Come educare la sua prima rete neurale

Imparare a insegnare нейросети molto più facile di quel che sembra

Il trend degli ultimi anni, sicuramente, può essere chiamato нейросети, machine learning e tutto ciò che è collegato con loro. E poi ci sono gravi motivi, perché negli ultimi anni le reti neurali stupire le sue abilità. Inoltre, che la rete neurale può già di uno solo loro voci e «rivivere» ritratti di Dostoevskij e Marilyn Monroe, così lei è ancora in grado di mostrare, attraverso 20, 30 e anche 50 anni! Naturalmente, tutto questo non fa una rete neurale è un — nel mondo ci sono molti di questi sviluppi, di cui si occupano gli esperti di Data Science.

Come è apparso нейросети

Tutto è iniziato con tentativi di scienziati avvicinare il principio di funzionamento di un computer al modo di pensare di una persona. Ci sono voluti decenni di ricerche, e alla fine questo è stato possibile con l'aiuto di нейросетей — sistemi informatici raccolti da centinaia, migliaia o milioni di artificiali cellule del cervello, che sono in grado di imparare e agire secondo il principio, estremamente simile a come funziona il cervello umano.

Naturalmente, non si può dire che la rete neurale è esatta artificiale copia del cervello. È importante notare che la rete neurale è prima di tutto una simulazione al computer: i network creati attraverso la programmazione di computer convenzionali, in cui il modo tradizionale di utilizzare i normali transistor, integrati in una logica di comunicazione.

Come rete neurale genera nuove foto

quali sono нейросети

Una Normale rete neurale artificiale è composto da decine, centinaia, migliaia o addirittura milioni di neuroni artificiali. Li chiamano i blocchi — essi sono disposti in strati, dove ogni unità è collegata con la vicina. Ci sono blocchi di input con cui rete neurale riceve le informazioni e le unità di output — essi sono responsabili del risultato del trattamento.

Quando la rete è addestrato, i campioni di informazioni «alimentati» lei attraverso le unità di input, e quindi arriva a blocchi di output. Ad esempio, è possibile mostrare нейросети una quantità enorme di immagini di sedie e tavoli, più disponibile spiegando le differenze tra gli oggetti mobili. E poi chiederle di riconoscere l'oggetto in foto, dove è raffigurato un armadio. A seconda di come effettivamente si sono allenati rete neurale, si tenta di attribuire visto alla categoria, in base alla precedente esperienza.

Come insegnano нейросети

Нейросети iscritti «metodo di backpropagation». Con il suo aiuto riesce a mappare i dati di output con i dati che si prevede di recuperare e valorizzare le differenze tra questi dati per apportare modifiche in relazione fra le unità, occupati in rete. Quanto più è addestrato rete neurale, il più veloce si ottiene di ridurre a zero la differenza tra desiderato e reale i risultati.

Uno dei modelli di apprendimento automatico

Come un solo uomo da lui ucciso, ha passato la pratica con l'uso di una sufficiente quantità di esempi, raggiunge la fase in cui si può concedere un nuovo set di input, che non aveva mai visto, e seguire la sua reazione.

Campo di utilizzo нейросетей non sono limitati. Così, si può effettuare la ricerca per foto o agire nel ruolo di assistente vocale — la stessa Alice è già il più vicino possibile per il suo comportamento ad una persona reale. O calcolare la probabilità di malattie, l'individuazione di un tumore nella foto, di combattere le frodi e così via.

si Può più imparare a lavorare con нейросетями

Prima di tale possibilità era solo uno scienziato, poiché gli sviluppi nel campo delle reti neurali e di apprendimento sono stati troppo «crudi». Ma ora qualsiasi società di tecnologia genera un'enorme quantità di dati che deve elaborare, per poi, sulla base di ottimizzare il business e analizzare le prospettive. Per questo e di altri compiti connessi con нейросетями e machine learning, hanno bisogno di specialisti di Data Science.

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