Как работает нейросеть: устройство и обучение

Как работает нейросеть? Процесс состоит из трех этапов: получение информации верхним слоем, обработка данных в глубинных слоях и выдача ответа. Это общая схема, детали отличаются в зависимости от вида нейросети и стоящих задач.

На что обратить внимание? Работа нейронки невозможна без обучения. Для этого используется огромный объем данных – на порядок больше, чем нейронов в сети. Отвечает за создание, настройку и работу разработчик нейросетей.

Понятие нейросети

Далеко не все люди знают, что такое нейросеть и как она работает. Нейронные сети представляют собой форму машинного обучения, где компьютерная программа функционирует на основе принципов, схожих с работой человеческого мозга, применяя искусственные нейронные связи. Проще говоря, это модель человеческого мозга в уменьшенном масштабе, где нейроны заменены искусственными вычислительными элементами.

Нейронные сети также представляют собой обучаемые системы, способные к самосовершенствованию. Они могут обучаться как посредством заданных человеком алгоритмов и команд, так и на основе анализа накопленного опыта, используя ранее собранную информацию. Этот процесс напоминает обучение ребенка: сначала родители помогают, обучают и направляют его, а затем он самостоятельно начинает понимать устройство мира, делать выводы и находить решения возникающих задач.

Многим кажется, что искусственный интеллект может легко выйти из-под контроля и начать борьбу с человечеством. Однако современные нейронные сети далеки от полноценного искусственного интеллекта. Они пока не способны воспроизводить себе подобных. При этом нейросети являются отдельными программами. Иными словами, одна нейросеть никак не связана с другой.

Основы работы нейронных сетей были заложены в 1943 году американскими учеными Уорреном Маккаллоком и Уолтером Питтсом. Эти нейролингвисты и нейрофизиологи, стоявшие у истоков кибернетики, выдвинули идею о том, что мозг человека можно рассматривать как компьютер.

Первая нейросеть была создана в 1958 году американским нейрофизиологом Фрэнком Розенблаттом. Первоначальная математическая модель, имитирующая восприятие данным человеческим мозгом, имела мало общего с современными программами.

В течение почти 50 лет нейронные сети становились все более сложными и совершенными, но лишь после 2007 года, благодаря появлению больших объемов данных, люди смогли применять нейронные сети для машинного обучения на новом уровне.

Как работает нейросеть

Чтобы понять, как работает нейросеть, необходимо рассмотреть основные этапы ее функционирования:

• На входной слой поступают данные в различных формах (текст, изображения и т.д.). Нейроны этого слоя распознают и классифицируют входящие данные, передавая их далее.
• Основная обработка происходит в скрытых слоях, которых может быть несколько (в некоторых случаях их число достигает миллиона). По мере прохождения через эти слои, информация подвергается умножению на весовые коэффициенты связей, а затем полученные результаты суммируются.
• Итоговый ответ нейросети формируется на выходном слое, причем формат ответа может варьироваться в зависимости от задачи.

Если нейронная сеть не прошла обучение, веса классифицируются случайным образом. В процессе обучения значимость каждого нейрона возрастает, если он способствует эффективному решению задачи. Все это напоминает работу человеческого мозга, который укрепляет нейронные связи при освоении новых знаний.

Нейронная сеть не генерирует уникальные результаты, она опирается на накопленный опыт. Чем больше данных было использовано для обучения нейросети, тем точнее будут результаты, которые она способна предоставить.

Для эффективной работы с нейронными сетями необходимо владеть рядом специализированных терминов, характеризующих их работу:

• Функция активации представляет собой метод нормализации входных данных ИИ до определенного диапазона. Линейная функция применяется для передачи значений без преобразования либо в процессе тестирования нейросети. Наиболее популярной функцией активации является сигмоида с диапазоном [0,1], также известная как логистическая функция.
• Гиперболический тангенс применяется для обработки данных с возможными отрицательными значениями (к примеру, при анализе акций, которые могут как расти, так и падать). Его диапазон [-1,1].
• Тренировочный сет состоит из последовательности данных, применяемых для обучения нейросети.
• Итерация представляет собой количество тренировочных сетов, пройденных нейронной сетью.
• Ошибка, представляющая собой производную, говорит о расхождении между реальным и ожидаемым результатом, причем в процессе обучения количество таких неточностей должно снижаться.

