Основываясь на искусственных нейронных сетях (ИНС) интеллектуальные системы успешно решают проблемы оптимизации, распознавания образов, осуществления прогнозов, ассоциативной памяти и управления. Традиционные решения этих проблем не всегда гибкие и тут многие приложения, используя нейронные сети, находятся в выигрыше.
Содержание
История возникновения нейросети (нейронной сети)
Понятие «нейронная сеть» как таковое возникло в середине ХХ века. Основателями данных теорий были Мак-Каллока и Питтса. Эти учёные разработали в 1943 году модель искусственного нейрона. Создана она, основываясь на математических алгоритмахи теории работы головного мозга. Также ими была предложена конструкция сети из этих элементов, чтобы выполнять логические операции. Важно, что у данной сети есть способность обучаться. Это доказано учёными.
Затем уже в 1949 году Дональд Хебб разработал алгоритм вычисления искусственных нейронных сетей. Он стал основой для разработок на следующие десятилетия.
Фрэнк Розенблатт в 1958 году разработал парцептрон – структурная система, имитирующая работу головного мозга. Такая технология является основополагающей, не имея аналогов.
Начиная с 1986 года два учёных, советский и американский, независимо друг от друга существенно доработали исходный метод обучения многослойного перцептрона.
Новая эра нейронных сетей нашла свое начало в 2007 году. Специалист в информационных технологиях из Британии, Джеффри Хинтон, разработал впервые алгоритм, с помощью которого происходит глубокое обучение многослойных нейронных сетей. Сегодня используется в разработке беспилотных автомобилей.
Что такое нейронные сети и где их применяют
Нейронная сеть – это, по сути, определенная математическая модель, работающая по принципу связи нервных клеток живого организма. Это весьма перспективное направление в сфере высоких технологий. Структура нейронной сети в сфере программирования появилась исключительно из биологии. Она даёт машине способность анализировать и запоминать разную информацию. Также, данные сети могут не только анализировать информацию, которая входит, но и воспроизводить ее, используя свою память.
Применяется данная система для решения сложных задач, требующих аналитической работы, на примере человеческого мозга.
Как обучается нейросеть — рис. 1 — источник
Базовые функции нейронных сетей это:
- Классификация – распределение по параметрам. Например, даётся группа людей и необходимо решить, кому из них дать кредит, а кому нет. Это задание может выполнить нейронная сеть с помощью анализа такой информации как: возраст, кредитная история, платежеспособность и другие необходимые факторы.
- Распознавание – на сегодняшний момент, это наиболее распространённая область применения нейросетей. Используют такие компании как Google, когда ищут фотографию или в камерах телефонов, когда выделяется лицо и определяется его положение и многое другое.
- Предсказание – возможность предусматривать следующий шаг. Например, финансовые перепады, падение или рост акций, полагаясь на ситуацию на фондовом рынке.
Всё чаще, ИНС используют в реальных бизнес приложениях. Например, при обнаружении фальсификаций и оценке риска — они абсолютные лидеры. Постоянно растёт количество их использования в системах прогнозирования и маркетинговых системах.
Сравнение нейросети с мозгом человека
Работа мозга человека и его деятельность – все еще остается загадочным явлением, которое нужно изучать. Хотя, некоторые моменты процесса его деятельности известны ученым. Составляющий элемент человеческого мозга – так называемая специфическая клетка, нейрон. Она имеют способность запоминать, думать, а также применять уже имеющийся опыт к каждому действию, чем существенно отличаются от других клеток тела.
Плоская кора головного мозга человека имеет поверхность, которая состоит из нейронов. Сила человеческого разума зависит от базовых компонентов и разных соединений между ними, а также обучения и генетического программирования.
Индивидуальный нейрон — это вычислительная единица, состоящая из подсистем и механизмов. Он способен передавать информацию через огромное количество электрохимических связей. Насчитывается около сотни разнообразных классов нейронов. Нейроны и соединения между ними нестойкие, не синхронный процесс, который отличается от процессов вычислений традиционных компьютеров. ИНС моделируют лишь самые главные элементы непростого головного мозга.
Главное отличие ИНС и человеческого мозга — разная передача сигналов в биологической сети нейронов и искусственных посылов. Человеческий мозг передаёт импульсы с фиксированной амплитудой, а искусственные нейросети передают только значения(действительные значения), то есть числа. Отсюда вывод — человеческая сеть нейронов имеет ряд преимуществ.
Таким образом, последние десятилетия активно развиваются искусственные нейронные сети. И хотя, компьютерный чип и устроен иначе, чем биохимические нейросети, но его способность самостоятельно получать знания может вскоре запустить не биологическую эволюцию, которая ведёт к сверхчеловеческому интеллекту. И вполне возможно, что в ближайшие десятилетия ИНС смогут стать на замену человека в четверти существующих профессий.
Занимаюсь маркетингом и продвижением корпоративных сайтов, блогов и интернет-магазинов, брендов. Иногда пишу и творю тут, на моем ресурсе.
