Как работает нейронная сеть

Как работает нейронная сеть

98
Время чтения: 10 минут
Содержание

Нейросети умеют анализировать массивы данных, писать посты для соцсетей, создавать рисунки и много чего ещё. Я разобралась, как работают нейронные сети и как их обучают. Сразу скажу, там всё сложно. А ещё подобрала 16 самых полезных сервисов на основе искусственного интеллекта. Работать с ними проще, чем разбираться в принципах работы.

Подпишитесь на Telegram OkoCRM
Новости команды OkoCRM, обновления в системе, полезные инструменты для продаж.
Перейти в канал OkoCRM

По какому принципу работают нейросети

Если описывать, как работает нейросеть простыми словами, легче всего разобраться на примере. Допустим нейросеть — это ученик, задача которого научиться распознавать картины Айвазовского. Ему дают изучить 6000 картин Айвазовского и 100 000 картин других художников.

Ученик исследует каждую работу, выделяет характерные признаки Айвазовского: игра солнечных лучей, изображение света. Он запоминает признаки и когда ему дают картину, ищет эти признаки. Если находит, говорит: да, это картина Айвазовского. Если он ошибается, учитель указывает на ошибки и заново даёт задание. Через какое-то время натренированный ученик сможет отличить картины Айвазовского от Ван Гога, Дали или Мунка.

Нейросеть работает также — обрабатывает входные данные, в нашем случае картины. Дальше идёт множество математических вычислений, а на выходе ИИ умеет отличать картины нужного художника. Конечно, не сразу. С первого раза у нейронной сети получается что-то несуразное — она путает Репина и Айвазовского.

Поэтому нейросети обучают: указывают на ошибки → снова дают картину и опять обучают: смотри — это Айвазовский, а это — нет. Потом тестируют: дают картинку Кустодиева и просят разобраться: это Айвазовский? Опять ИИ отвечает неправильно. Тогда весь цикл попытка–ошибка–попытка запускают снова. И так может продолжаться десятки тысяч раз. До тех пор, пока ИИ не научится правильно различать картины.

А теперь рассказываю о том, как работает нейросеть, без упрощений. У нейронных сетей есть 3 базовых слоя:

Входной — он обрабатывает поступающую информацию, например, картины. Такой слой только один. А вот количество нейронов, из которых состоит каждый слой, отличается в зависимости от задачи.

Скрытый — он анализирует данные, которые поступают из входного слоя. Таких слоёв может быть несколько, а в них сколько угодно нейронов — это зависит от задачи.

Выходной — получает информацию, преобразованную в скрытых слоях. Тоже только один слой, количество нейронов зависит от задачи.

Допустим, у нас та же задача — Распознать картину Айвазовского. Если картина действительно его, в итоге ответ должен быть 1. Если не его — 0.

Нейронная сеть получила входную информацию — картину — и передала её дальше в скрытый слой. В нейроны поступает сумма значений входного слоя — миллионы пикселей. Каждый нейрон входного слоя соответствует пикселю на картине. Теперь у нейронов есть задача — искать какие-то специфические признаки картины Айвазовского на пикселях.

В этом помогают коэффициенты веса, они обозначают значимость нейронов. Нейрон с весом 0,2 менее важен, чем нейрон с весом 0,8.

Например, нейросети кажется, что вот эти конкретные пиксели на картинке выдают почерк Айвазовского. Нейросеть выдаёт итог: пиксели такие-то очень важны, а их коэффициенты близки к единице — 0,85, 0,79, 0,65, 0,63 и 0,68. Это значит нейросеть сделала вывод по признакам на этих пикселях: картина, скорее всего, нарисована Айвазовским. Вот как работают искусственные нейросети.

Если ответ неправильный, можно указать нейросети на ошибки. Мы знаем, что на самом деле у этих пикселей другие коэффициенты веса. Тогда мы считаем разницу: между тем, что посчитала нейросеть и тем, что должно быть. А дальше регулируем коэффициенты веса для каждого нейрона пропорционально тому, насколько они способствовали ошибке. И этот цикл машинного обучения нужно повторить много-много раз.

