Все о нейросетях

В этой статье мы подготовили для вас исчерпывающую информацию о нейросетях, которая поможет вам разобраться в их происхождении, способах использования, применения в повседневной жизни и бизнесе. Также вы узнаете как стать специалистом по нейросетям и создать свою собственную нейросеть.

Что такое нейросети

Нейросеть это программа, по принципу работы напоминающая человеческий мозг. У нее также есть нейронные связи и возможность развиваться за счет прошлого опыта. Она способна самостоятельно выстраивать новые алгоритмы, в зависимости от задачи и уже имеющихся данных.

Получается, программа может обучаться не только с помощью человека, но и самостоятельно. До полноценного искусственного интеллекта ей конечно еще  далеко, так как в первую очередь — это программа, в основу которой заложены алгоритмы, но возможности у ней колоссальные .

 Как появились нейросети

Сама концепция программы зародилась еще в 40-х годах прошлого века, когда исследователи пытались создать машину, имитирующую работу человеческого мозга. Сначала была создана математическая модель самого нейрона, а потом появился перцептрон, разработанный в конце 50-х годов.

Изначально перцептрон представлял из себя простую модель машинного обучения. Предполагалось, что он существенно поможет компьютерам в обучении. Но из-за того, что на то время вычислительные возможности были намного слабее, чем сейчас, от разработки практически отказались. Полноценно вернулись к ним уже к концу ХХ-го века, когда был разработан «Метод обратного распространения ошибки». С помощью него упростилось и ускорилось обучение нейросети. А к началу 2000-х исследователи заложили крепкую основу для более глубокого обучения программы, которая в последующем станет известна как Deep Learning.

Появление мощных графических процессоров в начале 2000-х привело к новому витку развития нейросетей, а именно метода Глубокого обучения. Благодаря ему намного ускорилось обучение и возможности. Стали создаваться новые архитектуры, обучение происходило на большом объеме данных, наконец-то разработки стали использоваться на практике в различных областях.
2022 год стал прорывным — на рынок, готовым продуктом выходит ChatGPT, который ровно через два месяца становится самым быстрорастущим онлайн-сервисом. На тот момент была преодолена отметка в 100 миллионов пользователей. Сейчас, спустя всего 2 года, можно, уверенно заявить о том, что нейросеть — это программа, которая стремительно развивается и с каждым днем упрощает жизнь человечеству.

Разновидности нейросетей

Все сети в зависимости от способа работы можно разделить на несколько видов:

• Однослойные — самые примитивные виды программ. Они состоят из входного и выходного слоя и работают с достаточно простыми задачами. Используются для решения простых линейных классификаций.
• Многослойные — базовая архитектура современных нейронных сетей. Состоит из входных, выходных и скрытых слоев. Количество нейронов и слоев может быть абсолютно разным в зависимости от конкретной задачи. Преимущество многослойного типа нейронки в ее более сложном функционировании и, как следствие, решении более сложных задач. Например, проблема перцептрона в том, что он не способен распознать объект при измененных условиях. При другом углу наклона и других обстоятельствах он не выдает верный результат. Как раз с такими задачами отлично справляется многослойная нейросеть. Она способна проводить более глубокий анализ данных и более гибко подходить к решению проблемы.

С другой стороны, ее обучение требует большего количества времени и обязательного использования метода обратного распространения ошибки. При таком процессе, ошибка, вычисляемая на выходном слое, корректируется на всех ранее пройденных слоях в обратном порядке. Эта работа может повторяться раз за разом, пока система не выведет для себя единственно правильное решение.

• Рекуррентные — в основе таких сетей лежит работа с последовательностью. Поэтому такой тип отлично подходит для работы с текстом, речью, а также аудио и видео. Обладая краткосрочной, а иногда и долгосрочной памятью, сеть помнит всю цепочку данных и может прогнозировать дальнейшие события. Именно такие сети используются в умной колонке «Алисе» и в Гугл переводчике.
  Генеративные — сюда входит группа всех нейросетей, которые способны что-либо генерировать. Будь то текст, картинки, короткие видео или персонажи. Самые яркие примеры генеративных нейросетей — это ChatGPT и Midjourney. Первые отвечают за генерацию качественного текстового контента, а вторые создают превосходные картинки.
• Сверточные — программы, которые работают с изображениями, а именно с их редактированием. С помощью правильного запроса они могут удалить фон с фотографии, объединить несколько фотографий в одну и сделать еще множество различных редакторских процессов.

Задачи и сферы применения нейросетей

На самом деле, многие до сих пор не представляют, что умеет делать нейросеть. Искусственный интеллект не ограничивается написанием текстов и генерацией картинок и другого контента. Даже такие простые, на первый взгляд сети, как Алиса или другие голосовые помощники могут распознавать множество голосовых команд и осуществлять множество функций на ваших смартфонах. Кстати, на каждом современном гаджете установлен нейрочип. Например, при фотографировании, ваша умная камера может изменять параметры фото в зависимости от того, что вы фотографируете. Она прекрасно распознает, когда перед камерой появляется пейзаж, животные или еда и оптимизирует настройки камеры для более качественного результата. С помощью искусственного интеллекта можно распознавать текст на изображениях, переводить его или использовать для дальнейших целей.

Помимо, применения нейросетей для нужд пользователей IOS или Android, они нашли широкое применение в производстве, в банковском бизнесе, в медицине, в логистике и других сферах. Так, например некоторые банки переложили часть работы по одобрению кредитов на искусственный интеллект. Менеджеров по обращению клиентов также консультируют нейросети. Конечно, при необходимости они всегда подключат человека, но со стандартными обращениями справляются без вмешательства, чем приносят огромную экономию компаниям.

Медицина стала использовать современные технологии для точной обработки снимков, моделирования, исправления прикуса или имплантации в зависимости от индивидуальных особенностей. Полиция также использует искусственный интеллект для выявления нарушений, сверки данных и много другого.
Такой подход помогает усовершенствовать качество услуг, проанализировать и увидеть все нюансы, которые человек мог бы пропустить или неправильно спрогнозировать. Быстро найти решение поставленной задачи с минимальными потерями времени.

  Cамые популярные нейросети

• Midjourney – известная нейросеть, способная по запросу, генерировать качественные и захватывающие изображения.
• ChatGPT — знаменитый чат-бот, который способен не только генерировать качественный контент, но и писать код, создавать сценарии сериалов или фильмов, переводить текст с разных языков, давать медицинские советы, с пометкой, что при заболевании лучше обратиться к врачу, а не заниматься самолечением.
• ChefGPT — условно бесплатная программа, позволяющая создавать рецепты блюд с подробными инструкциями по их приготовлению. Согласитесь, что это намного упрощает жизнь домохозяек и позволяет разнообразить рацион.
• Kickresume — программа, помогающая создать качественное резюме. Необходимо просто заполнить анкету и загрузить фотографию.

Как работают нейросети

Мы подробно разобрали, что же такое нейросети. Теперь постараемся понять, как именно они работают и какие, скрытые от наших глаз, процессы происходят за кулисами. Если описывать сам процесс, то данные, необходимые для исследования, загружаются на входные слои. Затем вся поступившая информация передается дальше, на нейронные связи, или отдельные слои. Чем больше слоев в системе, тем больше нейронов, тем больше информации она сможет принять и проанализировать. Также от количества слоев зависит и качество, точность выдаваемого результата.

Полученные значения система анализирует и формирует решение запрашиваемой задачи на основе входных данных и собственной памяти. После чего результат передается на выходной слой.

Если утрировать весь процесс, то можно привести вот такой пример: вы загружаете в нейросеть несколько книг. Например, это классическая литература. При последующем запросе написать рассказ в стиле классической литературы, а, возможно даже в стиле какого-либо автора, система проанализирует имеющиеся у нее данные и выдаст вам запрашиваемый результат.

Также можно поставить цель генерации изображения в стиле известного художника. Если у нейросети достаточно данных, она выдаст вам результат, который вас приятно удивит.