Как работают нейросети разных видов

Существует множество видов нейронных сетей. Каждая из этих разновидностей предназначена для выполнения конкретных задач. Рассмотрим наиболее распространенные варианты:

Перцептрон

Данная модель представляет собой одну простейших архитектур нейронной сети. Разработанная Фрэнком Розенблаттом в 1958 году модель перцептрона является математическим аналогом того, как наш мозг воспринимает информацию.

По программе поддержки предпринимательства и малого бизнеса

Полезные материалы по продажам из закрытого клуба Деловой Среды

Мы знаем, как руководителям сейчас непросто, поэтому подготовили материалы, внедрив которые, вы можете увеличить количество продаж ваших менеджеров на 60%. Обратите особое внимание на 3 документ, его важно знать каждому!

Скачивайте и используйте уже сегодня:

Как увеличить продажи на 15 чеков в день

Конспект лайфхака

Как сделать KPI для отдела продаж, чтобы прибыль росла на 20% и более?

Что нужно сделать, чтобы клиент понял, что ему нужны именно вы

Как на холодных звонках заработать 1.5 млрд ₽

Гайд по составлению продающих скриптов для менеджеров

Рабочие способы, как увеличить средний чек в продажах

2 действия, которые увеличат не только чек, но и продажи как минимум в 2 раза

Скачать подборку бесплатно

PDF 2,5 mb

Уже скачали 27173 человек

Только до 20 сентября

Полезные материалы по продажам из закрытого клуба Деловой Среды

Как увеличить продажи на 15 чеков в день

Как сделать KPI для отдела продаж, чтобы прибыль росла на 20% и более?

Как на холодных звонках заработать 1.5 млрд ₽

Рабочие способы, как увеличить средний чек в продажах

Только до 20 сентября

Введите ваши данные для получения доступа к файлу:

Введите ваши данные для получения доступа к файлу:

Следует упомянуть, что данная модель в своем изначальном формате применяется довольно редко. Однако на ее базе был создан искусственный нейрон, который служит основным строительным блоком для множества других нейросетей.

Перцептрон включает 4 ключевых элемента: вход, вес, сумматор и функцию активации. Входная информация умножается на веса, а затем суммируется и передается функции активации, что в итоге формирует итоговый результат.

Многослойные нейронные сети

Многослойная нейронная сеть представляет собой фундаментальное решение в области нейронных сетей. Данная модель включает в себя искусственные нейроны, которые сгруппированы в слои. Каждый нейрон одного слоя соединен со всеми нейронами остальных слоев. Таким образом, эти сети являются полносвязными.

Многослойные модели сети часто применяются для работы с числовыми данными или используются как компоненты в более сложных нейронных сетях.

Сверточные нейронные сети

Сверточные нейронные сети представляют собой один из самых востребованных типов нейросетей. Их принципы во многом основаны на изучении работы зрительной коры мозга человека. Это неудивительно, ведь основная сфера применения сверточных нейронных сетей — обработка изображений.

В основе работы таких моделей лежит принцип повторного использования определенных элементов сети для анализа небольших фрагментов входного изображения.

Сверточные нейронные сети извлекают информацию из фиксированных частей входного изображения на каждом слое. Эта информация затем объединяется для создания нового изображения, которое передается на следующий слой.

Такой подход позволяет сверточным нейронным сетям эффективно распознавать простые элементы, такие как нос, глаза, уши и т.д.

Рекуррентные нейронные сети

Рекуррентные нейронные сети широко применяются для обработки последовательных данных. Основное отличие архитектуры заключается в ее способности использовать память. Эти сети сохраняют информацию о предыдущих шагах пользователя и применяют ее для формирования ответа, учитывая всю последовательность данных.

