«Интенсив по нейросетям: как зарабатывать, какие задачи

выполнять и где этому можно научиться» Запись 19-00-28.06.2024

На эфире вы узнаете:

Насколько глубоко нейросети УЖЕ проникли в нашу жизнь

Какие есть сферы применения нейросетей и как на этом зарабатывать

Как нейросети помогут вам в работе, неважно — фрилансер вы, предприниматель или кассир в Пятёрочке

Как с помощью нейросетей стать универсальным специалистом, который работает быстро и зарабатывает много

Мы вместе создадим детскую книжку: придумаем идею, напишем текст, нарисуем обложку и создадим ролик с анимированным героем.

1 ? Напишу книгу с помощью Claud. Вы увидите как быстро и легко нейронка придумает идею, название, план и даже напишет сам текст.

Это можно использовать для любых видов текстов: постов, статей, сценариев и др.

2 ? Нарисую обложку для этой книги в Lonardo — на обложке будет главный герой этой книги и мне даже не придется его рисовать.

Такие изображения персонажей, людей или предметов можно использовать для оформления статей, постов, печатных изданий и много где еще.

3 ? Создам видеоролик в Gen-2 — в этом ролике наш герой «оживет».

Такие ролики можно использовать в рекламе, для создания мультиков, рилсов, видео для Ютуба и других видеоплощадок.

Нейро?нная сеть (также иску?сственная нейро?нная сеть, ИНС, или просто нейросе?ть) — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. 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 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 простые по отдельности 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[a]. 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 и выходными данными, 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 «зашумлённых», частично искажённых данных.

Хронология

1943 — У. Маккалок и У. Питтс формализуют понятие нейронной сети в фундаментальной статье о логическом исчислении идей и нервной активности. В начале своего сотрудничества с Питтсом Н. Винер предлагает ему вакуумные лампы в качестве средства для реализации эквивалентов нейронных сетей.

1948 — опубликована книга Н. Винера о кибернетике. Основной идеей стало представление сложных биологических процессов математическими моделями.

1949 — Д. Хебб предлагает первый алгоритм обучения.

В 1958 Ф. Розенблатт изобретает однослойный перцептрон и демонстрирует его способность решать задачи классификации. Перцептрон использовали для распознавания образов, прогнозирования погоды. К моменту изобретения перцептрона завершилось расхождение теоретических работ Маккалока с «кибернетикой» Винера; Маккалок и его последователи вышли из состава «Кибернетического клуба».

В 1960 году Бернард Уидроу[англ.] совместно со своим студентом Хоффом на основе дельта-правила (формулы Уидроу) разработали Адалин, который сразу начал использоваться для задач предсказания и адаптивного управления. Адалин был построен на базе созданных ими же (Уидроу — Хоффом) новых элементах — мемисторах.

В 1963 году в Институте проблем передачи информации АН СССР А. П. Петровым проводится исследование задач, «трудных» для перцептрона. На эту работу в области моделирования ИНС в СССР опирался М. М. Бонгард в своей работе как «сравнительно небольшой переделкой алгоритма (перцептрона) исправить его недостатки».

В 1969 году М. Минский публикует формальное доказательство ограниченности перцептрона и показывает, что он не способен решать некоторые задачи (проблема «чётности» и «один в блоке»), связанные с инвариантностью представлений.

В 1972 году Т. Кохонен и Дж. Андерсон[англ.] независимо предлагают новый тип нейронных сетей, способных функционировать в качестве памяти.

В 1973 году Б. В. Хакимов предлагает нелинейную модель с синапсами на основе сплайнов и внедряет её для решения задач в медицине, геологии, экологии.

1974 — Пол Дж. Вербос и Галушкин А. И. одновременно изобретают алгоритм обратного распространения ошибки для обучения многослойных перцептронов.

1975 — Фукусима[англ.] представляет когнитрон — самоорганизующуюся сеть, предназначенную для инвариантного распознавания образов, но это достигается только при помощи запоминания практически всех состояний образа.

1982 — Дж. Хопфилд показал, что нейронная сеть с обратными связями может представлять собой систему, минимизирующую энергию (сеть Хопфилда). Кохоненом представлены модели сети, обучающейся без учителя (нейронная сеть Кохонена), решающей задачи кластеризации, визуализации данных (самоорганизующаяся карта Кохонена) и другие задачи предварительного анализа данных.

