Нейросеть определение. Нейросети для начинающих

Главная

Обзоры

Нейросеть определение. Нейросети для начинающих – нейронная сеть для чайников

В первой половине 2016 года мир услышал о множестве разработок в области нейронных сетей - свои алгоритмы демонстрировали Google (сеть-игрок в го AlphaGo), Microsoft (ряд сервисов для идентификации изображений), стартапы MSQRD, Prisma и другие.

В закладки

Редакция сайт рассказывает, что из себя представляют нейронные сети, для чего они нужны, почему захватили планету именно сейчас, а не годами раньше или позже, сколько на них можно заработать и кто является основными игроками рынка. Своими мнениями также поделились эксперты из МФТИ, «Яндекса», Mail.Ru Group и Microsoft.

Что собой представляют нейронные сети и какие задачи они могут решать

Нейронные сети - одно из направлений в разработке систем искусственного интеллекта. Идея заключается в том, чтобы максимально близко смоделировать работу человеческой нервной системы - а именно, её способности к обучению и исправлению ошибок. В этом состоит главная особенность любой нейронной сети - она способна самостоятельно обучаться и действовать на основании предыдущего опыта, с каждым разом делая всё меньше ошибок.

Нейросеть имитирует не только деятельность, но и структуру нервной системы человека. Такая сеть состоит из большого числа отдельных вычислительных элементов («нейронов»). В большинстве случаев каждый «нейрон» относится к определённому слою сети. Входные данные последовательно проходят обработку на всех слоях сети. Параметры каждого «нейрона» могут изменяться в зависимости от результатов, полученных на предыдущих наборах входных данных, изменяя таким образом и порядок работы всей системы.

Руководитель направления «Поиск Mail.ru» в Mail.Ru Group Андрей Калинин отмечает, что нейронные сети способны решать такие же задачи, как и другие алгоритмы машинного обучения, разница заключается лишь в подходе к обучению.

Все задачи, которые могут решать нейронные сети, так или иначе связаны с обучением. Среди основных областей применения нейронных сетей - прогнозирование, принятие решений, распознавание образов, оптимизация, анализ данных.

Директор программ технологического сотрудничества Microsoft в России Влад Шершульский замечает, что сейчас нейросети применяются повсеместно: «Например, многие крупные интернет-сайты используют их, чтобы сделать реакцию на поведение пользователей более естественной и полезной своей аудитории. Нейросети лежат в основе большинства современных систем распознавания и синтеза речи, а также распознавания и обработки изображений. Они применяются в некоторых системах навигации, будь то промышленные роботы или беспилотные автомобили. Алгоритмы на основе нейросетей защищают информационные системы от атак злоумышленников и помогают выявлять незаконный контент в сети».

В ближайшей перспективе (5-10 лет), полагает Шершульский, нейронные сети будут использоваться ещё шире:

Представьте себе сельскохозяйственный комбайн, исполнительные механизмы которого снабжены множеством видеокамер. Он делает пять тысяч снимков в минуту каждого растения в полосе своей траектории и, используя нейросеть, анализирует - не сорняк ли это, не поражено ли оно болезнью или вредителями. И обрабатывает каждое растение индивидуально. Фантастика? Уже не совсем. А через пять лет может стать нормой. - Влад Шершульский, Microsoft

Заведующий лабораторией нейронных систем и глубокого обучения Центра живых систем МФТИ Михаил Бурцев приводит предположительную карту развития нейронных сетей на 2016-2018 годы:

системы распознавания и классификации объектов на изображениях;
голосовые интерфейсы взаимодействия для интернета вещей;
системы мониторинга качества обслуживания в колл-центрах;
системы выявления неполадок (в том числе, предсказывающие время технического обслуживания), аномалий, кибер-физических угроз;
системы интеллектуальной безопасности и мониторинга;
замена ботами части функций операторов колл-центров;
системы видеоаналитики;
самообучающиеся системы, оптимизирующие управление материальными потоками или расположение объектов (на складах, транспорте);
интеллектуальные, самообучающиеся системы управления производственными процессами и устройствами (в том числе, робототехнические);
появление систем универсального перевода «на лету» для конференций и персонального использования;
появление ботов-консультантов технической поддержки или персональных ассистентов, по функциям близким к человеку.