Благодаря нейронам и строению сети её сравнивают с человеческим мозгом. Это только один из вариантов архитектуры нейросетей — многослойный перцептрон. 

Ещё пара вариантов архитектуры нейронных сетей. От типа архитектуры зависит модель обучения ИИ.

Применение нейросети

Так как нейросетей много, они выполняют разные задачи: анализируют, моделируют, пишут тексты и даже рисуют. Вот 4 главных способа применения ИИ.

Автоматическая генерация контента

Искусственный интеллект умеет генерировать:

Распознавание и обработка естественного языка

ИИ умеет распознавать тексты на разных языках и отвечать или генерировать нужную информацию. Например, пишем «придумай 5 блюд для рождественского ужина» → искусственный интеллект понимает, что от него хотят, анализирует варианты блюд и выдаёт какой-то ответ.

Например, так работает ChatGPT — один из самых известных сервисов на основе ИИ. Ему можно задать любой вопрос или дать какое-то задание — он справится. ChatGPT понимает русский язык, но часто выдаёт ошибку или работает очень медленно. Выполнять задания на английском языке у него получается лучше.

Классификация объектов

Нейросети умеют распознавать и классифицировать объекты. Это используют для помощи автопилоту — чтобы автомобиль объезжал препятствия. Ещё это умение применяют в медицине.

Например, Google Cloud AutoML — это искусственный интеллект, который анализирует биопсии, чтобы находить раковые клетки. А приложение SkinVision, которое работает на основе ИИ, может установить рак кожи по фотографиям, сделанным со смартфона.

Как обучают нейросети

Чтобы обучить нейронную сеть, нужно пройти несколько этапов.

1. Загрузить большой объём информации. В нашем примере с картинами Айвазовского нужно дать обработать 6000 картин его авторства и 100 000 полотен других художников, чтобы у нейросети была выборка для анализа.

2. Работа с данными. Входящий слой получает картинки, которые им надо преобразовать в числовые коэффициенты. Чтобы это сделать, используют формулы. Коэффициенты в них настраивают те, кто обучает ИИ.

3. Анализ информации. Каждый нейрон анализирует данные и выдаёт результат. Чтобы понимать, ответы какого нейрона важны для распознавания стиля Айвазовского, им присваивают «вес». Потом коэффициенты веса корректируют во время обучения, чтобы показать ИИ правильный ответ..

4. Результат. Выходной слой получает от скрытого слоя результат. Это набор цифр или формул, по которым можно понять, кто нарисовал картину. Если 1 означает, что полотно рисовал Айвазовский, 0 означает — кто-то другой. Тогда результат 0,95 означает: с большой вероятностью эта картина принадлежит Айвазовскому. Если это неправильный ответ, весь цикл запускают по новой, только теперь настраивают коэффициенты веса.

OkoCRM в Telegram
Только польза про OkoCRM. Обновления, новости, инструменты продаж и кейсы клиентов. Иногда шутим, но не сильно =)
Подписаться

Задачи и сферы применения нейросетей

Нейросети используют для бизнеса и повседневных задач. Сервисы на основе ИИ помогают создавать контент, учиться, прогнозировать. Но это не всё. Искусственный интеллект используют для того, чтобы распознавать на фотографии объект и находить его в интернете. Или общаться с клиентами с помощью чат-ботов, а не живых людей.

Преимущества и недостатки нейросетей

Нейронная сеть — это помощник, который никогда не устаёт, быстро обрабатывает тонны информации, не жалуется на переработки и не требует отпуск. Это главное преимущество ИИ. Но есть и другие. Хорошо обученный искусственный интеллект точнее человека. Он точнее спрогнозирует результат, да и сделает это быстрее. А ещё ИИ обучаем и на пике своих умений справляется со сверхсложными задачами.

