Что такое нейронные сети и как они работают

Современный мир сложно представить без технологий, в основе которых лежат нейронные сети. Мы привыкли, что телефон мгновенно распознаёт лицо, реагирует на наш голос, обрабатывает фотографии, рекомендует новые контакты или предлагает посмотреть видео с котиком.

Все эти функции работают на нейросетях. Но использовать их можно не только в телефоне. С их помощью ученые ищут новые лекарства, астрономы изучают звезды, трейдеры покупают и продают акции. Нейросети помогают людям решать задачи в самых разных сферах.

В этой статье рассказываем, что такое нейросети, как они работают и где используются.

Если хотите освоить новую профессию с нуля, пройдите курсы онлайн-университета Skypro. Например, «Аналитик данных», «Инженер по тестированию», «Веб-разработчик». Программы актуальные, соответствуют требованиям работодателей к новичкам. Соберете портфолио и найдете высокооплачиваемую работу — в этом поможет центр карьеры.

Что такое нейросети

Нейронные сети — это математические алгоритмы, они — основа современного машинного обучения. Их главная задача — находить закономерности в большом объеме данных, обрабатывать их и делать выводы.

Прообраз искусственной нейронной сети — наш мозг. Но ученые разобрались и поняли: нейросеть и человеческий мозг похожи только внешне. На самом деле нейросеть работает по математическим правилам, а не так, как думает человек.

По какому принципу работают нейросети

Нейросеть — это программа, которая учится на примерах. Она не запрограммирована жестко, как калькулятор, а тренируется, как человек. Сначала ей показывают тысячи картинок, слов или текстов с правильными ответами. Потом она начинает понимать, что с чем связано: где кошка, где собака, где ошибка в предложении.

Со временем она «угадывает» всё точнее — по шаблонам, которые сама выявила. Это как если бы вы научились распознавать стиль писем коллег по тону и словам — просто потому, что часто их читаете.

Виды нейросетей

Есть разные виды нейронных сетей, каждый из которых используют для определенных целей. Рассмотрим самые популярные.

Перцептрон

Модель перцептрона — пример самой простой архитектуры нейронной сети. Эту модель придумал Фрэнк Розенблатт в 1958 году. Перцептрон — это математическая модель, которая имитирует то, как мозг распознаёт информацию.

Сейчас модель перцептрона в чистом виде практически не используется в мире нейронных сетей. Но на ее основе сделали искусственный нейрон, который является минимальным «кирпичиком» для многих других нейронных сетей.

Модель перцептрона состоит из четырех основных компонентов: входа, веса, сумматора и функции активации. Входные данные перемножаются с весами, суммируются и поступают на вход функции активации. Так формируется результат работы перцептрона.

Концепция работы перцептрона на примере распознавания объекта

Многослойные нейронные сети

Многослойная нейронная сеть — одна из самых базовых архитектур. Она состоит из искусственных нейронов, которые объединяются в слои. Нейрон из одного слоя связан с каждым нейроном из следующего слоя, поэтому такие нейронные сети часто называют полносвязными.

Чаще всего их используют для обработки числовых данных или в составе других нейронных сетей.

Визуализация работы многослойной нейронной сети

Сверточные нейронные сети

Еще один вид популярных нейросетей — сверточная нейронная сеть. Идею такой архитектуры подсказали исследования зрительной коры мозга. Поэтому сверточные нейросети в первую очередь начали использовать для обработки изображений.

Основной принцип работы — переиспользовать часть нейронной сети внутри самой себя для обработки небольших участков входного изображения.

Другими словами, каждый слой такой архитектуры «смотрит» на фиксированный кусочек входа и извлекает из него информацию. Далее из этой информации строится новое «изображение», которое подается на вход следующего слоя. Такие нейронные сети очень эффективны в распознавании простых элементов, или паттернов: носа, глаза, уха и так далее.

Визуализация работы сверточных слоев нейронной сети

Рекуррентные нейронные сети

Для обработки последовательностей чаще всего используют рекуррентные нейронные сети. Основная особенность данной архитектуры — она использует память. Нейронная сеть хранит внутри себя информацию о предыдущих данных и выдает ответ с учетом того, что знает о всей последовательности.

Эту архитектуру разработали на основе исследований памяти в мозге. Такие нейросети хорошо справляются с обработкой текста, видео, аудио и других данных, где важен порядок во времени.