Директор по распространению технологий «Яндекса» Григорий Бакунов считает, что основой для распространения нейросетей в ближайшие пять лет станет способность таких систем к принятию различных решений: «Главное, что сейчас делают нейронные сети для человека, - избавляют его от излишнего принятия решений. Так что их можно использовать практически везде, где принимаются не слишком интеллектуальные решения живым человеком. В следующие пять лет будет эксплуатироваться именно этот навык, который заменит принятие решений человеком на простой автомат».

Почему нейронные сети стали так популярны именно сейчас

Учёные занимаются разработкой искусственных нейронных сетей более 70 лет. Первую попытку формализовать нейронную сеть относят к 1943 году, когда два американских учёных (Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс) представили статью о логическом исчислении человеческих идей и нервной активности.

Однако до недавнего времени, говорит Андрей Калинин из Mail.Ru Group, скорость работы нейросетей была слишком низкой, чтобы они могли получить широкое распространение, и поэтому такие системы в основном использовались в разработках, связанных с компьютерным зрением, а в остальных областях применялись другие алгоритмы машинного обучения.

Трудоёмкая и длительная часть процесса разработки нейронной сети - её обучение. Для того, чтобы нейронная сеть могла корректно решать поставленные задачи, требуется «прогнать» её работу на десятках миллионов наборов входных данных. Именно с появлением различных технологий ускоренного обучения и связывают распространение нейросетей Андрей Калинин и Григорий Бакунов.

Главное, что произошло сейчас, - появились разные уловки, которые позволяют делать нейронные сети, значительно меньше подверженные переобучению.- Григорий Бакунов, «Яндекс»

«Во-первых, появился большой и общедоступный массив размеченных картинок (ImageNet), на которых можно обучаться. Во-вторых, современные видеокарты позволяют в сотни раз быстрее обучать нейросети и их использовать. В-третьих, появились готовые, предобученные нейросети, распознающие образы, на основании которых можно делать свои приложения, не занимаясь длительной подготовкой нейросети к работе. Всё это обеспечивает очень мощное развитие нейросетей именно в области распознавания образов», - замечает Калинин.

Каковы объёмы рынка нейронных сетей

«Очень легко посчитать. Можно взять любую область, в которой используется низкоквалифицированный труд, - например, работу операторов колл-центров - и просто вычесть все людские ресурсы. Я бы сказал, что речь идет о многомиллиардном рынке даже в рамках отдельной страны. Какое количество людей в мире задействовано на низкоквалифицированной работе, можно легко понять. Так что даже очень абстрактно говоря, думаю, речь идет о стомиллиардном рынке во всем мире», - говорит директор по распространению технологий «Яндекса» Григорий Бакунов.

По некоторым оценкам, больше половины профессий будет автоматизировано – это и есть максимальный объём, на который может быть увеличен рынок алгоритмов машинного обучения (и нейронных сетей в частности).- Андрей Калинин, Mail.Ru Group

«Алгоритмы машинного обучения - это следующий шаг в автоматизации любых процессов, в разработке любого программного обеспечения. Поэтому рынок как минимум совпадает со всем рынком ПО, а, скорее, превосходит его, потому что становится возможно делать новые интеллектуальные решения, недоступные старому ПО», - продолжает руководитель направления «Поиск Mail.ru» в Mail.Ru Group Андрей Калинин.

Зачем разработчики нейронных сетей создают мобильные приложения для массового рынка

В последние несколько месяцев на рынке появилось сразу несколько громких развлекательных проектов, использующих нейронные сети - это и популярный видеосервис , который социальная сеть Facebook, и российские приложения для обработки снимков (в июне инвестиции от Mail.Ru Group) и и другие.

Способности собственных нейронных сетей демонстрировали и Google (технология AlphaGo выиграла у чемпиона в го; в марте 2016 года корпорация продала на аукционе 29 картин, нарисованных нейросетями и так далее), и Microsoft (проект CaptionBot , распознающий изображения на снимках и автоматически генерирующий подписи к ним; проект WhatDog , по фотографии определяющий породу собаки; сервис HowOld , определяющий возраст человека на снимке и так далее), и «Яндекс» (в июне команда встроила в приложение «Авто.ру» сервис для распознавания автомобилей на снимках; представила записанный нейросетями музыкальный альбом; в мае создала проект LikeMo.net для рисования в стиле известных художников).

Такие развлекательные сервисы создаются скорее не для решения глобальных задач, на которые и нацелены нейросети, а для демонстрации способностей нейронной сети и проведения её обучения.

«Игры - характерная особенность нашего поведения как биологического вида. С одной стороны, на игровых ситуациях можно смоделировать практически все типичные сценарии человеческого поведения, а с другой - и создатели игр и, особенно, игроки могут получить от процесса массу удовольствия. Есть и сугубо утилитарный аспект. Хорошо спроектированная игра приносит не только удовлетворение игрокам: в процессе игры они обучают нейросетевой алгоритм. Ведь в основе нейросетей как раз и лежит обучение на примерах», - говорит Влад Шершульский из Microsoft.

«В первую очередь это делается для того, чтобы показать возможности технологии. Другой причины, на самом деле, нет. Если речь идёт о Prisma, то понятно, для чего это делали они. Ребята построили некоторый пайплайн, который позволяет им работать с картинками. Для демонстрации этого они избрали для себя довольно простой способ создания стилизаций. Почему бы и нет? Это просто демонстрация работы алгоритмов», - говорит Григорий Бакунов из «Яндекса».

Другого мнения придерживается Андрей Калинин из Mail.Ru Group: «Конечно, это эффектно с точки зрения публики. С другой стороны, я бы не сказал, что развлекательные продукты не могут быть применены в более полезных областях. Например, задача по стилизации образов крайне актуальна для целого ряда индустрий (дизайн, компьютерные игры, мультипликация - вот лишь несколько примеров), и полноценное использование нейросетей может существенно оптимизировать стоимость и методы создания контента для них».

Основные игроки на рынке нейронных сетей

Как отмечает Андрей Калинин, по большому счёту, большинство присутствующих на рынке нейронных сетей мало чем отличаются друг от друга. «Технологии у всех примерно одинаковые. Но применение нейросетей - это удовольствие, которое могут позволить себе далеко не все. Чтобы самостоятельно обучить нейронную сеть и поставить на ней много экспериментов, нужны большие обучающие множества и парк машин с дорогими видеокартами. Очевидно, что такие возможности есть у крупных компаний», - говорит он.

Среди основных игроков рынка Калинин упоминает Google и её подразделение Google DeepMind, создавшее сеть AlphaGo, и Google Brain. Собственные разработки в этой области есть у Microsoft - ими занимается лаборатория Microsoft Research. Созданием нейронных сетей занимаются в IBM, Facebook (подразделение Facebook AI Research), Baidu (Baidu Institute of Deep Learning) и другие. Множество разработок ведётся в технических университетах по всему миру.

Директор по распространению технологий «Яндекса» Григорий Бакунов отмечает, что интересные разработки в области нейронных сетей встречаются и среди стартапов. «Я бы вспомнил, например, компанию ClarifAI . Это небольшой стартап, сделанный когда-то выходцами из Google. Сейчас они, пожалуй, лучше всех в мире умеют определять содержимое картинки». К таким стартапам относятся и MSQRD, и Prisma, и другие.

В России разработками в области нейронных сетей занимаются не только стартапы, но и крупные технологические компании - например, холдинг Mail.Ru Group применяет нейросети для обработки и классификации текстов в «Поиске», анализа изображений. Компания также ведёт экспериментальные разработки, связанные с ботами и диалоговыми системами.

