Нейросети в бизнесе: Как ИИ помогает зарабатывать
Шрифт:
2. Как работает нейросеть?
Принцип работы нейросети можно описать следующими этапами:
Инициализация: При запуске нейросети ее вес (параметры, которые определяют, насколько сильно каждый нейрон влияет на каждый нейрон) создается случайным образом.
Прямой проход: Когда нейросеть получает входные данные, она проходит через все ступени, выполняя вычисления. Каждый нейрон в скрытых и выходных слоях принимает входные данные, умножает их на вес и применяет результат к активации активации, что добавляет нелинейность в модель.
Обратное распространение (обратное распространение ошибки): После того, как нейросеть сгенерировала выходные данные, она сравнивает их с истинными значениями (метками) и вычисляет ошибку (разницу между предсказанными и истинными значениями). Затем эта ошибка передается обратно через сеть, и вес обновляется с использованием алгоритма оптимизации (например, стохастического градиентного снижения). Этот процесс повторяется многократно, что позволяет нейросетям улучшать свои предсказания.
3. Активация функций
Функции активизируют свою роль в работе нейросетей, так как они определяют, будут ли нейроны активированы, а также помогают добавить нелинейность в модель. Некоторые из наиболее популярных функций активации:
Сигмоида: Эта функция выдает значения от 0 до 1 и часто используется в выходных слоях для классификации задач. Однако она может привести к проблеме с затухающим градиентом.
ReLU (Rerectified Linear Unit): Это одна из самых популярных функций активации, которая возвращает 0 для отрицательных результатов и является само значением для получения. Она позволяет избежать проблем затухания градиента и затруднений при обучении.
Softmax: Эта функция используется в выходных слоях для многоклассовой классификации. Она нормализует выходные значения нейронов так, что их количество равно 1, интерпретируя выход как вероятность наличия товаров к классам.
4. Обучение нейросетей
Обучение нейросетей – это процесс, который включает в себя модели, предоставляющие большое количество данных для изучения. Обычно это включает два этапа:
Обучение: На этом этапе нейросеть «обучается» на обучающем наборе данных, используя алгоритмы обратного распространения и оптимизации для минимизации ошибок.
Тестирование: После обучения нейросеть затем тестируется набором данных, которые не использовались в процессе обучения. Это позволяет оценить, насколько хорошо модель обобщает знания о новых данных.
5. Применение нейросетей в бизнесе
Нейросети находят широкое применение в различных сферах бизнеса:
Маркетинг: Используются для анализа данных о потребителях, сегментации производства и создания персонализированных предложений.
Финансовые услуги: При изменении для прогнозирования рыночных трендов, оценки кредитного риска и автоматизации трейдинга.
Здравоохранение: Нейросети помогают в диагностике явлений, анализе электронных изображений и разработке новых лекарств.
Производство: Используются для предсказания
Заключение
Нейросети представляют собой инструмент для решения сложных задач в бизнесе. Понимание их структуры и продолжение работы являются средством для эффективного использования этих технологий. В следующих главах мы рассмотрим конкретные примеры применения нейросетей в различных отраслях, а также предложим практические рекомендации по их внедрению в ваш бизнес.
Как они работают: базовые концепции
Понимание работы нейросетей требует знакомства с рядом функциональных концепций, которые касаются их внутренних механизмов и методов обучения. В этом разделе мы подробно рассмотрим основные элементы, которые позволяют нейросетям функционировать, а также объясняем их применение в встроенных скриптах.
1. Нейрон
В основе нейросети лежит модель нейрона, которая является ее основным строительным блоком. Искусственный нейрон имитирует работу биологического нейрона и выполняет следующие функции:
Входные данные: Нейрон получает несколько входных сигналов (данных), каждый из которых связан с весом. Эти веса определяют, насколько сильно каждый вход влияет на выход нейронов.
Суммирование: Все входные данные перемножаются на соответствующий вес и складываются.
Функция активации: после суммирования выхода нейрона обрабатывается с помощью функции активации, которая определяет, будут ли нейроны активированы и передадут ли сигнал дальше по сети. Наиболее распространенные функции активации, такие как ReLU, сигмоида и tanh, включают нелинейность в модель, запускающую нейросети, обучают блокировке зависимости.
2. Слои нейросети
Нейросети состоят из нескольких слоев нейронов, каждый из которых выполняет функцию в процессе обработки данных:
Входной уровень: это первый уровень нейросети, который принимает входные данные. Количество нейронов в этой таблице соответствует количеству признаков (фич) в ваших данных.
Скрытый слой: после входного слоя может быть один или несколько скрытых слоев. Эти слои обрабатывают информацию, извлекая скрытые паттерны и связи. Чем больше скрытых слоев, тем глубже и сложнее нейросеть, и тем более сложную задачу она может решить.
Выходной слой: это последний слой нейросети, который приводит к окончательным результатам. Количество нейронов в выходном распределении зависит от решаемой задачи: в случае бинарной классификации обычно используется один нейрон, а для многоклассовой классификации – несколько.
3. Прямой и обратный проход.
Работу нейросетей можно разделить на два основных этапа: прямой проход и обратное распространение.
Прямой проход: На этом этапе данные передаются через нейросеть от входного слоя к выходному. Каждый нейрон в скрытых слоях обрабатывает данные, применяет вес и активирует функцию. В результате по выводу нейросети получены предсказания.