1986 — Дэвидом И. Румельхартом, Дж. Е. Хинтоном и Рональдом Дж. Вильямсом, а также независимо и одновременно С. И. Барцевым и В. А. Охониным, переоткрыт и развит метод обратного распространения ошибки.

2007 — Джеффри Хинтоном в университете Торонто созданы алгоритмы глубокого обучения многослойных нейронных сетей. Хинтон при обучении нижних слоёв сети использовал ограниченную машину Больцмана (RBM — Restricted Boltzmann Machine). По Хинтону необходимо использовать много примеров распознаваемых образов (например, множество лиц людей на разных фонах). После обучения получается готовое быстро работающее приложение, способное решать конкретную задачу (например, осуществлять поиск лиц на изображении).

Известные применения

Распознавание образов и классификация

Основные статьи: Теория распознавания образов и Задача классификации

В качестве образов могут выступать различные по своей природе объекты: символы текста, изображения, образцы звуков и так далее. При обучении сети предлагаются различные образцы образов с указанием того, к какому классу они относятся. Образец, как правило, представляется как вектор значений признаков. При этом совокупность всех признаков должна однозначно определять класс, к которому относится образец. В случае, если признаков недостаточно, сеть может соотнести один и тот же образец с несколькими классами, что неверно. По окончании обучения сети ей можно предъявлять неизвестные ранее образы и получать ответ о принадлежности к определённому классу.

Топология такой сети характеризуется тем, что количество нейронов в выходном слое, как правило, равно количеству определяемых классов. При этом устанавливается соответствие между выходом нейронной сети и классом, который он представляет. Когда сети предъявляется некий образ, на одном из её выходов должен появиться признак того, что образ принадлежит этому классу. В то же время на других выходах должен быть признак того, что образ данному классу не принадлежит[18]. Если на двух или более выходах есть признак принадлежности к классу, считается, что сеть «не уверена» в своём ответе.

Используемые архитектуры нейросетей

Обучение с учителем:

Перцептрон

Свёрточные нейронные сети

Обучение без учителя:

Сети адаптивного резонанса

Смешанное обучение:

Сеть радиально-базисных функций

Принятие решений и управление

Эта задача близка к задаче классификации. Классификации подлежат ситуации, характеристики которых поступают на вход нейронной сети. На выходе сети при этом должен появиться признак решения, которое она приняла. При этом в качестве входных сигналов используются различные критерии описания состояния управляемой системы[19].

Кластеризация

Информация должна быть проверяема, иначе она может быть удалена. Вы можете отредактировать статью, добавив ссылки на авторитетные источники в виде сносок. (7 декабря 2023)

Под кластеризацией понимается разбиение множества входных сигналов на классы, при том, что ни количество, ни признаки классов заранее неизвестны. После обучения такая сеть способна определять, к какому классу относится входной сигнал. Сеть также может сигнализировать о том, что входной сигнал не относится ни к одному из выделенных классов — это является признаком новых, отсутствующих в обучающей выборке, данных. Таким образом, подобная сеть может выявлять новые, неизвестные ранее классы сигналов. Соответствие между классами, выделенными сетью, и классами, существующими в предметной области, устанавливается человеком. Кластеризацию осуществляют, например, нейронные сети Кохонена.

Нейронные сети в простом варианте Кохонена не могут быть огромными, поэтому их делят на гиперслои (гиперколонки) и ядра (микроколонки). Если сравнивать с мозгом человека, то идеальное количество параллельных слоёв не должно быть более 112. Эти слои в свою очередь составляют гиперслои (гиперколонку), в которой от 500 до 2000 микроколонок (ядер). При этом каждый слой делится на множество гиперколонок, пронизывающих насквозь эти слои. Микроколонки кодируются цифрами и единицами с получением результата на выходе. Если требуется, то лишние слои и нейроны удаляются или добавляются. Идеально для подбора числа нейронов и слоёв использовать суперкомпьютер. Такая система позволяет нейронным сетям быть пластичными.