Разработчики таких моделей вдохновлялись принципами работы памяти в человеческом мозге. Рекуррентные нейросети работают с  текстами, видео, аудио и другими данными, которые зависимы от времени.

Пример работы нейросети

Рассмотрим работу нейросети на примере Midjourney. Речь идет о популярном генераторе изображений по текстовому описанию. Следует уточнить, что Midjourney состоит из двух нейросетей. Одна из них отвечает за обработку текстовых данных, а другая — за анализ изображений. Попросим Midjourney создать изображение кота, играющего на гитаре со сцены на рок-концерте:

• На первом этапе первая нейросеть получает запрос и разбивает его на ключевые слова: «кот», «играет», «гитара», «сцена», «рок концерт».
• На втором этапе сеть преобразует эти слова в числовые наборы (векторы), чтобы определить их смысл.
• На третьем этапе векторы передаются следующей нейросети, которая на их основе формирует предварительный набросок изображения. К примеру, для вектора, соответствующего слову «кот», нейросеть может создать овал с характерными чертами этого животного.
• На четвертом этапе набросок поступает во вторую нейросеть, которая добавляет более сложные элементы, такие как цвета, текстуры и освещение. Например, для слова «рок-концерт» нейросеть может добавить на задний фон графические изображения электрических гитар, усилителей, рок-постеров, граффити и других атрибутов. За детальную проработку отвечает метод стабильной диффузии, при котором изображение сначала превращается в пиксельный шум, а затем из него формируются новые элементы. Это возможно благодаря тому, что нейросеть умеет предсказывать, какие пиксели должны заменять размытые участки.
• На пятом этапе выходной слой улучшает качество картинки, предоставляя пользователю итоговый результат.

Но как нейросеть понимает, что такое кот, гитара и что представляет собой рок-концерт? Дело в том, что модель обучена на огромном массиве данных, известном как датасет. Принцип обучения схож с тем, как обучают детей. Ребенку показывают конкретный предмет, например, яблоко, и произносят слово, которым оно обозначается. Примерно то же самое происходит и с нейросетью.

Этапы обучения нейросети

Предоставление информации

Сначала нейронной сети демонстрируют данные, по которым нужно сделать предсказание, а также правильные ответы. Весь этот набор информации называется обучающей выборкой. Объем данных должен быть значительным — обычно минимум в десять раз больше, чем количество нейронов в сети.

В процессе обучения нейронная сеть анализирует информацию и соответствующие ответы, представленные не словами, а формулами и числовыми коэффициентами. К примеру, изображение кота кодируется как «1», а изображение собаки как «0». Однако это пример того, как работает простая нейросеть, современные решения функционируют по более сложным алгоритмам.

Преобразования

На этом этапе входные нейроны получают данные, преобразуют их и передают дальше по сети. Информация обрабатывается с помощью формул и конвертируется в математические коэффициенты, подобно тому, как зрительные образы трансформируются в нервные импульсы, которые мозг затем интерпретирует, позволяя человеку осознавать происходящее. Принцип работы нейросети в этом отношении аналогичен процессам восприятия и обработки информации в мозге.

Обработка и выводы

Следует отметить, что каждый нейрон имеет свой «вес». Речь идет о числе, рассчитанном по специальным алгоритмам. Оно отражает значимость нейрона для всей сети. В процессе обучения веса автоматически корректируются и балансируются.

В конечном итоге некоторые нейроны начинают реагировать на специфические признаки, например, силуэт кота, и генерируют информацию, которая формирует ответ: «Это кот». Таким образом, нет необходимости описывать кота как набор математических фигур — нейросеть самостоятельно устанавливает значения весов, определяющих его.

