Узнайте, что такое нейронные сети. Расскажем, как устроена и как работает нейросеть. Какие существуют виды нейросетей и как они улучшают современный бизнес.

Понятие нейронной сети может быть связано с естественной и искусственной средой. Начало его изучения неразрывно связано с работой человеческого мозга. С помощью нейронов происходит передача и усвоение информации. Нейронные сети — что это простыми словами? Искусственный аналог, созданный по принципу и подобию оригинального человеческого мозга, который сильно напоминает его строение в компьютерной среде. Поэтому можно сказать, что нейросеть – это последовательно соединенные нейроны с помощью синапсов.

Нейронная сеть — что это такое простыми словами

Нейросети — зачем нужны и что это такое? По-английски термин “нейронная сеть” звучит как Neural network.

Объяснить простым языком, что такое нейронная сеть, можно на примере математической модели, которая повторяет работу мозга человека. После того, как в написанную специалистом программу отправляются данные, происходит их анализ и оценка по заданным формулам. Затем пользователь получает итоговый результат. Нейросистема имеет не только похожую на мозг человека структуру, но и работает по его принципу, повторяя естественные биологические цепи.

Аналогично определяет нейронные сети интернет-справочник Википедия (Вики) — это математическая модель, в основе которой лежит человеческая физиология. В нейронных сетях присутствуют такие составляющие:

  • Нейроны. Основные элементы сети, которые получают данные, обрабатывают их и пересылают по цепи другим компонентам. Несколько нейронов вместе называют слоем.
  • Синапсы. Соединение нейронов между собой. Все синапсы имеют некоторый вес, который устанавливает силу сигнала передачи сведений. Каждый вес способствует тому, что вводные сведения оцениваются и выводятся в виде выходной информации.
  • Входной поток данных. Информация, которая поступают с целью изучения, анализа, оценки, сортировки и проведения других манипуляций.
  • Выходной поток данных. Итог, который дает нейросеть после серии работ над информацией.

Нейросети, в отличие от других программ, имеют особенность. Они самообучаются и работают на основе полученного ранее опыта. Популярные языки программирования Java, Python, Go — вот то, на чем разработчики пишут нейронные сети.

Виды нейронных сетей

Нейронные сети можно разделить на многие категории. С их помощью можно понять, как именно устроены нейронные сети. Но существует общепринятая классификация, которая объясняет, какие бывают структуры и сколько всего существует архитектур нейронных сетей:

  • По количеству слоев. Существуют многослойные и однослойные нейросети. Большое количество нейронных связей позволяет справляться с мощным потоком данных и давать решения сложных задач. При работе с информацией в них используется каждый слой, являющийся очередной ступенью расчета. В такой системе существует три типа нейронов: входной, выходной и скрытый. В однослойной нейронной сети данные направляются от входа напрямую к выходу через единственный слой. На выходе получается не только итог, но и меняется сигнал. При работе через многослойные системы обработка данных происходит в скрытых слоях. Между входом и выходом есть множество взаимосвязанных параллельных цепочек нейронов;
  • По характеру обучения. В ходе обучения нейронные цепи учатся работать с данными, делая их более правдоподобными и реалистичными. Обучение может быть с учителем или без него. Работа с учителем предполагает предоставление данных и правильного результата системе. Такой алгоритм применяется в работе программ рассылки и фильтров спама. Без учителя нейросеть получает только данные. Правильный ответ для корректировки сведений не приводится, система выводит рандомный результат. В качестве примера можно привести сервисы новостей в Гугл и Яндекс;
  • По типу внутренних связей. В данной категории есть однонаправленные цепи нейронов и обратные системы. Сетью без обратных связей называется  однонаправленная сеть, в которой данные движутся от входа до выхода. В программах с обратными связями движение осуществляется в двух направлениях.

Для чего нужны нейронные связи и сети

Области применения нейронных цепей различны. Они используются программистами, чтобы автоматизированным способом решить сложную задачу, с которой вручную справиться не получится. Вот для чего еще нужны нейросети:

  • Для классификации. Нейросеть принимает большой объем данных и структурирует их по свойствам, создает иерархию. Например, кредитные организации с помощью таких сетей оценивают большой поток клиентов с запросами на ссуду. Учитывая кредитную историю, доход и другие параметры нейросеть дает положительное или отрицательное заключение, которым затем может пользоваться кредитный специалист.
  • Для предсказания развития ситуации. Нейросеть, как и в предыдущем случае, получает множество данных, которые не требуется систематизировать. Их нужно оценить и выявить связи, определить закономерности и вынести результат. Например, нейросеть может предсказать рост цен ценных бумаг на бирже в зависимости от поведения рынка, новостей мира.
  • Для распознавания данных. Нейросеть помогает установить человека по видео или фотографии, расшифровать голос или плохо читаемый текст.

