Что такое нейронные сети?

Представить современный мир без работы нейронных сетей просто невозможно. Они используются в медицине, бизнесе, физике и инновационных технологиях. Нейронные сети позволяют прогнозировать результаты, классифицировать их и управлять различными системами с их помощью.

Нейронные сети — это инновационный и многогранный метод моделирования, который ранее был основным. Пользователям легко учиться работать с ними. И вместе с тем, у многих из них есть вопросы по этому поводу.

Содержание

Что такое нейронные сети?

Этот термин пришел в программирование из биологии. Под нейронной сетью подразумевается последовательность нейронов. Они соединены между собой синапсами.

Это позволяет мозгу человека анализировать информацию, воспринимать её и запоминать. Позже компьютеры и другие IT-системы также получили подобные способности. Сначала нейронные сети воспроизводили информацию из собственной памяти. Далее её функции и возможности постепенно были усовершенствованы.

Фактически, нейронные сети — это интерпретация человеческого мозга в IT-формате. Они насчитывают огромное количество нейронов, которые могут передавать информацию путём электрического импульса. Технически это реализовано на большом количестве вычислительной технике, которые могут себе позволить только крупные корпорации, типа Google, IBM и подобные.

Зачем нужны нейронные сети и что они умеют?

С помощью нейронных сетей становится возможным решение сложных задач, которые имеют аналитический характер. Это и свойственно человеческому мозгу. Есть три основных направления применения нейронных сетей.

КлассификацияПредсказываниеРаспознавание
Данные распределяются по определённым параметрам.

К примеру, люди делятся на группы по таким критериям как возраст, качество жизни, зарплата и т.д.

С помощью этого свойства удаётся предугадывать события, которые могут произойти в будущем. Таким образом аналитики просчитывают дальнейшие действия.

К примеру, именно так составляются прогнозы, касающиеся курса валют.

Подобные системы используются в жизни человека повсеместно. К примеру, распознавание лица, отпечатков пальцев. Применяется в работы крупных корпораций — Google и Apple.

Распознавание

Рациональнее рассмотреть распознавание, ведь именно с ним пользователь встречается ежедневно. Есть несколько уровней задач — от самого низкого до наиболее высокого.

  1. Определение границ (сверх точные нейронные сети).
  2. Моделирование трёхмерного изображение из двухмерного.
  3. Распознавание объектов, на которые в первую очередь обратил бы внимание человек, увидев картинку.
  4. Распределение объектов по структуре на классы до начала распознавания.
  5. Выделение готовых классов.
  6. Распознавание частей тела человека.
  7. Распознавание непосредственно объектов.

Последняя задача — наиболее высокоуровневая. На этой основе создаются приложения для распознавания лиц. Сначала программа находит лицо, затем оно нормализуется и центрируется. Далее изображение отправляется на обработку в нейронную сеть.

Выводы

Нейронные сети — это неотъемлемая часть жизни каждого современного человека. От них напрямую зависит развитие инновационных технологий и наиболее продвинутые сферы — медицина, техника, физика, программирование и инженерия.

Нейронные сети используются для решения сложных аналитических задач. Они копируют модель работы человеческого мозга.

Нейронные сети используются для классификации, предсказания и распознавания информации. То есть, сферы применения начинаются с повседневных задач (запрос в поисковой системе или использование смартфона) и заканчиваются весьма глобальными (прогнозированием курса валют).

Одной из самых примитивных и привычных с точки зрения пользователя задач, которые выполняются с помощью нейросетей, является распознавание лица. Она заключается в выполнении высокоуровневой задачи,  какой является распознавание непосредственных объектов.

Меню