Нейронные сети – это алгоритмы машинного обучения, которые имитируют работу человеческого мозга. Они состоят из множества соединенных между собой виртуальных искусственных нейронов, которые обрабатывают входные данные и предсказывают результат.
Нейронные сети работают путем передачи данных через слои нейронов с весами, которые определяют важность каждого нейрона. В процессе обучения нейронная сеть корректирует веса, чтобы минимизировать ошибку предсказания. Это происходит путем использования алгоритмов оптимизации, таких как обратное распространение ошибки.
Нейронные сети используются в различных областях, включая распознавание образов, обработку естественного языка, прогнозирование рынков, управление роботами и многое другое. Они позволяют автоматически извлекать сложные закономерности из данных и делать точные прогнозы.
Именно нейронные сети используют машинное обучение и MLops.
Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети У. Маккалока и У. Питтса. После разработки алгоритмов обучения получаемые модели стали использовать в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления и др.
ИНС представляет собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты (особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах). Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И, тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие по отдельности простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи.
- С точки зрения машинного обучения, нейронная сеть представляет собой частный случай методов распознавания образов, дискриминантного анализа;
- С точки зрения математики, обучение нейронных сетей — это многопараметрическая задача нелинейной оптимизации;
- С точки зрения кибернетики, нейронная сеть используется в задачах адаптивного управления и как алгоритмы для робототехники;
- С точки зрения развития вычислительной техники и программирования, нейронная сеть — способ решения проблемы эффективного параллелизма;
- С точки зрения искусственного интеллекта, ИНС является основой философского течения коннекционизма и основным направлением в структурном подходе по изучению возможности построения (моделирования) естественного интеллекта с помощью компьютерных алгоритмов.
Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Это значит, что в случае успешного обучения сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке, а также неполных и/или «зашумленных», частично искажённых данных.
Вычислительные системы, основанные на нейронных сетях, обладают рядом качеств, которые отсутствуют в машинах с архитектурой фон Неймана (но присущи мозгу человека):
- Массовый параллелизм;
- Распределённое представление информации и вычисления;
- Способность к обучению и обобщению;
- Адаптивность;
- Свойство контекстуальной обработки информации;
- Толерантность к ошибкам;
- Низкое энергопотребление.
Для моделирования нейронных сетей существует множество специализированных программных инструментов. Некоторые из самых популярных программ для моделирования нейронных сетей включают:
1. TensorFlow – это открытая библиотека машинного обучения, разработанная компанией Google, которая позволяет создавать и обучать нейронные сети.
2. Keras – высокоуровневый интерфейс для работы с нейронными сетями, который может использоваться поверх TensorFlow или других библиотек машинного обучения.
3. PyTorch – это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная Facebook, которая также широко используется для моделирования нейронных сетей.
4. Theano – это библиотека для вычислений с тензорами в Python, которая может использоваться для построения и обучения нейронных сетей.
5. Caffe – это библиотека глубокого обучения, разработанная компанией BVLC, которая также используется для моделирования нейронных сетей.
Это лишь несколько примеров программных средств, которые могут использоваться для моделирования нейронных сетей. Выбор подходящего инструмента зависит от конкретных задач и предпочтений исследователя.