Есть и другие области и направления применения нейронных сетей. Они используются в экономической сфере, маркетинге, IT области, вопросах безопасности и при решении политических задач. Нейросети эффективны в таких направлениях:

  • Финансовая сфера. Определяют шансы на невозврат ссуды, показывают вероятность банкротства, дают оценку стоимости имущества и гарантируют безопасное проведение операций с помощью банковских карт.
  • Маркетинг. Разрабатывают модели покупательского поведения, делят клиентов на группы, создают целевые аудитории и распределяют между ними подходящие категории объявлений, создают продающие тексты.
  • Политика. Оценивают высказывания оппонентов, выстраивают поведение рейтингов, определяют важные направления работы и проблемные области;
  • Информационное направление. В информатике нейронные сети легко и быстро создают приложения, прописывают боты и выстраивают принципы работы поисковых систем — это только часть того, что они могут делать.
  • Системы безопасности и охраны. Помогают определять биометрические данные, распознают лица, голоса, отпечатки пальцев и информируют при выявлении поддельных данных.
  • Медицина. Нейросетевой алгоритм оценивает результаты рентгена по готовым снимкам — это получается быстрее и точнее, чем обычным ручным способом., Система также анализирует анамнез по медицинским картам, выставляет на основе полученных данных диагнозы,  оценивает работу врачей и медсестер, составляет новые рецепты лекарственных препаратов.
  • Сфера транспорта. Способствуют разработки беспилотных транспортных средств и их тестированию.
  • Сельскохозяйственная отрасль. Программы помогают разделять овощи на продажу и для собственных нужд, рассчитывают уровень урожайности. анализируют развитие саженцев и предполагают, какие удобрения им подойдут;
  • Перевод текстов. Нейронные сети позволяют переводить книги, научные статьи не по отдельным словам, а в совокупности, сохраняя смысл с идиомами и контекстом.
  • При продаже товаров через интернет-магазины. Делят продукты на категории, помогают примерять товары онлайн и устраняют фон из картинок с изображением вещей.

Как работает нейронная сеть

Устройство искусственной нейронной сети подобно биологической. Система работает по следующему принципу:

  • Получает информацию.
  • Происходит оценка спецификации данных и передача сведений с результатами с помощью каналов связи между нейронами. В рамках сети могут быть реализованы несколько путей от одного нейрона.
  • Прочие участники цепи оценивают полученные данные и направляют их по другим связям.
  • Как только данные будут обработаны всеми участниками процесса, они отправятся «на выход» с помощью аксона (цепи связи, которая используется нейронами для отправки обработанных данных). Данная связь у каждого компонента системы в единственном экземпляре.

Все нейроны работают только в системе, отдельно они не несут никакой пользы. Один компонент системы может решить только единственное простое задание. В совокупности нейроны справляются даже со сложными задачами.

Как обучается нейросеть

Программист пишет программу, но не встраивает в нее готовые ответы. Целью нейросети является самостоятельный поиск и вывод информации на основе полученных знаний. Программа неспособна к неординарным поступкам и решениям. Единственное, что она может — выдавать результат, полученный в ходе обучения.

Обучение в нейронных сетях проходит итеративно, каждый шаг — это эпоха (цикл). Пример обучения можно представить следующим образом:

  • Дана информация о покупателях, которые хотят через интернет-магазин приобрести книги.
  • В задачу программы входит оценка шансов на то, что приобретут определенный роман конкретного автора.
  • В отдельной папке хранятся сведения, как покупатели действовали в режиме реального времени и какие книги приобрели.
  • Строится нейросеть, в которую в качестве вводных данных загружается число покупок за 30 дней. В качестве выходной информации предполагается число покупок романа определенного автора. Вводные сведения и выходная информация связываются формулой, которая делает предположение.
  • Делаются уточнения для более правильной работы формулы на основе имеющихся данных.
  • Вводятся некоторые вероятные данные, пока нет более точных сведений в программу и запускается процесс подсчета.
  • На выходе получаются данные, что человек, который купил за месяц 24 книги на сайте, закажет роман автора с вероятностью 14%.
  • Сравнивается полученная информация с реальными данными, которые показывают, что вероятность находится на уровне 45%.
  • Корректируется формула, чтобы получилось правильное число.
  • Возобновляется процесс расчета. Он показывает данные, который сходятся с информацией из файла.