Преимущества и недостатки нейросетей

• Искусственный интеллект обладает рядом преимуществ. Расскажем о них еще подробнее:
• Блокировка шума входных сигналов – способность нейросети отличать шум от важной информации и тратить свое время на анализ действительно важных данных. Если описать это простыми словами – представьте, что вы с другом находитесь в клубе, где громко играет музыка, разговаривают другие люди, но при этом вы прекрасно слышите друг друга и ваш мозг сконцентрирован на вашем диалоге. Примерно так же и работают сети в отношении шума. Они концентрируют свое внимание только на важных и необходимых данных.
• Гибкость и адаптивность – одно из главных преимуществ. Помните, когда на ваш телефон поступает информация о необходимости обновления того или иного приложения, или всей системы? Вот с такими обновлениями искусственный интеллект становится разумнее и самообучается.
• Возможность работоспособности при выходе из строя части программы. Каждый нейрон – это небольшой микропроцессор и отдельная часть сети. Даже при частичном выходе из строя, аналогично человеческому мозгу, вся сеть продолжает работать в штатном режиме, выдавая точные и логичные результаты по запрашиваемым данным.
• Высокая скорость работы объясняется тем, что нейросеть состоит из тысяч нейронов, которые взаимодействуя между собой, гораздо быстрее решают поставленные задачи.
• Несмотря на положительные особенности нейросетей, редко продукт получается без недостатков. И у искусственного интеллекта таковые имеются:
• Ответ никогда не является абсолютным или точным, он всегда приблизителен. Ведь нейросети не заточены на сухие, последовательные алгоритмы. Поэтому решение математических уравнений – не их приоритет.
• Обучение искусственных нейронок порой занимает много времени, особенно если, исходного материала для обучения недостаточно. Нередко такие задачи могут приводить к тупику.
• Самый серьезный недостаток в том, что сеть запоминает правильный ответ, в то время как человек выявляет закономерности.

Как упростить жизнь с помощью нейросетей

Многие пользователи еще не представляют, как обычному человеку можно упростить свою жизнь с помощью современных технологий. Распространенное мнение о том, что нейросетями могут пользоваться лишь люди, которые имеют отношение к IT-сферам – дизайнеры, программисты, контент-менеджеры и пр. – ошибочное. На самом деле в современном мире нейросеть для любого человека становится очень полезным инструментом экономии времени и помощником.

Возьмем самую простую задачу – поиск информации. Вы скажете, что обычный браузер неплохо справляется с этой задачей? Теперь представим, что вам нужно получить точную информацию сразу, а не листать браузер в поисках наиболее точного ответа на ваш вопрос. Вот тут и пригодится сеть, которая, при информативном запросе выдаст наиболее оптимальный вариант.

Приведем пример : вы собрались в путешествие в другой город и хотите, чтоб вам показали те достопримечательности и места, которые вы больше всего любите посещать. Возможно, вы захотите свернуть с обычного туристического маршрута и побывать в необычных местах, про которые знают только местные жители. Введем запрос нейросети в стиле: «Я хочу, чтоб ты написала от лица коренного жителя этого города, какие места, музеи, достопримечательности стоит посетить». Конечно, запрос должен быть более информативен, возможно, передавать эмоции, которые вы любите испытывать.

Популярность набирают медицинские запросы, обращенные к нейросети. Хотя общими ответами на тему: «Как укрепить иммунитет осенью» никого не удивишь, но если попросить нейросеть отвечать на поставленный вопрос как эксперт в медицине, или врач высшей квалификационной категории, то можно получить очень интересные результаты.

Помощь в обучении – одно из самых развивающихся направлений. Объясняется это тем, что современное поколение молодых людей наиболее адаптивны к современным технологиям, быстрее осваивают новинки и тестируют их на своем собственном примере. Так, например сложный конспект, написанный академическим языком, можно переписать с помощью нейросети более простым и понятным языком. Также можно использовать программу для составления плана обучения или саморазвития. Необходимо просто создать запрос: «Составить пошаговый план обучения для продуктового дизайнера».