Результат

Результат работы нейронной сети представляет собой набор формул и чисел, которые трансформируются в удобочитаемый ответ. Например, если изображение кота кодируется как «0», а собаки — как «1», то результат 0,80 будет означать «Вероятнее всего, это собака». Структура нейронной сети не позволяет ей давать абсолютно точные ответы, она оперирует только вероятностями.

Кто отвечает за работу нейросети

Разработчик нейронных сетей — это специалист, который проектирует архитектуру систем искусственного интеллекта. Он занимается разработкой методик машинного обучения, а также проводит аналитическую работу в сфере специализированного программного обеспечения. Рассмотрим задачи, которые решает данный специалист:

• Создание архитектуры нейросетей для выполнения конкретных задач.
• Обучение нейросетей.
• Реализация алгоритмов машинного обучения.
• Визуализация информации.
• Оптимизация функционирующей сети.
• Подбор и адаптация архитектуры нейросети для правильного решения задач.
• Исследование и анализ области применения нейросети, оценка рисков ее внедрения.
• Разработка ПО для поддержки работы нейросети.
• Создание и интеграция новых функций на основе методов искусственного интеллекта в те или иные технические решения.

Нейронные сети и искусственный интеллект – это направления изучения в области Data Science. Следовательно, чтобы стать специалистом в этой сфере, необходимо знать основы науки о больших данных. Существует несколько способов обучения:

• Самостоятельное изучение. Основное преимущество этого метода — его доступность и низкая стоимость. Например, на YouTube можно найти видеокурсы по нейронным сетям. Однако недостаток заключается в отсутствии системности и риске, что полученные навыки могут оказаться непригодными для работодателя.
• Обучение в онлайн- или офлайн-формате. Можно выбрать как учебные программы университетов, так и специализированные курсы.

Для успешной карьеры в области нейросетей требуются глубокие знания в математике, статистике и основах программирования, включая язык Python, навыки работы с Linux, а также умение взаимодействовать с ключевыми библиотеками Python для Data Science, такими как Numpy, Matplotlib, Scikit-learn. Важными также являются навыки работы с базами данных и библиотеками машинного обучения, такими как PyTorch и TensorFlow.

Разработчик нейросетей должен знать о передовых методах создания ПО, особенно в области проектирования систем, управления версиями, тестирования и анализа требований. Кроме того, необходимы глубокие знания в области Data Science, включая моделирование данных, оценку алгоритмов и прогнозирование моделей.

Специалисту нужно иметь навыки создания пользовательского интерфейса для презентации работы нейросетей. Необходимо знать нюансы работы с диаграммами.

Аналитики из International Data Corporation определили, что мировой рынок решений в области ИИ будет увеличиваться на 18,6 % в год в период с 2022 по 2026 год. По данным исследования McKinsey, прикладной искусственный интеллект и внедрение машинного обучения стали ключевыми технологическими трендами на рынке ИИ. В 2022 году организации, специализирующиеся на генеративном ИИ, собрали инвестиции в размере $1,37 млрд, что близко к совокупным инвестициям за предыдущие пять лет.

Сферы применения нейросетей

Искусственные нейронные сети решают задачи, которые обычно выполняет человеческий интеллект: они способны распознавать и генерировать изображения, воспринимать письменную и устную речь, анализировать данные и делать прогнозы. В отличие от обычных программ, у нейросетей нет необходимости в однозначных или полностью известных алгоритмах для достижения результатов.

Нейросети активно применяются в различных областях:

• Анализ медицинских снимков и результатов исследований, а также прогнозирование рисков возникновения заболеваний.
• Изучение профилей заемщиков для банковских нужд, прогнозирование биржевых курсов, выявление финансовых мошенничеств.
• Автоматизация производственных процессов, контроль качества продукции и прогнозирование потребления ресурсов.
• Распознавание лиц, помощь в идентификации и поиске преступников.
• Формирование рекомендаций контента в социальных сетях и товаров в интернет-магазинах.
• Перевод и озвучивание видео в режиме реального времени.
• Подбор и анализ анкет соискателей на вакансии.
• Изменение возраста людей на видео, монтаж роликов, написание сценариев и музыки.

