Нейронные сети и машинное обучение: с чего начать?

Нейронные сети, а также машинное обучение имеют множество применений в современном мире, которые значительно упрощают выполнение многих повседневных задач. Сегодня обучение нейронным сетям и возможностям их использования — это перспектива в будущем.

Что такое нейронные сети?

Первые упоминания о нейронных сетях появились в 1940-х годах. Именно тогда был впервые создан элемент, способный распознавать категории объектов. В первой версии этого решения учитывались веса, установленные оператором. Позже была построена нейронная сеть для распознавания знаков. Технологические ограничения, существовавшие несколько десятилетий назад, сделали невозможной разработку нейронных сетей.

Настоящая революция произошла в 2006 году, когда технологии, используемые в компьютерах, получили значительное развитие. Именно тогда началась эра Big data, положившая начало большим переменам. Усовершенствованные процессоры или видеокарты позволяют создавать глубокие сети с различными методами обучения.

Где нейронные сети найдут свое применение?

Нейронные сети чрезвычайно универсальны, поэтому их можно использовать во многих областях. Прежде всего, нейронные сети умеют распознавать:

• речь,
• изображения,
• а также тексты.

Возможность идентифицировать людей по изображениям или голосам работает, например, в системах разблокировки смартфонов. Однако нейронные сети могут предсказывать курсы валют, а также временные ряды. Возможность транскрибировать речь в текст также является большим преимуществом. Это, конечно, лишь несколько примеров использования нейронных сетей. В современных компьютерах и телефонах используется такая технология, которая значительно ускоряет многие процессы и, таким образом, позволяет пользователю эффективно использовать свое устройство.

Как строится нейронная сеть?

Основой каждой сети является элемент, который получает сигналы от входов сети или других элементов. Сигналы умножаются на параметр, который может измениться во время обучения сети. Параметры обычно принимают положительные и отрицательные значения, а также значения, равные числу 0. Сумма входных характеристик представляется как аргумент для активации данной функции. Такие функции могут быть нелинейными, линейными, а также в виде единичного шага.

Самый популярный тип нейронной сети — это многоуровневая сеть. Нейроны сгруппированы в слои. Этот тип соединения отличается одним скрытым уровнем, а также промежуточным уровнем при обмене данными между входными и выходными данными.

Построение нейронной сети требует от пользователя, в первую очередь, знаний программирования. Также стоит помнить, что при построении нейронной сети следует определить количество слоев с нейронами.

Глубокое обучение и машинное обучение - что нужно знать?

Глубокое обучение — одна из категорий машинного обучения. Эта технология отличается тем, что для обучения ей не нужен контроль человека. Это означает высокую точность результатов. На глубокое обучение уходит гораздо больше времени, чем на машинное.