Созданием собственных нейросетей занимается и «Яндекс»: «В основном такие сети уже используются в работе с изображениями, со звуком, но мы исследуем их возможности и в других областях. Сейчас мы много экспериментов ставим в использовании нейросетей в работе с текстом». Разработки ведутся в университетах: в «Сколтехе», МФТИ, МГУ, ВШЭ и других.

В этот раз я решил изучить нейронные сети. Базовые навыки в этом вопросе я смог получить за лето и осень 2015 года. Под базовыми навыками я имею в виду, что могу сам создать простую нейронную сеть с нуля. Примеры можете найти в моих репозиториях на GitHub. В этой статье я дам несколько разъяснений и поделюсь ресурсами, которые могут пригодиться вам для изучения.

Шаг 1. Нейроны и метод прямого распространения

Так что же такое «нейронная сеть»? Давайте подождём с этим и сперва разберёмся с одним нейроном.

Нейрон похож на функцию: он принимает на вход несколько значений и возвращает одно.

Круг ниже обозначает искусственный нейрон. Он получает 5 и возвращает 1. Ввод - это сумма трёх соединённых с нейроном синапсов (три стрелки слева).

В левой части картинки мы видим 2 входных значения (зелёного цвета) и смещение (выделено коричневым цветом).

Входные данные могут быть численными представлениями двух разных свойств. Например, при создании спам-фильтра они могли бы означать наличие более чем одного слова, написанного ЗАГЛАВНЫМИ БУКВАМИ, и наличие слова «виагра».

Входные значения умножаются на свои так называемые «веса», 7 и 3 (выделено синим).

Теперь мы складываем полученные значения со смещением и получаем число, в нашем случае 5 (выделено красным). Это - ввод нашего искусственного нейрона.

Потом нейрон производит какое-то вычисление и выдает выходное значение. Мы получили 1, т.к. округлённое значение сигмоиды в точке 5 равно 1 (более подробно об этой функции поговорим позже).

Если бы это был спам-фильтр, факт вывода 1 означал бы то, что текст был помечен нейроном как спам.

Иллюстрация нейронной сети с Википедии.

Если вы объедините эти нейроны, то получите прямо распространяющуюся нейронную сеть - процесс идёт от ввода к выводу, через нейроны, соединённые синапсами, как на картинке слева.

Шаг 2. Сигмоида

После того, как вы посмотрели уроки от Welch Labs, хорошей идеей было бы ознакомиться с четвертой неделей курса по машинному обучению от Coursera , посвящённой нейронным сетям - она поможет разобраться в принципах их работы. Курс сильно углубляется в математику и основан на Octave, а я предпочитаю Python. Из-за этого я пропустил упражнения и почерпнул все необходимые знания из видео.

Сигмоида просто-напросто отображает ваше значение (по горизонтальной оси) на отрезок от 0 до 1.

Первоочередной задачей для меня стало изучение сигмоиды , так как она фигурировала во многих аспектах нейронных сетей. Что-то о ней я уже знал из третьей недели вышеупомянутого курса , поэтому я пересмотрел видео оттуда.

Но на одних видео далеко не уедешь. Для полного понимания я решил закодить её самостоятельно. Поэтому я начал писать реализацию алгоритма логистической регрессии (который использует сигмоиду).

Это заняло целый день, и вряд ли результат получился удовлетворительным. Но это неважно, ведь я разобрался, как всё работает. Код можно увидеть .

Вам необязательно делать это самим, поскольку тут требуются специальные знания - главное, чтобы вы поняли, как устроена сигмоида.

Шаг 3. Метод обратного распространения ошибки

Понять принцип работы нейронной сети от ввода до вывода не так уж и сложно. Гораздо сложнее понять, как нейронная сеть обучается на наборах данных. Использованный мной принцип называется методом обратного распространения ошибки .

Вкратце: вы оцениваете, насколько сеть ошиблась, и изменяете вес входных значений (синие числа на первой картинке).

