Что это такое? Как это работает? Как ее обучать и какое будущее ждет искусственный интеллект.  

Сегодня команда Alexhost.com постарается дать вам ответы на все эти вопросы. Мы постараемся углубиться и раскрыть тему, и, конечно же, не оставим вас без внимания.

Bаckstory

История нейронных сетей уходит корнями в 1940-е годы, когда группа исследователей начала изучать использование сетей искусственных нейронов для имитации обработки информации, подобной человеческому мозгу.

В последующие десятилетия развитие компьютерных технологий и более глубокое понимание нейронаук привели к современной разработке более сложных моделей нейронных сетей.

Одной из самых влиятельных ранних разработок в этой области стал алгоритм перцептрона, разработанный Фрэнком Розенблаттом в 1950-х годах. Этот алгоритм показал, что простые нейронные сети можно научить распознавать паттерны в данных – сегодня это является принципом алгоритма работы нейронных сетей.

Однако, несмотря на первоначальные обещания, область нейронных сетей несколько десятилетий находилась в застое из-за недостаточного развития машинных и вычислительных мощностей и, конечно, недостатка теоретических знаний. Лишь в конце 1980-х годов в этой области произошло возрождение, когда был разработан алгоритм обратного распространения (backpropagation), который позволил обучать большие и сложные нейронные сети.

С тех пор нейронные сети стали краеугольным камнем искусственного интеллекта и используются для решения широкого спектра задач, от распознавания изображений и речи до обработки естественного языка.

На сегодняшний день разработка и обучение нейронных сетей является самой сенсационной и самой активной областью исследований и разработок, постоянно предлагаются и тестируются новые методы и архитектуры.

Давайте познакомимся с нейронной сетью.

Нейронная сеть – это модель компьютерного восприятия и последующего обучения, основанная на структуре и функции действий человеческого мозга. Эта модель состоит из взаимосвязанных “нейронов”, которые обрабатывают данные между собой и передают дальнейшую информацию.

Входные данные в нейронную сеть проходят через ряд взаимосвязанных узлов, каждый из которых выполняет простые вычисления. Эти вычисления можно рассматривать как решения или преобразования, а также как обучение, которому подвергаются данные на выходе. Соединения этих узлов связаны с весами, которые определяют силу влияния одного узла на другой.

Задача обучения нейронных сетей – подобрать веса, которые максимально уменьшают ошибку между предсказаниями сети и фактическими результатами на выходе. Этот процесс известен как обратное распространение ошибки, которое использует градиентный спуск для настройки весов и минимизации ошибки.

Нейрон и синапс, что это такое и какую функцию он выполняет?

– Нейрон – это основной строительный блок нервной системы любого животного, а также искусственных нейронных сетей. В контексте искусственных нейронных сетей нейрон – это блок обработки данных, который получает входные данные от других нейронов, также выполняет вычисления и производит выходные данные, которые впоследствии передаются другим таким же нейронам для последующих вычислений, этот процесс уменьшает ошибки между предсказаниями сети и реальными выходными результатами.

– Синапс – это то, что соединяет два нейрона. В человеческом мозге синапсы передают сигналы между нейронами, выделяя химические вещества, которые связываются с рецепторами на принимающем нейроне. В искусственных нейронных сетях аналог синапса – это связь между узлами, которая представлена весом, определяющим силу связи.

Какие существуют типы нейронных сетей?

Существует несколько типов нейронных сетей, и каждый тип предназначен для решения определенных задач.

Наиболее часто используемыми типами нейронных сетей являются:

– Нейронные сети с прямолинейным движением: Это самый простой тип нейронных сетей, в которых данные поступают только в одном направлении – от входа к выходу.

– Конволюционные нейронные сети (CNN): Это тип нейронной сети с прямолинейным движением, которая особенно хорошо подходит для задач распознавания изображений. Они используют конволюционные слои для автоматического обучения соответствующим характеристикам.

– Рекуррентные нейронные сети (RNN): Соединения этой нейронной сети образуют направленный цикл, который позволяет сохранять информацию. Чаще всего используются для распознавания речи и обработки естественного языка.

– Автоэнкодеры: Тип нейронной сети с прямолинейным движением, используемой для обучения без контроля. Процесс в сетях этого типа происходит при частичном кодировании входных данных и частичном декодировании исходных данных, которые восстанавливаются из сжатого представления.

– Генеративные адверсарные сети (GAN): тип нейронной сети, состоящий из двух частей: генератора, который создает новые образцы данных, и дискриминатора, который оценивает образцы, созданные генератором, а также пытается отличить их от реальных данных. GAN чаще всего используются для синтеза изображений и дополнения данных.

Это наиболее распространенные типы нейронных сетей, но существуют и другие, включая глубокие сети убеждений, машины Больцмана и самоорганизующиеся карты.

В каких областях используются нейронные сети?

Нейронные сети – могут использоваться для решения огромного спектра задач:

– Обработка естественного языка (NLP): классификация текстов, машинный перевод и анализ настроений.

– Рекомендательные системы: предоставление персонализированных рекомендаций пользователям, например, рекомендаций фильмов или товаров, на основе их прошлого поведения.

– Обнаружение аномалий: Может использоваться для обнаружения выбросов или аномалий, например, для выявления мошенничества в финансовых операциях.

– Предиктивное моделирование: Позволяет делать прогнозы на основе прошлых данных, например, цен на акции или погодных условий.

– Игры: Нейронные сети используются для разработки ИИ-игроков для таких игр, как шахматы, го и видеоигры.

Это лишь несколько примеров использования нейронных сетей. Универсальность этих моделей означает, что они могут применяться в самых разных областях и отраслях, от финансов и здравоохранения до транспорта и маркетинга.

Сфера применения нейронных сетей.

