Связаться с нами
ИИ и машинное обучение
Что такое нейросеть (нейронная сеть)?
Нейросеть (нейронная сеть, neural network) — это математическая модель из слоёв связанных между собой «нейронов». Каждый нейрон умножает входные числа на веса и передаёт результат дальше. Обучить нейросеть — значит подобрать миллионы таких весов, чтобы ответ модели совпадал с правильным.
Отдельный нейрон выполняет очень простую операцию. Сила подхода — в глубине: когда слоёв много, первые слои улавливают простые признаки (края, линии, слоги), а следующие складывают из них сложные понятия (лица, смысл фразы). Обучение таких многослойных сетей называют глубоким обучением (deep learning).
Сегодня нейросети стоят почти за каждым заметным AI-продуктом: распознаванием речи, генерацией изображений, языковыми моделями. Разные архитектуры подходят для разных задач — например, трансформеры хорошо работают с последовательностями, такими как текст.
Где применяется
Нейросети используют там, где правила сложно описать словами: распознавание лиц и номерных знаков, расшифровка речи, перевод, медицинская диагностика по снимкам, поиск дефектов на производстве, генерация текста и изображений.
На практике их редко создают с нуля. Чаще берут готовую обученную сеть и дообучают на собственных данных — это требует в сотни раз меньше примеров и вычислений. Работают обычно с PyTorch или TensorFlow, а для обучения арендуют видеокарты в облаке вместо покупки оборудования.
Пример
Чтобы отличить кошку от собаки на фото, правила прописать невозможно: слишком много ракурсов, пород и вариантов освещения. Нейросеть настраивает миллионы весов на размеченных примерах и начинает распознавать признаки, которые человек даже не смог бы перечислить.
Частые вопросы
Как обучается нейросеть?
Она получает пример, даёт ответ, сравнивает его с правильным и вычисляет ошибку. Потом алгоритм обратного распространения ошибки немного меняет веса, чтобы эту ошибку уменьшить. Цикл повторяется миллионы раз, и модель постепенно настраивается.
Что такое глубокое обучение?
Это обучение нейросетей с большим количеством слоёв. Каждый следующий слой работает со всё более сложными признаками: первые различают линии и края, средние — части объектов, последние — объект целиком. Именно глубина дала прорыв в распознавании изображений и обработке языка.
Почему нейросети называют «чёрным ящиком»?
Потому что решение закодировано в миллионах чисел-весов, а не в понятных правилах. Объяснить, почему модель дала именно такой ответ, сложно. Для регулируемых сфер, например кредитования, это проблема, поэтому существуют отдельные методы объяснения решений модели.
Нужна ли мощная видеокарта для работы с нейросетями?
Для обучения больших моделей — да, и обычно её арендуют в облаке. Но использование готовой модели часто возможно на обычном процессоре, а для обучения небольших сетей на учебных данных хватает бесплатных облачных сервисов вроде Google Colab.
Обучение программированию в OWU
Освойте профессию в IT на практических курсах с менторами и реальными проектами.
Выбрать курс