Нейросеть – математическая модель, которая имитирует работу головного мозга. Компьютерная нейронная сеть ориентирована на решение определенных задач, которые закладываются на этапе обучения.
Виды нейронных сетей
Для классификации принято использовать данные, с которыми работают нейросети:
— сверточные. Предназначены для работы с изображениями;
— многослойные. Ориентированы на обработку числовых данных;
— генеративные. Обеспечивают создание контента;
— рекуррентные. Сбор и обработка данных, которые меняются с течением времени.
Назначение
Основной принцип работы нейронных сетей – моделирование работы головного мозга. Чтобы определить животное, изображенное на фотографии, ИИ будет использовать принцип, на котором основано человеческое зрение.
Работа нейронных сетей всегда опирается на готовый набор данных, который используется на этапе обучения. Это означает, что сфера использования ограничена задачами, с которыми люди уже сталкивались.
Задачи нейросетей
Обобщенно нейронные сети используются для решения следующих задач:
— классификация. Например, обработка массива информации о переписи для получения нужной выборки;
— предсказание. Прогнозирование на основе набора данных;
— распознавание. Например, обработка аудио или изображений;
— работа с задачами без учителя. К примеру, подбор аудитории для показа рекламы.
Сферы применения
Нейронные сети могут использоваться в различных отраслях, однако только для задач, для которых накоплен нужный объем данных. С новыми задачами искусственный интеллект справляется достаточно плохо.
Если использование нейросетей оправдано, то для решения задачи может потребоваться несколько платформ. Для эффективности основное направление разбивается на отдельные части.
К примеру, чтобы научить ИИ управлять беспилотным автомобилем, необходимо реализовать следующие навыки:
— распознавание дорожных знаков и разметки;
— обработка сигналов светофора;
— прогнозирование движения других участников движения;
— реагирование на появление людей и различных препятствий.
Для решения каждой подзадачи используется собственная нейросеть с нужным набором функций. Взаимодействие подсистем позволяет оперативно реагировать на различные изменения.
Принцип работы
Весь процесс создания и запуска новой нейронной сети условно можно разбить на шесть этапов:
— постановка задачи. Формируются требования и общий алгоритм работы;
— сбор исходных данных. Эффективность работы во многом зависит от качества обучения, а для этого необходимо подготовить нужный массив данных. К примеру, это может быть большое количество изображений с текстовым описанием;
— анализа данных. База данных проверяется на наличие ошибок или скрытых зависимостей;
— обучение. В нейронную сеть загружают часть данных, чтобы она настроила взаимосвязь. Нередко параллельно обучают несколько нейросетей, чтобы в дальнейшем выбрать лучшую;
— мониторинг. После запуска в реальных условиях специалисты контролируют качество работы. При фиксации отклонений сеть дообучают, пока уровень корректных ответов достигает нужного уровня.
Чтобы отслеживать ошибки используют алгоритм human-in-the-loop – человек использует аналогичные входные данные для решения задачи. После сравнения ответов принимается решение о необходимости дополнительного обучения;
— дообучение. Практически все нейросети циклически проходят данный этап, что позволяет постоянно улучшать качество работы и расширять возможности.
В некоторых случаях нет необходимости обучать новую нейросеть – достаточно воспользоваться готовым проектом и провести новый этап обучения. Для данного режима используется термин «перенос опыта». К примеру, нейросеть умеет распознавать на изображении собак. Можно перейти к следующему этапу – определять породу собаки.
Основные сложности при работе с нейросетями
Самый трудоемкий этап – получение корректного набора данных. В настоящее время данный процесс автоматизирован только частично. Часть данных проверяется в ручном режиме.
Связано это с тем, что в массивах данных часто присутствуют аномальные значения (выбросы). В автоматическом режиме удаляется только часть из них, остальные проверяются специалистами.
К примеру, поставлена задача проанализировать, какие семьи чаще берут ипотеку. В базе данных присутствует количество детей. Значение «50» однозначно указывает на ошибку, а вот «10» уже может быть реальным и требует проверки вручную.
Для обучения используются огромные массивы данных, ошибки встречаются относительно часто. Поэтому некорректные ответы от нейронной сети также неизбежны, не стоит на них полностью полагаться.
Риски обучения нейронных сетей
Специалистам, которые занимаются обучением нейросетей важно соблюдать баланс и не требовать от системы строго подстраиваться под исходные данные. В этом случае есть риск ухудшить эффективность ИИ в целом.
К примеру, поставлена задача сформировать алгоритм для поиска спама. Переобученная нейросеть будет гарантированно находить однотипные сообщения, которые содержат слова «наследство» и «миллионер». Однако если спамер изменит одно слово, алгоритм пропустит данное сообщение.
Преимущества и недостатки нейронных сетей
Преимущества:
— связка «нейронная сеть – человек» расширяет угол обзора и снижает вероятность ошибок;
— возможность обучаться и быстро находить оптимальные решения;
Недостатки:
— конечный результат сильно зависит от набора данных для обучения;
— требуют много места на сервере, объем увеличивается при возрастании сложности задач;
— в решениях часто присутствуют ошибки;
— люди не до конца понимают, какой именно алгоритм используется для принятия конкретного решения.
Итоги
Нейросети успешно заменяют или улучшают работу человека, однако это возможно только в изученных областях.
Для запуска нейросети необходимо подготовить набор данных, есть возможность дообучать уже готовые платформы.
ИИ снижает вероятность ошибок, однако корректность результата не гарантируется.