Развитие бизнеса с помощью нейросетей кажется непостижимым, но при правильном формировании запроса, можно определиться со сферой будущего бизнеса, проанализировать конкурентов, составить бизнес-план, прочитать необходимую литературу и узнать все необходимые нюансы.

Создание своей нейросети

Конечно, для того, чтоб создать свою полноценную нейросеть, необходимо обладать навыками программирования и разбираться в разновидностях языков. Но если вы только встали на путь обучения, вы также можете попробовать свои силы. Как мы знаем из вышеописанного — любой проект нейросети состоит из входных слоев, скрытых и выходных.

По сути нам необходимо загрузить классификаторы — данные, с помощью которых наша созданная программа будет обучаться. Вводные данные и выходные данные. Если описать это доступным языком — можно загрузить фото с котиком, поставить задачу для программы всегда говорить мяу, при виде фото с котиком и для обучения загрузить в классификаторы много различных фотографий с котиками.

Для создания собственной нейросети можно прибегнуть к помощи фреймворков, библиотек и различных инструментов. Фреймворки — это своеобразные мастерские, которые помогают специалистам или новичкам делать свои первые шаги для создания нейросетей.

Выбор инструментов и фреймворков

Рассмотрим популярные сервисы и инструменты для самостоятельного создания программы:

• TensorFlow — самый распространенный, удобный и простой фреймворк для самостоятельных шагов в сфере создания нейросетей. С помощью нее можно создавать как простейшие персептроны, так и рекуррентные сети. Работает с такими языками программирования, как Python, Java, C++ и другие.

Из преимуществ инструмента можно отметить его способность оптимизировать ресурсы для вычислений, огромное комьюнити, которое позволяет обмениваться опытом и бесплатно приобретать знания.

Есть у него и недостатки в виде большого потребления видеопамяти, наличия своих стандартов, которые часто усложняют работу пользователей.

• PyTorch – еще одна библиотека с поддержкой Python. С помощью нее можно создавать сети различной сложности. Принцип работы аналогичен TensorFlow. Внутри есть отличные инструменты для отладки и визуализации. Широко используется в области искусственного интеллекта и научных исследованиях.

Преимущества этого инструмента в наличии множества модулей, которые можно комбинировать между собой, широкий выбор предварительно обученных моделей, легкость написания собственных слоев.
Из недостатков можно выделить необходимость написания тренировочного кода самостоятельно.

• Keras — отличная программа, написанная на Python, имеет открытый исходный код. Позволяет выбирать архитектуру, функции активации, индивидуально настраивать процесс обучения. Keas является образцовым фреймворком для новичков. К тому же она способна работать поверх других фреймворков.
• Caffe — самая скоростная из представленных моделей фреймворков. Способна работать с большими объемами данных. Обладает гибкой системой хранения и загрузки обученных нейросетей. В сервисе есть подробное руководство и примеры кода, необходимого для создания своей сети.

Определение задачи и подготовка данных

Этот этап один из самых важных в процессе создания нейросети. От успешности этого этапа зависит результативность всей разработки и ее актуальность. Первоначально необходимо четко поставить задачу для получения результата. Например, нам на выходе необходимо спрогнозировать погоду в определенной местности. Так как температура бывает среднесуточной или среднемесячной, необходимо принять это во внимание, для загрузки точных источников обучения.

Подготовка данных включает в себя как можно больше достоверных источников для создания базы данных, на которых и будет основываться нейросеть, проводя анализ. В нашем случае мы должны подготовить данные о температуре на каждый месяц. В качестве источников обучения можно использовать данные из любого агрегатора прогноза погоды.

Создание архитектуры нейросети

На этом этапе важно выбрать, какая архитектура ляжет в основу работы вашего проекта. Сразу отметим, что архитектур настолько много, что даже перечислить их всех невозможно. Выбор архитектуры зависит от сложности предстоящей задачи, поэтому, если ваша цель — генерация или прогноз результата, вполне подойдут несложные архитектуры прямого распространения.
Для нашего примера с прогнозом погоды не нужно большого количества слоев и нейронов. Достаточно создать два скрытых слоя с несколькими нейронами и загрузить на них наши подготовленные данные.