Есть и минусы. Чтобы получить ИИ, который будет быстро решать сложные задачи, нужно долго и кропотливо его обучать. Причём неизвестно, сколько именно времени уйдёт на обучение. Спрогнозировать это нельзя. А само обучение стоит дорого.

Примеры самых полезных и интересных нейронных сетей — 16 лучших сервисов

ChatGPT — это универсальный сервис. Он поможет написать статью или песню, ответит на вопросы, проанализирует данные, подскажет в каком стиле выбрать обои и даже напишет простой код. Результат, как и у всех остальных нейросетей, сильно зависит от того, как написать задание.

Кстати, на основе этой нейросети разработали приложение для смартфонов Nova AI. Оно, в отличие от ChatGPT, без единой ошибки работает на русском языке. Правда, в день дают только 3 бесплатных запроса. Если нужно больше попыток, придётся платить.

Midjorney — один из лучших сервисов для создания рисунков. Здесь можно делать любые иллюстрации: логотипы, картинки к статьям, обложки для книг или музыки. Вот как работает нейронная сеть: она создаёт картинку по текстовому описанию. Одна проблема — нет бесплатной пробной версии. Раньше давали 25 бесплатных генераций, но их отменили.

Например, вот таких персонажей рисует Midjorney.

Генератор случайных лиц умеет создавать изображения людей, которых не существует. Сервис можно настроить: задать пол или возраст. Люди на фотографиях получаются максимально естественными, без коряво прорисованных глаз и прочих дефектов.

Gerwin — отличный русскоязычный сервис, который работает с текстом: рерайтит, пишет посты, статьи, описания для карточек товаров. Ещё умеет рисовать, но эту функцию я не тестировала. А вот с текстом он справляется очень хорошо. Лучше, чем ChatGPT. Есть только один минус — это платный инструмент.

Voicemaker — сервис для создания озвучки, бесплатно можно озвучивать небольшие тексты — до 250 символов. Здесь много инструментов для настройки речи и 14 голосов. Его аналог — ZVUKOGRAM. Здесь можно озвучивать диалоги разными голосами. При регистрации дают токены, когда их потратили — нужно покупать тариф.

Remove.bg — помогает удалить фон, ещё можно сразу подставить новый фон из библиотеки. Работает почти без помарок. Удалить фон — бесплатно, скачать фото — платно. Можно и бесплатно, но маленького размера.

Palette — превращает чёрно-белые фото в цветные. Здесь такой же принцип: нужна обработанная фотография нормального размера — плати.

Pixop — улучшает качество видео. Из размытого ролика с пикселизацией делает современное видео в 4К. Работать здесь легко, настроек мало. Есть пробный период 14 дней, во время которого можно обработать видео, увидеть результат, но скачать его не получится.

Tome — лучший инструмент для создания презентаций. Обычно сервисы работают так: пишешь им текст для презентации или отвечаешь на вопросы → они подбирают картинки, подставляют на них текст → слайды готовы. Tome работает по-другому. Нужно описать буквально парой фраз, о чём презентация. Дальше Tome сам пишет текст и подбирает иллюстрации. Изображения не всегда подходят к случаю, но можно описать, какая картинка должна быть на слайде → нейросеть DALL-E сгенерирует рисунок.

Soundful — сервис, который создаёт треки. Нужно задать пару настроек: выбрать любимые жанры и скорость трека. Soundful сгенерирует несколько мелодий, скачать их можно только на платном тарифе. Есть другой вариант: поделиться ссылкой с друзьями — чтобы дать послушать результат.

Neural Love — улучшает качество фото, уменьшает шумы, может увеличить изображение в 4 раза, но сделать его более чётким. Ещё улучшает качество видео и звука, но эти функции я не пробовала. Есть 5 бесплатных попыток, а дальше — платно.

Colorize — реставрирует и раскрашивает фотографии. Уберёт царапины, вмятины и пятна на старинных фото. Есть только 3 бесплатные попытки, но на фотографии будет водяной знак.

Deep Nostalgia — оживляет фотографии. Человек на фото будет водить глазами и улыбаться.