Каждая нейросеть разрабатывается для конкретной задачи. Например, нейросеть, обученная для генерации изображений, не обладает способностью анализировать курсы валют.

Компании в России и за рубежом широко применяют ИИ в области рекламы и маркетинга. Нейросети в этой сфере позволяют решать следующие задачи:

• Маркетинговый анализ.

Например, нейросети применяются в H&M для планирования ассортимента магазинов и складов, анализа рынка, прогнозирования спроса и установления конкурентоспособных цен.

• Автоматизация покупки цифровой рекламы.

Автоматизация покупки цифровой рекламы стала широко распространенной практикой на мировом рынке благодаря ряду рекламных сервисов, использующих нейронные сети. К примеру, такие платформы, как Albert, Publicis COSMOS и LoopMe, предоставляют возможность оптимизировать закупку рекламных объявлений, проводить сегментацию целевой аудитории, анализировать поведенческие факторы и проводить A/B-тестирования. Dole (один из крупных поставщиков фруктов) использовала платформу Albert для запуска своей рекламной кампании. Нейросеть выявила, что формат видеорекламы и реклама на мобильных устройствах являются наиболее эффективными, что позволило компании более точно настроить таргетинг на локальные рынки.

• Оптимизация затрат на медиапланирование

Немецкая компания Volkswagen использует рекомендации нейросети для формирования своего медиаплана. Этот подход позволил значительно снизить расходы на медийную рекламу. К примеру, алгоритм предложил использовать радио для продвижения новых моделей автомобилей. В Volkswagen сомневались в эффективности этого медиаканала, однако кампания оказалась успешной.

• Анализ и планирование промоактивности.

Компания «Магнит» внедрила ИИ для контроля правильности выкладки товаров в своих розничных точках. Нейросети проверяют наличие товаров на полках и управляют остатками на складах, что позволяет сократить время на проверку почти в четыре раза. Кроме того, предприятие использует математические модели для анализа и планирования промоактивностей. Программы определяют ассортимент товаров, величину скидок и формат акций.

• Создание товарных рекомендаций.

Система рекомендаций Amazon, основанная на ИИ, генерирует около 35 % от общего объема продаж компании. Любая организация может внедрить систему персонализации на основе решений Amazon Web Services.

• Формирование контента для сайтов, соцсетей и рекламных кампаний.

Современные нейросети, такие как ChatGPT и Stable Diffusion, доступные в России через условно-бесплатный сервис Fabula AI, способны создавать тексты, разрабатывать логотипы, улучшать изображения и даже делать видео на основе текстовых описаний.

В конце 2022 года искусственный контент стал весьма популярной темой. Компании сразу же воспользовались данной тенденцией. Например, «Спортмастер» применяет нейросети для формирования своих рекламных материалов. Искусственный интеллект генерирует уникальные баннеры и способен адаптировать изображения под широкие форматы.

Сотрудники «Тинькофф Журнала» провели эксперимент, в рамках которого нейросеть сгенерировала десять вариантов картинок для баннерной рекламы. Главная цель состояла в быстром проведении A/B-тестирования без привлечения дизайнеров. Все созданные арты должны были отличаться по стилю и содержанию. На отрисовку такого количества вариантов дизайнеру потребовалось бы несколько дней, нейросеть же выполнила задачу всего за несколько часов.

• Управление контентом онлайн.

Нейросеть, применяемая в eBay, автоматически отслеживает данные от гидрометцентра и адаптирует объявления с определенными товарами в соответствии с текущими климатическими условиями.

• Создание голосовых помощников и чат-ботов для взаимодействия с клиентами.

Например, нейросеть от «Яндекс» (YaLM) работает с текстом, генерируя голосовые ответы. Компания «Мегафон» также разработала программу на основе алгоритмов нейросетей для автоматизированного обзвона клиентов.

Читайте также

Внедрение автоматизации: преимущества, этапы, возможные ошибки

• Контроль стандартов работы.