Процесс идёт от конца к началу, так как мы начинаем с конца сети (смотрим, насколько отклоняется от истины догадка сети) и двигаемся назад, изменяя по пути веса, пока не дойдём до ввода. Для вычисления всего этого вручную потребуются знания матанализа. Khan Academy предоставляет хорошие курсы по матанализу, но я изучал его в университете. Также можно не заморачиваться и воспользоваться библиотеками, которые посчитают весь матан за вас.

Скриншот из руководства Мэтта Мазура по методу обратного распространения ошибки.

Вот три источника, которые помогли мне разобраться в этом методе:

В процессе прочтения первых двух статей вам обязательно нужно кодить самим, это поможет вам в дальнейшем. Да и вообще, в нейронных сетях нельзя как следует разобраться, если пренебречь практикой. Третья статья тоже классная, но это скорее энциклопедия, поскольку она размером с целую книгу. Она содержит подробные объяснения всех важных принципов работы нейронных сетей. Эти статьи также помогут вам изучить такие понятия, как функция стоимости и градиентный спуск.

Шаг 4. Создание своей нейронной сети

При прочтении различных статей и руководств вы так или иначе будете писать маленькие нейронные сети. Рекомендую именно так и делать, поскольку это - очень эффективный метод обучения.

Ещё одной полезной статьёй оказалась

Так получилось, что в университете тема нейросетей успешно прошла мимо моей специальности, несмотря на огромный интерес с моей стороны. Попытки самообразования несколько раз разбивались невежественным челом о несокрушимые стены цитадели науки в облике непонятных «с наскока» терминов и путанных объяснений сухим языком вузовских учебников.

В данной статье (цикле статей?) я попытаюсь осветить тему нейросетей с точки зрения человека непосвященного, простым языком, на простых примерах, раскладывая все по полочкам, а не «массив нейронов образует перцептрон, работающий по известной, зарекомендовавшей себя схеме».

Заинтересовавшихся прошу под кат.

Цели

Для чего же нужны нейросети?
Нейросеть – это обучаемая система. Она действует не только в соответствии с заданным алгоритмом и формулами, но и на основании прошлого опыта. Этакий ребенок, который с каждым разом складывает пазл, делая все меньше ошибок.

Договоримся, что нейрон – это просто некая воображаемая чёрная коробка, у которой кучка входных отверстий и одно выходное.
Причем как входящая, так и исходящая информация может быть аналоговой (чаще всего так и будет).

Как выходной сигнал формируется из кучи входных – определяет внутренний алгоритм нейрона.

Для примера напишем небольшую программу, которая будет распознавать простые изображения, скажем, буквы русского языка на растровых изображениях.
Условимся, что в исходном состоянии наша система будет иметь «пустую» память, т.е. этакий новорожденный мозг, готовый к бою.
Для того чтобы заставить его корректно работать, нам нужно будет потратить время на обучение.

Уворачиваясь от летящих в меня помидоров, скажу, что писать будем на Delphi (на момент написания статьи была под рукой). Если возникнет необходимость – помогу перевести пример на другие языки.

Также прошу легкомысленно отнестись к качеству кода – программа писалась за час, просто чтобы разобраться с темой, для серьезных задач такой код вряд ли применим.

Итак, исходя из поставленной задачи - сколько вариантов выхода может быть? Правильно, столько, сколько букв мы будем уметь определять. В алфавите их пока только 33, на том и остановимся.

В итоге – нужно создать 33 нейрона, у каждого из которых будет 30х30=900 входов.
Создадим класс для нашего нейрона:

Type Neuron = class name: string; // Тут название нейрона – буква, с которой он ассоциируется input: array of integer; // Тут входной массив 30х30 output:integer; // Сюда он будет говорить, что решил memory:array of integer; // Тут он будет хранить опыт о предыдущем опыте end;

Создадим массив нейронов, по количеству букв:

For i:=0 to 32 do begin neuro_web[i]:=Neuron.Create; neuro_web[i].output:=0; // Пусть пока молчит neuro_web[i].name:=chr(Ord("A")+i); // Буквы от А до Я end;

Теперь вопрос – где мы будем хранить «память» нейросети, когда программа не работает?
Чтобы не углубляться в INI или, не дай бог, базы данных, я решил хранить их в тех же растровых изображениях 30х30.
Вот например, память нейрона «К» после прогона программы по разным шрифтам:

Как видно, самые насыщенные области соответствуют наиболее часто встречаемым пикселям.
Будем загружать «память» в каждый нейрон при его создании:
p:=TBitmap.Create; p.LoadFromFile(ExtractFilePath(Application.ExeName)+"\res\"+ neuro_web[i].name+".bmp")

В начале работы необученной программы, память каждого нейрона будет белым пятном 30х30.