Визуализация работы рекуррентных слоев нейронной сети

Для каких задач используют нейронные сети

Есть несколько больших классов задач нейронных сетей:

• обучение с учителем;
• обучение без учителя;
• обучение с подкреплением.

Обучение с учителем

Для обучения с учителем нужен набор данных, для которых заранее известны ответы. Такие данные называются тренировочными. На этапе обучения нейросеть пытается найти закономерности в данных, чтобы правильно решить исходную задачу.

Основная идея — показать нейронной сети много разноплановых примеров, а во время работы нейросеть будет использовать найденные закономерности из тренировочного набора на новых данных. И такой способ отлично работает на практике.

Задача обучения с учителем — классификация и регрессия.

Классификация

В задаче классификации чаще всего есть конечный набор классов — он определен в момент проектирования нейросети.

Главная задача — отнести входной объект к нужному классу. При этом классы могут быть вполне определенными: кошка, собака, енот. Но могут быть и весьма абстрактными: животное, камень. Или вообще могут не относиться к другим классам.

Примеры задачи классификации:

• разделить отзывы на положительные и отрицательные;
• найти фотографии с Мэрилин Монро;
• распознать японские иероглифы.

Регрессия

В задаче регрессии нейронная сеть пытается предсказать не класс, а число. При этом нужное значение может быть любым, даже если есть верхняя или нижняя граница.

Примеры задачи регрессии:

• предсказать цены на дом в зависимости от района или площади подвала;
• определить рост человека по фотографии;
• спрогнозировать стоимость акций на следующей неделе.

Задачи с учителем могут решать сразу задачу классификации и задачу регрессии.

Самый простой пример — поиск объекта на картинке. Нам одновременно нужно предсказать границы прямоугольника, который выделяет объект, и класс, к которому относится объект.

В простом случае достаточно предсказать четыре числа: два числа — координаты верхнего левого угла, еще два — координаты правого нижнего. А еще классификацию на два типа: задний фон и сам объект.

Обучение без учителя

В обучении без учителя нейросеть получает на вход данные, для которых ответы заранее неизвестны. В таких задачах нейросеть ищет повторяющиеся шаблоны, чтобы найти решение.

Этот подход более привлекательный: не требует разметки данных — и в теории нейронная сеть может учиться на большем количестве данных. В этом процессе есть свои особенности. Поэтому нейронные сети чаще обучаются с учителем.

К обучению без учителя можно отнести задачи кластеризации и генерации.

Кластеризация

В этой задаче нужно разделить данные на заранее неизвестные классы по мере схожести по какому-то признаку. Объекты одного класса должны оказаться как можно ближе друг к другу, а все остальные — заметно дальше по выбранной мере.

По своей идее этот класс задач очень похож на классификацию, но здесь заранее неизвестно, как правильно выделить классы — и даже их количество.

Примеры задачи кластеризации:

• выявить группы семантически похожих документов;
• разбить животных на разные виды.

Генерация

Задача генерации — нейросеть должна создать что-то новое по заданной тематике. Это могут быть целые картинки или их части, музыка, видео, тексты.

Это направление очень популярно, и каждый год выходят новые исследования, которые решают задачу генерации всё лучше и лучше. Существует отдельное течение в медиаискусстве — компьютерное искусство. Многие сервисы бесплатны и доступны онлайн.

Примеры задач:

• сгенерировать лицо человека, которого никогда не существовало;
• продолжить тексты разных жанров и направленностей;
• сгенерировать картинки по текстовому описанию — DALL-E;
• увеличить разрешение картинки.

На курсах Skypro сможете освоить востребованную профессию и повысить качество жизни. Все студенты проходят несколько тестовых технических собеседований и консультации со специалистами центра карьеры. Они помогают составить цепляющее резюме, советуют, как вести себя на интервью, учат уверенно выполнять тестовые задания. Преподаватели — практикующие эксперты из топовых компаний.

Обучение с подкреплением

Еще один большой класс задач — обучение с подкреплением. Основная идея — создать для нейронной сети окружение, которое будет моделировать реальную задачу.

Обучение происходит за счет реакции окружающей среды на каждое действие нейросети. В этой задаче нейросеть называется агентом. Агент получает вознаграждение за верные действия и наказания за всё, что не приводит к успеху.