Используемые архитектуры нейросетей

Обучение без учителя:

Перцептрон

Самоорганизующаяся карта Кохонена

Нейронная сеть Кохонена

Сети адаптивного резонанса

Прогнозирование

Основная статья: Прогнозирование

Информация должна быть проверяема, иначе она может быть удалена. Вы можете отредактировать статью, добавив ссылки на авторитетные источники в виде сносок. (7 декабря 2023)

Способности нейронной сети к прогнозированию напрямую следуют из её способности к обобщению и выделению скрытых зависимостей между входными и выходными данными. После обучения сеть способна предсказать будущее значение некой последовательности на основе нескольких предыдущих значений и (или) каких-то существующих в настоящий момент факторов. Прогнозирование возможно только тогда, когда предыдущие изменения в какой-то степени действительно предопределяют будущие. Например, прогнозирование котировок акций на основе котировок за прошлую неделю может оказаться успешным (а может и не оказаться), тогда как прогнозирование результатов завтрашней лотереи на основе данных за последние 50 лет почти наверняка не даст никаких результатов.

Используемые архитектуры нейросетей

Обучение с учителем:

Перцептрон

Смешанное обучение:

Сеть радиально-базисных функций

Аппроксимация

Основная статья: Аппроксимация

Информация должна быть проверяема, иначе она может быть удалена. Вы можете отредактировать статью, добавив ссылки на авторитетные источники в виде сносок. (7 декабря 2023)

Нейронные сети могут аппроксимировать непрерывные функции. Доказана обобщённая аппроксимационная теорема[20]: с помощью линейных операций и каскадного соединения можно из произвольного нелинейного элемента получить устройство, вычисляющее любую непрерывную функцию с некоторой наперёд заданной точностью. Это означает, что нелинейная характеристика нейрона может быть произвольной: от сигмоидальной до произвольного волнового пакета или вейвлета, синуса или многочлена. От выбора нелинейной функции может зависеть сложность конкретной сети, но с любой нелинейностью сеть остаётся универсальным аппроксиматором и при правильном выборе структуры может достаточно точно аппроксимировать функционирование любого непрерывного автомата.

Используемые архитектуры нейросетей

Обучение с учителем:

Перцептрон

Смешанное обучение:

Сеть радиально-базисных функций

Сжатие данных и ассоциативная память

Основные статьи: Нейросетевое сжатие данных и Ассоциативная память

Способность нейросетей к выявлению взаимосвязей между различными параметрами даёт возможность выразить данные большой размерности более компактно, если данные тесно взаимосвязаны друг с другом. Обратный процесс — восстановление исходного набора данных из части информации — называется (авто)ассоциативной памятью. Ассоциативная память позволяет также восстанавливать исходный сигнал/образ из зашумлённых/повреждённых входных данных. Решение задачи гетероассоциативной памяти позволяет реализовать память, адресуемую по содержимому[19].

Анализ данных

Используемые архитектуры нейросетей

Обучение с учителем:

Перцептрон

Обучение без учителя:

Перцептрон

Самоорганизующаяся карта Кохонена

Нейронная сеть Кохонена

Оптимизация

Используемые архитектуры нейросетей

Обучение без учителя:

Самоорганизующаяся карта Кохонена

Нейронная сеть Кохонена

Этапы решения задач

Сбор данных для обучения;

Подготовка и нормализация данных;

Выбор топологии сети;

Экспериментальный подбор характеристик сети;

Экспериментальный подбор параметров обучения;

Собственно обучение;

Проверка адекватности обучения;

Корректировка параметров, окончательное обучение;

Вербализация сети[21] с целью дальнейшего использования.

Следует рассмотреть подробнее некоторые из этих этапов.

Сбор данных для обучения

Информация должна быть проверяема, иначе она может быть удалена. Вы можете отредактировать статью, добавив ссылки на авторитетные источники в виде сносок. (3 ноября 2023)

Выбор данных для обучения сети и их обработка является самым сложным этапом решения задачи. Набор данных для обучения должен удовлетворять нескольким критериям:

репрезентативность — данные должны иллюстрировать истинное положение вещей в предметной области;

непротиворечивость — противоречивые данные в обучающей выборке приведут к плохому качеству обучения сети.

Исходные данные преобразуются к виду, в котором их можно подать на входы сети. Каждая запись в файле данных называется обучающей парой или обучающим вектором. Обучающий вектор содержит по одному значению на каждый вход сети и, в зависимости от типа обучения (с учителем или без), по одному значению для каждого выхода сети. Обучение сети на «сыром» наборе, как правило, не даёт качественных результатов. Существует ряд способов улучшить «восприятие» сети.

Источник: vk.com

Комментарии: