Нейросети в бизнесе: Как ИИ помогает зарабатывать
Шрифт:
Обратное распространение (обратное распространение): после получения предсказаний они сравниваются с истинными значениями, и получается ошибка. Затем эта ошибка обратно распространяется через нейросеть, обновляя вес на основе того, что каждый нейрон стимулирует нейрон. Процесс обновления весов основан на алгоритме оптимизации, чаще всего используется градиентный спуск. Это позволяет нейросетям улучшать свои предсказания на основе данных.
4. Обучение нейросетей
Обучение нейросетей включает в себя несколько ключевых этапов:
Инициализация весов:
Обучающая выборка: Нейросети обучаются на больших наборах данных, которые включают входные данные и соответствующие им метки (например, классы для классификации задач). Чем больше данных, тем лучше нейросеть может обнародовать знания и особенности.
Эпохи: Обучение проходит через несколько эпох, техника из которых представляет собой полный проход по обучающему выбору. В каждую эпоху нейросеть корректирует свои веса на основе ошибок, вычисленных на результат.
Проверка валидационных данных: После каждой эпохи нейросеть приходит к валидационным данным, чтобы оценить их производительность и предотвратить переобучение (переобучение). Переобучение – это ситуация, когда модель точно запоминает обучающие данные и не может обнародовать знания о новых данных.
5. Потери функций и оптимизация
Для оценки качества работы нейросети использовались потери. Потери от функции вытекают, как известно, хорошо, что нейросеть выполняет свою задачу, что связано с предсказанными значениями с истинными метками. Наиболее распространенные функции потерь:
Кросс-энтропия: используется для классификации задач и измерения различий между истинными распределениями и предсказанными вероятностями.
Среднеквадратичная ошибка (MSE): Применяется для регрессионных задач и вычисляет среднее значение квадратов ошибок между предсказанными и истинными значениями.
Оптимизация заключается в выборе алгоритма, который будет минимизировать потери функции. Наиболее эффективным алгоритмом является стохастический градиентный спуск (SGD), который обновляет вес на основе случайных выборок данных, что позволяет ускорить процесс обучения.
6. Параметры и гиперпараметры
Обучение нейросети также требует настройки различных параметров и гиперпараметров:
Параметры: Это вес и перемещение, которые нейросеть обновляется во время обучения.
Гиперпараметры: это параметры, которые не обновляются в процессе обучения и устанавливаются заранее. К ним относятся количество скрытых слоев, количество нейронов в каждой группе, скорость обучения (скорость обучения), размер мини-батча и т.д. Оптимизация гиперпараметров имеет важное значение, поскольку они влияют на производительность модели.
Заключение
Нейросети работают по принципу, имитирующему биологическую обработку информации, и представляют собой мощный инструмент для решения сложных задач в различных областях. Понимание основных концепций, таких как структуры нейронов, прямой и обратный проход, обучение и оптимизация, представляет собой график для выгоды
История развития нейросетей
История нейросетей – это история непрерывного наблюдения и экспериментов, которая включает в себя несколько принципов и включает в себя как успехи, так и неудачи. Развитие этой технологии прошло через различные этапы, от первых теоретических основ до современного применения в бизнесе и научных исследованиях. В этом разделе мы подробно рассмотрим основные моменты и средства, которые способствовали становлению и популяризации нейросетей.
1. Ранние исследования (1940-е – 1950-е годы)
Первоначальные идеи: Истоки нейросетей можно проследить до 1943 года, когда нейробиолог Уоррен Маккаллок и логик Уолтер Питтси предложили математическую модель нейронов. Они описали, как простые логические операции, которые могут имитировать работу мозга, создавая основу для исследований в области искусственного интеллекта.
Перцептрон: В 1958 году Франк Розенблатт разработал модель перцептрона – первой искусственной нейросети, способной выполнять простые задачи классификации. Эта модель могла обучаться на основе ошибок и постепенно улучшать свои предсказания. Перцептрон был одним из первых шагов к созданию адаптивных систем, однако его возможности были ограничены, что привело к развитию скептицизма в современном мире.
2. Золотой век (1960-е – 1970-е годы)
Исследования и теории: В 1960-е годы активизировались исследования в области нейросетей, и ученые начали разрабатывать новые структуры и алгоритмы. Одним из важных достижений этого периода стало создание многослойных перцептронов (MLP), которые могли обрабатывать более сложные данные и задачи.
Критика и падение интереса: Несмотря на западный прогресс, в 1970 году появилась книга М. Минский и С. Документ «Перцептроны», в котором были описаны ограничения модели перцептрона. Это привело к спаду интереса к нейросетям и к их частичному забвению на нескольких уровнях. Многие исследователи переключили свои усилия на другие области искусственного интеллекта, такие как логическое программирование и экспертные системы.
3. Возрождение (1980-е – начало 1990-х годов)
Обратное распространение ошибки: В 1986 году Джеффри Хинтон и его коллеги разработали алгоритм обратного распространения ошибки (обратного распространения ошибки), который стал прорывом в обучении многослойных нейросетей. Этот алгоритм позволяет эффективно обновлять весы в сети, улучшая качество предсказаний. Внедрение этого метода возобновило интерес к нейросетям и стало для будущих исследований.
Системы на основе нейросетей: В 1990-х годах началось активное применение нейросетей в практических задачах, таких как распознавание образов, обработка сигналов и анализ данных. Исследователи и компании начали разрабатывать программные решения на основе нейросетей, что способствовало их популяризации.