Сфера применения нейронных сетей очень широка и охватывает огромный спектр отраслей. Нейронные сети используются для решения таких задач:

– классификация изображений, обнаружение объектов и сегментация изображений

– написание и классификация текстов,

– распознавание речи и анализ настроения

– предоставление персонализированных рекомендаций пользователям, например, фильмов или товаров, на основе их прошлого поведения

– обнаружение выбросов или аномалий в наборе данных, например, выявление мошенничества в финансовых операциях

– прогнозирование на основе прошлых данных, таких как цены на акции или погодные условия

– для разработки ИИ-игроков для таких игр, как шахматы, го и видеоигры

– для диагностики заболеваний, прогнозирования исходов и анализа медицинских изображений.

– для выявления мошенничества, прогнозирования цен на акции и анализа финансовых данных.

– для улучшения транспортного потока, прогнозирования аварий и оптимизации маршрутов движения автомобилей.

– для анализа поведения клиентов, прогнозирования продаж и персонализации рекламы.

Это лишь несколько примеров из множества областей, в которых применяются нейронные сети. Универсальность этих моделей означает, что они могут использоваться для решения широкого круга задач и оптимизации различных процессов во многих отраслях. Сфера применения нейронных сетей продолжает расширяться по мере разработки новых приложений и достижений в области машинного обучения.

Какие серверы используются для нейронных сетей и почему?

Серверы, используемые для нейронных сетей, обычно представляют собой высокопроизводительные вычислительные системы, обеспечивающие достаточную вычислительную мощность, память и хранилище для обучения и запуска больших и сложных нейронных сетей. Команда AlexHost.com рекомендует использовать несколько типов серверов, в том числе:

– Серверные графические процессоры (GPU): GPU – это специализированные аппаратные ускорители, оптимизированные для параллельных вычислений и широко используемые в приложениях машинного обучения и глубокого обучения. Серверы GPU обеспечивают высокую производительность параллельных вычислений и могут значительно ускорить процесс обучения больших и сложных нейронных сетей.

– Серверы с центральным процессором (CPU): Серверы CPU – это вычислительные системы общего назначения, которые обеспечивают достаточную вычислительную мощность для обучения и запуска нейронных сетей. Хотя они могут быть медленнее GPU-серверов, они более универсальны и могут использоваться для более широкого спектра приложений.

– Блоки тензорной обработки (TPU): TPU – это специализированные аппаратные ускорители, разработанные Google специально для приложений машинного обучения и глубокого обучения. TPU обеспечивают высокую производительность параллельных вычислений и предназначены для совместной работы с облачной вычислительной платформой Google TensorFlow.

– Облачные вычислительные платформы. Облачные вычислительные платформы, такие как Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure и Google Cloud, предоставляют доступ к широкому спектру вычислительных ресурсов, которые можно использовать для обучения и запуска нейронных сетей. Облачные вычислительные платформы могут быть экономически эффективными и масштабируемыми, позволяя пользователям быстро предоставлять и удалять ресурсы по мере необходимости, не вкладывая средства в дорогостоящее оборудование.

Выбор сервера для нейронных сетей зависит от нескольких факторов, включая размер и сложность сети, объем обучающих данных, а также желаемую скорость и точность процесса обучения. Как правило, для обучения больших и сложных нейронных сетей предпочтительнее использовать GPU-серверы, в то время как CPU-серверы и платформы облачных вычислений больше подходят для небольших, менее сложных сетей или для развертывания и вывода.

Выводы

Нейронные сети (искусственный интеллект (ИИ)) – это быстро развивающаяся область, целью которой является создание интеллектуальных машин, способных выполнять задачи, для которых обычно требуется человеческий интеллект. За последние годы искусственный интеллект добился значительного прогресса.

ИИ преобразует отрасли и создает новые, а также может принести значительные социальные и экономические выгоды.

Однако разработка и внедрение ИИ также поднимает важные этические, правовые и социальные вопросы, такие как конфиденциальность, подотчетность, прозрачность и предвзятость. Обеспечение того, чтобы системы ИИ разрабатывались и использовались ответственно и соответствовали человеческим ценностям и целям, является одной из основных задач, стоящих перед сообществом ИИ.

Кроме того, развитие ИИ будет по-прежнему зависеть от достижений в области машинного обучения, больших данных и высокопроизводительных вычислений и потребует сотрудничества между исследователями, практиками, политиками и обществом в целом.

P.S.

AlexHost.com следит за всеми последними тенденциями в области искусственного интеллекта и стремится обеспечить наилучшее обслуживание клиентов. Для тех, кто интересуется разработками в области искусственного интеллекта или нуждается в GPU-сервере, AlexHost.com предлагает выделенный сервер с высокопроизводительными GPU, включая процессор Intel® Core™ i7-4770k, 16 ГБ RAM, 8 ГБ RX580 GPU и общий порт 1 Гбит/с всего за 99 евро в месяц.

Для активации услуги, пожалуйста, перейдите по ссылке для регистрации услуги: https://bill.alexhost.com/tickets/new/ 

* Обязательно укажите в тикете комментарий к конфигурации Intel® Core™ i7-4770 ( 4 ядра, 8 потоков ) 16 ГБ ОЗУ, GPU RX580 8 ГБ – за 99 евро

Мы запускаем этот сервис в тестовом режиме, поэтому если у вас есть вопросы, пожалуйста, свяжитесь с нами.

Онлайн-чат Telegram: https://t.me/alexhost_on

Также вы всегда можете ознакомиться с ассортиментом наших услуг на нашем сайте (alexhost.com).

AlexHost.com – ваш доступ к лучшим услугам VPS-хостинга: SSD виртуальный хостинг, SSD VDS/VPS серверы, выделенные серверы, доменные имена, SSL сертификаты, виртуальный хостинг.