Нейросети для чайников

Термин «нейросеть», особенно популярный в последнее время, слышали многие. Однако далеко не каждый имеет ясное представление о том, что означает это красивое, умное, но не очень понятное слово. Чтобы изучить вопрос глубоко, необходима обширная научная база. Однако основные принципы работы нейросети вполне можно изложить доступным, простым языком за достаточно короткое время. Перед вами – самый краткий и ёмкий путеводитель по истории и теории нейронных сетей, если можно так выразиться, нейросети для чайников.

Что такое нейросеть и как она работает

Нейросеть, или иначе – нейронная сеть – это термин, относящийся к сфере машинного обучения. Под этим словом имеется в виду математическая модель, принцип работы которой аналогичен принципу работы живого организма.  Разница в том, что, если нейросеть животного полностью регулирует жизнедеятельность организма, то искусственный интеллект решает задачу, поставленную ему человеком. Например, нейросеть может написать поэтический текст на основе заранее проанализированных параметров (информации о рифме, ритмах, синтаксисе, порядке слов и прочее).

Кратко о создании нейросети

Надо понимать, что появление нейросетей – не что-то внезапно случившееся, а длительный процесс, занявший годы и даже десятилетия. Сама концепция сформировалась в середине прошлого столетия, когда исследователи задумали изобрести машину, которая могла бы воспроизводить функции мозга человека. В 1943 году учёные Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс предложили математическую модель нейрона, а на исходе 50-х Фрэнк Розенблатт представил перцептрон – первую практическую реализацию нейросети. На протяжении лет изучение нейронов продолжалось, и к концу двадцатого столетия был разработан метод обратного распространения ошибки, а в дополнение к нему появилась ещё одна разработка – нелинейные функции активации, позволяющие сети создавать сложные модели взаимодействия между входами и выходами. Благодаря этому нейросети научились лучше распознавать данные, будь то изображения или речь. Современные нейронные сети появились уже в двадцать первом столетии, с развитием мощных графических процессоров. В нулевых появились алгоритмы Deep Learning, с этого момента началось активное развитие практического применения нейросетей в разных сферах жизни.

Платформа для создания нейросети

На данный момент существует множество платформ для машинного обучения, среди которых есть и бесплатные, общедоступные. Вот пример: платформа для машинного обучения TensorFlow. Различные формы нейронных систем поддерживает платформа Eclipse DL4J, простая в использовании, доступная даже для начинающих.

Язык программирования

Для создания нейросети используются различные языки программирования. Те люди, которые обладают навыками и знаниями в этой области, могут не только пользоваться современными достижениями, но и самостоятельно написать собственную нейросеть.

На каком языке лучше писать

Вопрос, на каком языке программирования лучше всего писать нейросети, вызывает много дискуссий. Самым распространенным, пожалуй, можно назвать Python. Освоив его основы и изучив более углубленно, можно написать нейросеть. Найти описание, как это сделать, легко в свободных источниках в Сети. Написать код для машинного обучения также можно на R, Java, C++, Matlab.

Тестирование нейронной сети

Один из этапов в «жизни» нейросети, часть того «пути», который «проходит» искусственный интеллект – тестирование. Оно производится с использованием примеров тестовой выборки. Ошибка работы нейросетевой модели оценивается по результатам проведённого тестирования.

Полезная литература для чайников по созданию нейросетей

Чтобы работать с нейросетями, необходимо постоянно углублять и совершенствовать свои знания по данной теме, тем более что эта та сфера, которая стремительно развивается. В этом поможет специализированная литература. Даже если вы изучаете искусственный интеллект с нуля, стоит только начать обучаться, и, урок за уроком, вы будете всё увереннее чувствовать себя в этой сфере. Среди книг, которые можно рекомендовать «Глубокое обучение на Python» Франсуа Шолле, «Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей» Николаенко, Кадурина, Архангельской, «Математические основы машинного обучения и прогнозирования» Владимира Вьюгина, «Верховный алгоритм» (автор – Педро Домингос).