Распознавать нейрон будет так:

Берем 1й пиксель
- Сравниваем его с 1м пикселем в памяти (там лежит значение 0..255)
- Сравниваем разницу с неким порогом
- Если разница меньше порога – считаем, что в данной точке буква похожа на лежащую в памяти, добавляем +1 к весу нейрона.

И так по всем пикселям.

Вес нейрона – это некоторое число (в теории до 900), которое определяется степенью сходства обработанной информации с хранимой в памяти.
В конце распознавания у нас будет набор нейронов, каждый из которых считает, что он прав на сколько-то процентов. Эти проценты – и есть вес нейрона. Чем больше вес, тем вероятнее, что именно этот нейрон прав.

Теперь будем скармливать программе произвольное изображение и пробегать каждым нейроном по нему:

For x:=0 to 29 do for y:=0 to 29 do begin n:=neuro_web[i].memory; m:=neuro_web[i].input; if ((abs(m-n)<120)) then // Порог разницы цвета if m<250 then neuro_web[i].weight:=neuro_web[i].weight+1; // Кроме того, не будем учитывать белые пиксели, чтобы не получать лишних баллов в весах if m<>0 then begin if m<250 then n:=round((n+(n+m)/2)/2); neuro_web[i].memory:=n; end else if n<>0 then if m<250 then n:=round((n+(n+m)/2)/2); neuro_web[i].memory:=n; end;

Как только закончится цикл для последнего нейрона – будем выбирать из всех тот, у которого вес больше:

If neuro_web[i].weight>max then begin max:=neuro_web[i].weight; max_n:=i; end;

Именно по вот этому значению max_n, программа и скажет нам, что, по её мнению, мы ей подсунули.
По началу это будет не всегда верно, поэтому нужно сделать алгоритм обучения.

S:=InputBox("Enter the letter", ‘программа считает, что это буква ’+neuro_web.name, neuro_web.name); for i:=0 to 32 do begin //Пробегаем по нейронам if neuro_web[i].name=s then begin //В нужном нейроне обновляем память for x:=0 to 29 do begin for y:=0 to 29 do begin p.Canvas.Pixels:=RGB(neuro_web[i].memory,neuro_web[i].memory, neuro_web[i].memory); //Записываем новое значение пикселя памяти end; end; p.SaveToFile(ExtractFilePath(Application.ExeName)+"\res\"+ neuro_web[i].name+".bmp");

Само обновление памяти будем делать так:

N:=round(n+(n+m)/2);

Т.е. если данная точка в памяти нейрона отсутствует, но учитель говорит, что она есть в этой букве – мы её запоминаем, но не полностью, а только наполовину. С дальнейшим обучением, степень влияния данного урока будет увеличиваться.

Вот несколько итераций для буквы Г:

На этом наша программа готова.

Обучение

Начнем обучение.
Открываем изображения букв и терпеливо указываем программе на её ошибки:

Через некоторое время программа начнет стабильно определять даже не знакомые ей ранее буквы:

Заключение

Программа представляет собой один сплошной недостаток – наша нейросеть очень глупа, она не защищена от ошибок пользователя при обучении и алгоритмы распознавания просты как палка.
Зато она дает базовые знания о функционировании нейросетей.

Если данная статья заинтересует уважаемых хабравчан, то я продолжу цикл, постепенно усложняя систему, вводя дополнительные связи и веса, рассмотрю какую-нибудь из популярных архитектур нейросетей и т.д.

