Как обучить свою первую нейросеть

Главным трендом последних нескольких лет, безусловно, можно назвать нейросети, машинное обучение и все, что с ними связано. И на то есть серьезные причины, ведь в последнее время нейронные сети удивляют своими умениями. Мало того, что нейросеть уже может нарисовать портреты людей по одним только их голосам и «оживлять» портреты Достоевского и Мэрилин Монро, так она еще способна показать, как вы будете выглядеть через 20, 30 и даже 50 лет! Конечно, все это делает не одна нейросеть — в мире существует множество подобных разработок, которыми занимаются специалисты по Data Science.
Как появились нейросети
Все началось с попыток ученых приблизить принцип работы компьютера к образу мышления человека. На это ушли десятилетия исследований, и в итоге это стало возможным при помощи нейросетей — компьютерных систем, собранных из сотен, тысяч или миллионов искусственных клеток мозга, которые способны обучаться и действовать по принципу, чрезвычайно похожему на то, как работает мозг человека.
Конечно, нельзя говорить, что нейронная сеть — это точная искусственная копия мозга. Важно отметить, что нейросеть — это прежде всего компьютерная симуляция: такие сети созданы посредством программирования обычных компьютеров, в которых традиционным образом работают обычные транзисторы, объединенные в логические связи.
Из чего состоят нейросети
Обычная искусственная нейронная сеть состоит из десятков, сотен, тысяч или даже миллионов искусственных нейронов. Их называют блоками — они выстроены в слои, где каждый блок соединен с соседним. Есть блоки ввода, с помощью которых нейросеть получает информацию, и блоки вывода — они как раз отвечают за результат обработки.
Когда сеть обучается, образцы информации «скармливают» ей через блоки ввода, а затем добираются до блоков вывода. Например, можно показать нейросети огромное количество фотографий стульев и столов, максимально доступно объяснив ей разницу между этими предметами мебели. А затем попросить ее распознать объект на картинке, где изображен шкаф. В зависимости от того, насколько эффективно вы обучили нейросеть, она попытается отнести увиденное к категории, основываясь на имеющемся опыте.
Как обучают нейросети
Нейросети обучаются «методом обратного распространения ошибки». С его помощью удается сопоставить выходные данные с теми данными, которые ожидалось получить, и использовать различия между этими данными для внесения изменения в связи между блоками, занятыми в сети. Чем больше обучается нейронная сеть, тем быстрее получается свести до нуля разницу между желаемым и реальным результатами.
Как только нейросеть прошла обучение с использованием достаточного количества примеров, она достигает стадии, когда вы можете предоставить ей совершенно новый набор вводных данных, которого она никогда не видела, и следить за ее реакцией.
Области использования нейросетей ничем не ограничены. Так, они могут осуществлять поиск по картинке или выступать в роли голосового ассистента — та же Алиса уже максимально приблизилась по своему поведению к реальному человеку. Или высчитывать вероятность заболеваний, находить опухоли на снимках, бороться с мошенниками и так далее.
Можно ли самому научиться работать с нейросетями
Раньше такая возможность предоставлялась только ученым, поскольку наработки в области нейронных сетей и машинного обучения были слишком «сырыми». Но сейчас любая технологическая компания генерирует огромный объем данных, который нужно обрабатывать, чтобы затем на его основе оптимизировать бизнес и проанализировать перспективы. Для этого и других задач, связанных с нейросетями и машинным обучением, нужны специалисты по Data Science.
Как им стать? Самостоятельно сделать это почти невозможно. Это серьезная специализация, которая требует взаимодействия с теми, кто уже работает в данной области. Поэтому школа данных SkillFactory открывает новый набор на полный курс по Data Science.