В данном примере рассмотрен самый простой способ обучения нейронной сети. Стоит отметить, что нейронные сети могут программировать себя сами.

Преимущества и недостатки нейросетей

Выше мы рассмотрели, что такое нейросеть. Эти программы одновременно могут обрабатывать большое количество информации и способны самостоятельно программировать, обучать себя. В результате их работы образуются нейронные связи — простыми словами сеть выдает обоснованный результат по формуле, которая раньше была неизвестна и это не давалось во время обучения. К преимуществам нейронных сетей относят следующие качества:

  • Способность адаптироваться. Нейросети подстраиваются под изменение данных, принимают новую информацию и дальше исправно работают. Чем лучше адаптируется система к изменениям, тем эффективнее происходит ее работа.
  • Результативность. Нейросети работают по принципу человеческой интуиции, предполагая нужный результат.
  • Вариативность. Слои взаимодействуют между собой разными способами, поэтому, нейросети могут справляться с отличными по содержанию задачами.
  • Высокая скорость действия. Слои внутри нейросетей работают быстро и независимо обрабатывают данные, поэтому подведение итогов происходит достаточно быстро.
  • функционирование при неопределенности. Итоговая информация может предоставляться даже при наличии только части сведений. Такая возможность существует за счет самообучения программы.
  • Подведение итога при повреждениях. Система способна рассчитать ответ, даже если некоторые ее слои будут повреждены. Способность может быть снижена только при значительных изменениях в программе.
  • Устойчивость. Могут анализировать полученные на входе сведения и выделять среди них несущественные с их последующим отсеиванием.

Кроме большого количества достоинств у нейросетей есть и некоторые недостатки. К их числу можно отнести то, что цепочки программы создаются на основе практических данных и не всегда выводят точный результат. Кроме того, проверить работу такого алгоритма невозможно. Обучение нейросетей отнимает много времени, а программисты часто не могут найти достаточное количество примеров для правильной работы системы.

Какие компании используют нейросети

Нейросети в своей деятельности используют многие крупные, средние  и даже небольшие компании по всему миру. Они позволяют справляться с текущими бизнес-задачами. Вот некоторые примеры успешного применения нейронных сетей:

  • Предполагают большое количество результатов для заказчика. На основе введенных данных могут создаваться тексты, картинки, аудио и видео файлы в бесконечном количестве с различной цветовой гаммой, сочетанием слов и другими параметрами.
  • Пишут отзывы в системах «отзовиков». Робот формирует реалистичные отзывы об услуге или продукте, учитывает качества и особенности изделия. Программы используются для формирования положительного имиджа предприятий в интернете.
  • Дают возможность покупателям примерять вещи онлайн. Функция актуальна для интернет-магазинов. Она совмещает фотографию реального человека  и предмет гардероба, что позволяет увидеть, как будет сидеть вещь на фигуре после покупки. Данный инструмент позволяет увеличить продажи.
  • Составляют строительные сметы. На основе выбранных материалов и предполагаемого оборудования из проекта пользователь получает данные с расчетами сметы. Такая функция исключает использование услуг сметчика, что экономит бюджет и сокращает сроки реализации проекта.

Заключение

Нейросети – умные вспомогательные программы, которые построены по принципу работы человеческого мозга. Это в своем роде аналог биологический системы живого организма. Данный  обзор искусственных нейронных сетей показал, что они могут обучаться и программировать себя сами, имеют множество преимуществ и применяются практически во всех сферах жизни. Нейросети способны обрабатывать большой поток данных в короткие сроки, выполняют рутинную работу и снижают вероятность человеческого фактора. В настоящий момент они активно внедряются в работы компаний по всему миру, помогают покупателям взаимодействовать с товарами, разработчикам создавать многочисленные варианты изделий, считать точные цифры и способствовать положительному имиджу предприятия в интернете.