Улучшение и оптимизация нейросети

Преимущество искусственного интеллекта в том, что улучшать и оптимизировать его можно постоянно и на любой стадии. Существует несколько моделей оптимизации, кратко рассмотрим некоторые из них.
Дропаут — метод, при котором некоторый процент нейронов на слоях приравнивается к значению нуля. Он позволяет нейросети не переобучаться и не зацикливаться на значениях определенных нейронов. Таким образом, сеть анализирует данные более гибко.
Аугментация — метод улучшения, основанный на загрузке данных с изменениями, например, если это картинки, то они загружаются с другим освещением, под другими углами, с добавлением помех и шумов. Таким образом, ИИ обучается более точно определять результат и отсеивать все лишние детали с данных.

Генерация контента

Возможности генерации не ограничиваются выдачей картинок с котиками или составлением рациона по вашему индивидуальному запросу, но для использования в бизнесе и получения более интересных результатов, необходимо уметь правильно ставить задачу. Здесь и кроется сложность — еще не все специалисты знают, как правильно писать запрос, чтобы нейросеть сгенерировала нужный результат.
Для выдачи качественного результата при запросе нужно указать как можно больше вводных данных. Например, для получения контент-плана статей для бизнеса, необходимо рассказать в задаче о самом бизнесе, о целевой аудитории, и результате, который вы хотите видеть. Ели результат вас не устроил — попробуйте добавить больше вводных данных, ключевых моментов, на которых хотите обратить внимание.

Автоматическая генерация контента

Удобный способ автоматического обновления контента без вмешательства сотрудника. Позволяет оптимизировать бизнес-процессы, экономя время на постоянное создание и переписывание данных. Такой метод все чаще используется маркетологами в крупных компаниях для автоматизации процесса.
Для его осуществления необходимо один раз создать шаблон и занести необходимые данные в ексель или гугл таблицу. После этого программа получает данные из таблицы, обращается для поиска контента в интернет пространство, собирает все необходимое в один формат и после генерирует контент на основе созданного шаблона.
Такой процесс может происходить несколько раз в день, в зависимости от поставленной задачи.

Специалисты по нейросетям

Так как, все больше компаний понимают выгоду от подключения нейросетей к своему бизнесу, специалисты по нейросетям становятся востребованной профессией. Полноценный специалист обладает необходимыми знаниями и навыками работы с нейросетями, способен самостоятельно настроить и обучить программу исходя из поставленных задач. Определять вид модели, оптимально подходящей для проекта.
Также оператор нейросети отвечает за подбор данных, необходимых для генерации результата. Обладая навыками программирования, специалист сможет полностью контролировать процесс работы программы и при необходимости вносить изменения.

Как стать специалистом по нейросетям

Войти в профессию с нуля, не обладая необходимыми навыками достаточно сложно. Поэтому, есть несколько шагов для достижения цели. Обучающие курсы от зарекомендовавших себя школ в IT-сфере помогут разобраться с азами и начать свой путь по освоению профессии. Также не стоит забывать о самостоятельном обучении, чтении книг и просмотра обучающего материала. Если у вас уже есть навыки программирования — это существенный плюс.
Несмотря на то, что стать полноценным инженером по нейросетям нелегко, компаниям всегда нужны специалисты, умеющие работать на готовых нейронках. А для этого, вам необходимо лишь обладать базовыми знаниями и умением правильно ставить задачу для генерации контента.

Востребованность специалиста по нейросетям

С каждым годом востребованность специалистов работающих с нейросетями возрастает. Профессии трансформируются и все чаще работодатели указывают в обязанностях знание и навыки работы с нейросетями. Копирайтеры, дизайнеры, маркетологи — все эти профессии уже требуют навыка работы с генерацией контента.
Существуют более технические и углубленные профессии, за которые компании готовы платить. Например: Промт-инженер, главный навык которого заключается в коммуникации с нейросетью. Тренер AI — такая профессия подразумевает постоянное обучение искусственного интеллекта с помощью загружаемых данных. Инженер AI — специалист, способный самостоятельно разработать нейросеть и оптимизировать ее для бизнес-процессов.