Поиздеваться над нашим свежерожденный интеллектом вы можете, скачав программу вместе с исходниками

В закладки

Что собой представляют нейронные сети и какие задачи они могут решать

В ближайшей перспективе (5-10 лет), полагает Шершульский, нейронные сети будут использоваться ещё шире:

Представьте себе сельскохозяйственный комбайн, исполнительные механизмы которого снабжены множеством видеокамер. Он делает пять тысяч снимков в минуту каждого растения в полосе своей траектории и, используя нейросеть, анализирует - не сорняк ли это, не поражено ли оно болезнью или вредителями. И обрабатывает каждое растение индивидуально. Фантастика? Уже не совсем. А через пять лет может стать нормой. - Влад Шершульский, Microsoft

системы распознавания и классификации объектов на изображениях;
голосовые интерфейсы взаимодействия для интернета вещей;
системы мониторинга качества обслуживания в колл-центрах;
системы выявления неполадок (в том числе, предсказывающие время технического обслуживания), аномалий, кибер-физических угроз;
системы интеллектуальной безопасности и мониторинга;
замена ботами части функций операторов колл-центров;
системы видеоаналитики;
самообучающиеся системы, оптимизирующие управление материальными потоками или расположение объектов (на складах, транспорте);
интеллектуальные, самообучающиеся системы управления производственными процессами и устройствами (в том числе, робототехнические);
появление систем универсального перевода «на лету» для конференций и персонального использования;
появление ботов-консультантов технической поддержки или персональных ассистентов, по функциям близким к человеку.

Почему нейронные сети стали так популярны именно сейчас

Главное, что произошло сейчас, - появились разные уловки, которые позволяют делать нейронные сети, значительно меньше подверженные переобучению.- Григорий Бакунов, «Яндекс»

Каковы объёмы рынка нейронных сетей

По некоторым оценкам, больше половины профессий будет автоматизировано – это и есть максимальный объём, на который может быть увеличен рынок алгоритмов машинного обучения (и нейронных сетей в частности).- Андрей Калинин, Mail.Ru Group

Зачем разработчики нейронных сетей создают мобильные приложения для массового рынка

Основные игроки на рынке нейронных сетей

В закладки

Рассказываем, как за несколько шагов создать простую нейронную сеть и научить её узнавать известных предпринимателей на фотографиях.

Шаг 0. Разбираемся, как устроены нейронные сети

Проще всего разобраться с принципами работы нейронных сетей можно на примере Teachable Machine - образовательного проекта Google.

В качестве входящих данных - то, что нужно обработать нейронной сети - в Teachable Machine используется изображение с камеры ноутбука. В качестве выходных данных - то, что должна сделать нейросеть после обработки входящих данных - можно использовать гифку или звук.

Например, можно научить Teachable Machine при поднятой вверх ладони говорить «Hi». При поднятом вверх большом пальце - «Cool», а при удивленном лице с открытым ртом - «Wow».

Для начала нужно обучить нейросеть. Для этого поднимаем ладонь и нажимаем на кнопку «Train Green» - сервис делает несколько десятков снимков, чтобы найти на изображениях закономерность. Набор таких снимков принято называть «датасетом».

Теперь остается выбрать действие, которое нужно вызывать при распознании образа - произнести фразу, показать GIF или проиграть звук. Аналогично обучаем нейронную сеть распознавать удивленное лицо и большой палец.

Как только нейросеть обучена, её можно использовать. Teachable Machine показывает коэффициент «уверенности» - насколько система «уверена», что ей показывают один из навыков.

Кроткое видео о работе Teachable Machine

Шаг 1. Готовим компьютер к работе с нейронной сетью

Теперь сделаем свою нейронную сеть, которая при отправке изображения будет сообщать о том, что изображено на картинке. Сначала научим нейронную сеть распознавать цветы на картинке: ромашку, подсолнух, одуванчик, тюльпан или розу.

Для создания собственной нейронной сети понадобится Python - один из наиболее минималистичных и распространенных языков программирования, и TensorFlow - открытая библиотека Google для создания и тренировки нейронных сетей.

Разделы