Такой подход популярен в сфере обучения нейронных сетей играм:

• AlphaGo: алгоритм на базе нейронных сетей для игры в Го, который победил трехкратного чемпиона Европы Фань Хуэя в 2015 году;
• AlphaStar: программа, которая использует нейронные сети для игры в Starcraft II.

Обучение с подкреплением может успешно применяться не только в играх. Этот подход есть в робототехнике, химии и других областях.

Можно придумать много задач, которые относятся сразу к нескольким типам или решаются гибридными методами. Ученые в области нейронных сетей смешивают разные подходы и методы и всё чаще получают интересные результаты.

Сферы применения нейросетей

Нейронные сети хорошо обобщают данные, поэтому их используют в самых разных сферах — от медицины и финансов до автоматизации и робототехники. Рассмотрим сферы, в которых нейросети зарекомендовали себя особенно хорошо.

Компьютерное зрение

Область, где компьютеры учатся понимать, что изображено на картинках и в видео, и выделяют из них важную информацию. Основные задачи: распознать, к какому классу принадлежит изображение, найти объекты, выделить области на изображении, узнать лица, сцены и события. Нейронные сети, особенно сверточные, показывают отличные результаты во многих прикладных задачах.

Компьютерное зрение используют:

• в медицине — врачи с его помощью видят отклонения на рентгеновских снимках;
• робототехнике — роботы ориентируются в пространстве, находят путь и распознают объекты вокруг;
• автоматизации — системы следят за качеством продукции и ходом производственных процессов.

Задачи компьютерного зрения, которые решают нейронные сети

Обработка естественного языка

Это направление искусственного интеллекта, которое обрабатывает большие объемы данных естественного языка: русского, английского и так далее. Основная цель — проанализировать и понять смысл, а еще сгенерировать новый текст. В этом направлении особенно популярны рекуррентные нейросети.

Задачи обработки естественного языка:

• распознать и сгенерировать речь — голосовые помощники, автоматическая генерация субтитров;
• проанализировать текст — разделить документы по категориям;
• сгенерировать тексты — написать второй том «Мертвых душ».

Анализ временных рядов

Это набор методов, с помощью которых можно анализировать и предсказывать, как будут вести себя данные, которые меняются во времени.

Примеры задач:

• экономика — предсказать курс доллара;
• анализ данных — отфильтровать данные с разных датчиков и выделить важный сигнал из шума.

Преимущества и недостатки технологии

У всех технологий есть плюсы и минусы — идеального компьютера еще нет.

Преимущества:

1. Мощный инструмент, который используют для широкого класса задач.
2. Высокая обобщающая способность — ищет сложные закономерности и паттерны в данных.
3. Высокая точность — при правильной настройке превосходит многие другие алгоритмы, а в определенных задачах даже людей.

Недостатки:

1. Требует очень много данных для обучения. Например, современные модели для генерации текста требуют терабайты текстовых данных.
2. Нужно разбираться в настройках и обучении, чтобы модель работала хорошо.
3. Очень сложно интерпретировать полученные результаты. Трудно понять, почему нейросеть выбрала именно такой ответ: точных объяснений она не дает.
4. Очень дорогое обучение. Чем задача сложнее, тем больше нужно данных и времени, чтобы обучить модель.

Примеры самых полезных и интересных нейронных сетей

Сейчас нейросетей так много, что легко запутаться. У каждой своя специализация: одни пишут тексты, другие создают изображения, третьи озвучивают или анализируют данные. Главное — выбирать инструмент под конкретную задачу, а не ждать, что одна модель решит всё сразу. Ниже — подборка проверенных нейросетей.

Текст

ChatGPT — универсальный инструмент для работы с текстами: умеет писать посты, анализировать их и адаптировать под желаемую тональность. Хорошо справляется с длинными запросами, понимает контекст, пишет, редактирует и объясняет. Работает на русском без ограничений.
Mistral — французская альтернатива GPT. Работает быстро, хорошо пишет на английском и русском, подходит для генерации коротких текстов и кода. Минусы — не обрабатывает файлы и, в отличие от конкурентов, не так стабильно держит сложный контекст на длинной дистанции.
DeepSeek — модель с открытым кодом, ее часто используют в исследовательских и технических задачах. Умеет писать код, объяснять формулы, работать с табличными структурами.