«Теле2» применяет нейросети для контроля стандартов обслуживания и управления франшизами. Система анализирует аудиозаписи разговоров с клиентами. Кроме того, нейросеть работает с фото и видео из торговых залов

Проблемы в работе нейросетей

Нейросети могут оказаться очень выгодными решениями. Они упрощают многие рутинные процессы. Однако их широкое распространение также сопряжено с определенными негативными аспектами. Рассмотрим основные проблемы, связанные с использованием нейросетей.

• Появление фейковых изображений

Современные алгоритмы позволяют генерировать изображения, которые могут быть восприняты как настоящие фотографии. К примеру, специализированные программы могут подменять лица, изменять фоны, добавлять несуществующие детали и т.д. Эти действия приводят к созданию фейков, которые могут нанести значительный ущерб репутации человека.

• Выход из-под контроля

Нейросети представляют собой системы самообучения. В процессе совершенствования искусственный интеллект достигает такого уровня, что человеку становится трудно понять, каковы принципы принятия решений нейросети. Возникает риск, что в какой-то момент она перестанет повиноваться своему создателю.

• Мошенничество

Нейросети в руках хакеров становятся инструментом для разработки вредоносного ПО, обхода антивирусных защит и проведения мошеннических операций. ИИ, имитирующий человеческое общение, применяется злоумышленниками для вымогательства. Программы могут создавать фразы с целью склонить жертву озвучить свой пароль от личного кабинета в онлайн-банке.

• Снижение актуальности некоторых профессий

Развитие ИИ вызывает опасения среди дизайнеров, копирайтеров, художников и даже писателей. Нейросети уже способны создавать изображения и тексты, не уступающие творениям человека. Также под угрозой оказываются административные работники среднего звена: ИИ успешно выполняет их рабочие функции, такие как консультирование посетителей и поиск информации.

• Восстание машин

Сложно предугадать, как будут вести себя нейросети через 10-20 лет. Вполне вероятно, что более продвинутые программы будут развиты до такого уровня, что станут принимать самостоятельные решения.

Часто задаваемые вопросы о работе нейросети

Зачем важно проводить дообучение нейронных сетей?

Для нейронных сетей обучение является ключевым аспектом работы. Этот процесс происходит циклично до тех пор, пока применение нейросети остается актуальным. Вместо полного обучения с нуля можно провести дообучение, чтобы адаптировать нейросеть под конкретные задачи, используя методы передачи знаний (transfer learning). К примеру, предварительно обученная нейросеть может распознавать наличие человека на фотографии. Следующим этапом может быть дообучение для определения того, пристегнут ли человек в процессе езды.

На каком языке программирования написаны нейросети?

Обычно для разработки нейронных сетей используют языки программирования Python или MatLab. В редких случаях проекты могут быть написаны на R, C#, C++, Java, Go и т.д. Важно овладеть такими инструментами, как MatLab и Deductor, и использовать подходящие среды разработки, к примеру, Jupyter Notebook.

Есть ли бесплатные нейросети?

Да, для работы с генерацией текста можно использовать YandexGPT или GigaChat от Сбербанка. В России доступ к ChatGPT ограничен из-за проблем с получением кода авторизации на российские номера. Однако в Telegram есть много ботов, которые предоставляют доступ к данному инструменту. Но часто приходится подписываться на внешние каналы и получать рекламные сообщения.

Читайте также

Внедрение информационных технологий: преимущества, этапы, проблемы

Теперь вы знаете, как работает нейросеть. Хотя эти программы получили широкое распространение, развитие ИИ только начинается. В разработке нейросетей участвуют как мировые, так и российские организации, такие как Сбербанк и Яндекс. Их количество будет расти. Следовательно, расширятся и возможности нейронных сетей. Вопрос о том, станут ли они когда-то угрозой для человечества, остается открытым, однако сегодня искусственный интеллект значительно упрощает выполнение многих задач.