощью набора в основном нелинейных функций, а затем передает эти значения в качестве вывода на следующий уровень в нейронной сети. Слой обычно однородный, то есть он содержит только один тип функции активации, объединение, свертку и т. Д., Так что его можно легко сравнить с другими частями нейронной сети.

Ускорение искусственных нейронных сетей с помощью графических процессоров

Современные нейронные сети могут иметь от миллионов до более миллиарда параметров, которые можно настраивать с помощью обратного распространения.Им также требуется большой объем обучающих данных для достижения высокой точности, а это означает, что от сотен тысяч до миллионов входных выборок придется обрабатывать как в прямом, так и в обратном направлении. Поскольку нейронные сети создаются из большого количества идентичных нейронов, они очень параллельны по своей природе. Этот параллелизм естественным образом отображается на графические процессоры, которые обеспечивают значительное ускорение вычислений по сравнению с обучением только CPU.

Графические процессоры

стали предпочтительной платформой для обучения больших и сложных систем на основе нейронных сетей из-за их способности ускорять работу систем.В связи с растущим значением нейронных сетей как в промышленности, так и в академических кругах, а также ключевой ролью графических процессоров, NVIDIA имеет библиотеку примитивов под названием cuDNN, которая упрощает достижение высочайшей производительности с помощью глубоких нейронных сетей.

Параллельный характер операций вывода также хорошо подходит для выполнения на графических процессорах. Для оптимизации, проверки и развертывания сетей для вывода у NVIDIA есть ускоритель платформы вывода и среда выполнения под названием TensorRT. TensorRT обеспечивает логический вывод с малой задержкой и высокой пропускной способностью и настраивает приложение среды выполнения для оптимальной работы на различных семействах графических процессоров.

Дополнительные ресурсы

«Глубокое обучение в двух словах: основные концепции» Деттмерс, Тим. Блог разработчиков. NVIDIA, 3 ноября 2015 г.
«Ускорение машинного обучения с помощью библиотеки глубокой нейронной сети cuDNN» Браун, Ларри. Блог разработчиков. NVIDIA, 7 сентября 2014 г.
«cuDNN v2: более высокая производительность для глубокого обучения на графических процессорах» Браун, Ларри. Блог разработчиков. NVIDIA, 31 марта 2015 г.
«Сверточные сети глубоких убеждений для масштабируемого неконтролируемого обучения иерархических представлений» Ли, Хонглак.ICML 2009
«Основные идеи в нейронных сетях» Румелхарт, Дэвид и др. Сообщения ACM, март 1994 г.

Декабрь 2024
Пн	Вт	Ср	Чт	Пт	Сб	Вс
						1
2	3	4	5	6	7	8
9	10	11	12	13	14	15
16	17	18	19	20	21	22
23	24	25	26	27	28	29
30	31