Synthesia.io — генерирует видео по текстовому описанию. В ролике появляется спикер, который произносит нужный текст. Получается очень похоже на реального человека. На бесплатном тарифе можно загрузить текст до 200 символов, но на видео всё равно будут водяные знаки.

Часто задаваемые вопросы

В комментариях к статьям и на форумах я нашла 3 самых частых вопроса про ИИ.

В каких сферах применяют нейросети?

Сейчас искусственный интеллект используют как минимум в 5 сферах.

1. Медицина: ИИ помогает диагностировать заболевания и прогнозировать риски их развития.

2. Компьютерное зрение: искусственный интеллект используют для распознавания и классификации изображений и видео.

3. Финансы: ИИ используют для анализа рынка, прогнозирования цен на акции, анализа кредитных рисков и борьбы с мошенничеством.

4. Промышленность: нейросети используют для поиска брака, автоматизации производства и повышения эффективности производственных линий.

5. Транспорт: ИИ помогает спрогнозировать аварии, благодаря этому их можно предупредить.

Сколько времени нужно для обучения нейросети?

Точное время обучения спрогнозировать трудно, оно зависит от четырёх факторов:

1. Размер и сложность нейронной сети: чем больше и сложнее нейронная сеть, тем дольше время обучения.

2. Объём и качество данных: чем больше объём данных и их качество, тем меньше времени займёт обучение. Так как ИИ будет проще разобраться в поставленных задачах.

3. Вычислительная мощность: мощный сервер с процессорами последнего поколения поможет ускорить обучение.

4. Алгоритмы и параметры обучения: настройка параметров и выбор оптимальных алгоритмов обучения тоже влияют на скорость обучения.

В целом, обучение нейронной сети может занять от нескольких часов — если это простая нейронка, до нескольких месяцев или даже лет. Обучение нейронной сети происходит поэтапно, поэтому время может меняться в процессе обучения в зависимости от результатов.

Новости OkoCRM в Telegram
Узнавайте первым про обновления и полезные инструменты продаж. Учим, как надо работать в системе. Собираем фидбек и делимся новостями.
Канал OkoCRM

Как создать нейросеть?

Создание нейронной сети — долгий и сложный процесс.

Шаг 1: Подготовка данных. Нужно собрать информацию, на основе которой будем обучать ИИ.

Шаг 2: Определение архитектуры сети. Нужно выбрать тип архитектуры нейронной сети, который подходит для наших задач. Например, сверточная или рекуррентная нейронная сеть.

Шаг 3: Настройка коэффициентов и гиперпараметров. Нужно настроить скорость обучения, коэффициенты веса, размер пакетов данных и другие параметры.

Шаг 4: Обучение сети. После настройки коэффициентов нейронную сеть можно обучать. Обучение проходит по такой схеме: обработали данные → подогнали коэффициенты веса → обработали данные → подогнали коэффициенты веса. И так сотни, а то и тысячи раз.

Шаг 5: Оценка и тестирование сети. После обучения нужно оценить производительность нейросети на тестовых данных.

Подытожим

  1. Как работает нейросеть кратко: ей дают большой объём данных, учат их анализировать и выдавать нужный результат
  2. С первого раза ИИ не сможет правильно обработать данные, поэтому ему укажут на ошибки и попробуют ещё раз обработать данные. И так будут делать хоть миллион раз, главное — чтобы в итоге нейронная сеть выполнила задачу правильно
  3. ИИ используют для генерации контента и анализа данных, а ещё для распознавания текста на разных языках и ответов на вопросы или задания
  4. Нейросеть обучают многократно запуская её и указывая ей на ошибки. Для этого используют коэффициенты веса
Управляйте бизнесом в OkoCRM
Аналитика воронки продаж, чаты и звонки клиентам, автоматизация рассылок, шаблоны документов и многое другое для вашего бизнеса в одной OkoCRM.
Узнать подробнее
Получайте статьи почтой. Самое важное и дважды в месяц. Иногда смешно, но не сильно