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.
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.
| Классификация | Предсказывание | Распознавание |
| 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.
- Определение границ (сверх точные нейронные сети).
- Моделирование трёхмерного изображение из двухмерного.
- Распознавание объектов, на которые в первую очередь обратил бы внимание человек, увидев картинку.
- Распределение объектов по структуре на классы до начала распознавания.
- Выделение готовых классов.
- Распознавание частей тела человека.
- 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.