Изображения

Kandinsky 2.2 (@kandinsky21_bot) — генерирует изображения по описанию в телеграме. Бот удобен, если нужно быстро получить картинку в дефолтном стиле. Бесплатный и простой в использовании — подходит для презентаций, соцсетей и заглушек.

Аудио

Suno — создает музыкальные треки с вашими словами или в заданном жанре. Можно использовать для подкастов, заставок, роликов и даже сторителлинга. Работает через браузер. Регистрация простая.

Этапы разработки нейронных сетей

Разработчики нейронных сетей выделяют несколько этапов обучения.

Постановка задачи

В самом начале полученную задачу нужно свести к понятной для нейронной сети, например классификации или регрессии.

Сбор и анализ тренировочных данных

Дальше нужно собрать много примеров, на которых учится нейросеть. Сделать так, чтобы данные не отличались от тех, на которых нейронная сеть работает и предсказывает результаты.

Это значит, что если мы решаем задачу по классификации котов и собак, то животные должны быть разных цветов. Если это будет не так — например, во время обучения мы покажем нейросети только рыжих котов и только белых собак, — то нейронная сеть, когда увидит белого кота, сильно засомневается и, вероятно, ошибется.

Обучение

На этом этапе нужно подобрать архитектуру нейронной сети, которая решит задачу лучше, и обучить ее.

Чаще всего сначала обучают простую модель, а потом улучшают. Так делают, чтобы сразу понять, справится ли архитектура с задачей на текущих данных. Если нет — собрать больше данных и повторить.

Еще во время этого этапа разработчики пристально следят за метриками — нужно понимать, насколько нейронная сеть хорошо обучается.

Имплементация

После того как нейронная сеть обучилась с нужным качеством, переходят к этапу имплементации. На нём нейросеть оптимизируют и внедряют на устройство. Чаще всего это удаленные серверы или пользовательские девайсы.

Один из примеров использования сервера — умная колонка. Она записывает голос и отправляет его на сервер. Там голос распознается, после чего генерируется ответ, который возвращается обратно.

Пример пользовательского устройства — смартфон, который распознаёт лицо владельца во время разблокировки.

Мониторинг и дообучение

После имплементации нейронной сети разработчики наблюдают, как она справляется с изначальной задачей.

В этот момент они находят проблемы с качеством или скоростью работы. Еще есть ситуации, когда данные поменялись или задача расширилась. В таких случаях нейронную сеть отправляют на дообучение.

Перспективы развития нейросетей

Российский рынок ИИ продолжает расти год от года. В 2023 году выручка от ИИ-проектов составила 305 млрд рублей — это на 36% больше, чем годом ранее. Спрос на технологии растет, компании всё активнее внедряют нейросети в бизнес.

Топ-10 самых быстрорастущих AI-компаний по версии агентства Smart Ranking

Пройдите курсы в онлайн-университете Skypro. В программах — только актуальная информация и навыки, которые ценятся работодателями. Все гарантии честно прописаны в договоре. Средняя зарплата выпускников — 72 000 ₽. Специалисты центра карьеры будут сопровождать вас до тех пор, пока не найдете работу по новой профессии.

Главное о нейросетях

• Нейросеть — это алгоритм, который учится на примерах. Нейросеть вычисляет закономерности в данных и решает задачи — от распознавания лиц до генерации музыки.
• Прообразом нейросети стал мозг человека, но работает она иначе. В основе — математические вычисления, а не мышление в привычном смысле.
• Есть несколько видов нейросетей: перцептроны, многослойные, сверточные, рекуррентные. Каждая применяется для своих задач — изображений, текста, видео и так далее.
• Нейросети обучают с учителем, без учителя или с подкреплением. От типа обучения зависит, нужна ли разметка данных и какой результат мы хотим получить.
• Сферы применения — от медицины и финансов до робототехники и искусства. Особенно активно нейросети используют в компьютерном зрении, NLP и прогнозах на основе временных рядов.
• Работа с нейросетью проходит в несколько этапов: от постановки задачи до внедрения и дообучения. Даже после запуска нужен мониторинг и улучшения.
• В России рынок ИИ активно развивается. В 2023 году выручка от ИИ-проектов составила 305 млрд ₽, а спрос на нейросети и специалистов по искусственному интеллекту продолжает расти.