Диалоги с ИИ. Путеводитель по искусственному интеллекту - страница 14

Основные компоненты нейронных сетей:

Нейроны: Основные обработчики информации в нейронной сети. Каждый нейрон получает входные данные, производит обработку и передает выходные данные следующим нейронам.

Веса: Параметры нейронной сети, которые определяют важность входных сигналов для каждого нейрона. В процессе обучения сети эти веса настраиваются, чтобы улучшить точность предсказаний.

Функция активации: Математическая функция, которая определяет, будет ли нейрон активирован и какой сигнал он передаст дальше. Примеры включают сигмоид, ReLU и тангенс гиперболический.

Типы нейронных сетей:

Сверточные нейронные сети (CNN): Используются преимущественно для анализа визуальных данных. Они могут распознавать и интерпретировать содержание изображений и видео, что делает их незаменимыми в таких приложениях, как автоматическое распознавание лиц и анализ медицинских изображений.

Рекуррентные нейронные сети (RNN): Эффективны для работы с последовательными данными, такими как текст или временные ряды. Они могут предсказывать следующие элементы последовательности, что полезно в задачах, таких как машинный перевод или автоматическое создание текстов.

Глубокое обучение в действии:

Применение глубокого обучения видно во множестве сфер, от автономного вождения до разработки персонализированных медицинских лечений. Автономные транспортные средства, такие как те, что разрабатывает Tesla, используют сверточные нейронные сети для обработки и интерпретации визуальной информации с камер в реальном времени, что позволяет машинам безопасно навигировать по дорогам.

4.3. Глубокое обучение в действии

Глубокое обучение, развитое направление машинного обучения, использует многослойные нейронные сети для анализа различных видов данных. Эти модели могут автоматически извлекать и обучаться на признаках из больших объемов необработанных данных, что делает их исключительно полезными для задач, требующих сложного восприятия и принятия решений, таких как распознавание изображений, обработка языка и автономное вождение.

Примеры применения глубокого обучения:

Автономные транспортные средства: Глубокое обучение применяется для разработки систем управления автономными транспортными средствами. Эти системы анализируют данные со множества сенсоров, включая камеры и радары, чтобы понять окружающую среду и безопасно маневрировать без человеческого участия.

Пример: Компания Tesla использует сети глубокого обучения для мониторинга окружающей обстановки на дороге, распознавания объектов и других транспортных средств, что позволяет автомобилям выполнять сложные маневры, такие как перестроение, автостоянка и даже автономное движение по шоссе.

Здравоохранение: В медицине глубокое обучение помогает в анализе медицинских изображений, таких как МРТ и КТ, для более точной диагностики заболеваний.

Пример: Google DeepMind разработала систему, которая может быстро и точно анализировать изображения глаза для выявления признаков диабетической ретинопатии, состояния, которое может привести к слепоте, если его не лечить.

Подробный кейс: Распознавание рукописного текста

Одним из классических примеров применения глубокого обучения является распознавание рукописного текста. Это задача, где система учится интерпретировать написанные от руки символы и преобразовывать их в машинно-читаемый текст.

Шаги создания системы распознавания рукописного текста: