Искусственный интеллект на пальцах: от пикселей до решений - страница 5

Кроме поисковых систем, нейросети анализируют текст в чат-ботах, системах перевода (например, Google Translate) и сервисах проверки грамматики.

Распознавание лиц, объектов и текста это лишь малая часть того, что могут делать нейросети. Они помогают нам делать фотографии лучше, безопаснее ездить и быстрее находить нужную информацию. Эти технологии продолжают развиваться, а значит, в будущем их применение станет еще шире и интереснее.

Глава 3.1. Нейросети как математические функции

На первый взгляд, нейросети могут показаться чем-то сложным и загадочным. Но если упростить их суть, они работают как математические функции, которые преобразуют входные данные в выходные. Это похоже на то, как работает калькулятор: вы вводите числа, он производит операции, и в итоге выдаёт ответ. Только в случае нейросетей операции сложнее, а результат зависит от многослойных вычислений.

В этой главе мы разберёмся, как нейросети выполняют задачи классификации, регрессии и кластеризации, а также рассмотрим реальные примеры их применения.

Любая нейросеть получает на вход данные. Это могут быть изображения, текст, звук или числовые показатели. Независимо от типа, все они превращаются в набор чисел, который затем проходит через слои нейросети.

Например, если нейросеть анализирует фотографию, она сначала преобразует изображение в массив чисел (матрицу пикселей). Затем эти числа проходят через математические операции складываются, умножаются, взвешиваются и на выходе получается предсказание. Если сеть обучена распознавать кошек и собак, то результатом работы будет, например, 90 вероятность, что на фото кошка, и 10 что собака.

Классификация это один из наиболее распространённых видов задач для нейросетей. Она используется, когда данные нужно распределить по категориям. Примеры:

● 

Определение спама в электронной почте (спамне спам)

● 

Распознавание рукописного текста (цифры от 0 до 9)

● 

Определение болезней по медицинским снимкам (здоровболен)

Как это работает? Представим, что у нас есть почтовый сервис, и мы хотим отличать спам от обычных писем. Входные данные текст письма, который преобразуется в числа (например, количество восклицательных знаков, ссылки и ключевые слова). Эти данные проходят через нейросеть, и она выдаёт результат: 95 вероятность, что письмо спам.

Регрессия используется, когда нужно предсказать конкретное число. Например:

● 

Прогнозирование цен на жильё

● 

Оценка будущих продаж

● 

Прогноз погоды

Допустим, мы хотим предсказать цену дома. Входными данными могут быть площадь, количество комнат и район. Нейросеть анализирует закономерности в данных (например, большие дома в центре города стоят дороже) и выдаёт конкретное значение, например, 10 миллионов рублей.

Кластеризация полезна, когда у нас есть большой массив данных, но мы не знаем, как их разбить на группы. Это используется в:

● 

Рекомендательных системах (группировка пользователей по интересам)

● 

Анализе ДНК (поиск схожих генетических структур)

● 

Обнаружении аномалий (поиск мошенничества в банковских транзакциях)

Например, магазин хочет разбить клиентов на группы, чтобы предложить им персонализированные скидки. Нейросеть анализирует поведение покупателей (что они покупают, когда, по какой цене) и выделяет, например, три группы: любители скидок, покупатели премиум-товаров и случайные клиенты. Это позволяет более точно настраивать маркетинговые предложения.