НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ

Що це таке? Як він працює? Як його навчити і яке майбутнє чекає на штучний інтелект.

Сьогодні команда Alexhost.com спробує дати вам відповіді на всі ці питання. Ми постараємося заглибитися і розкрити тему, і звичайно ж не залишимо вас без уваги

Передісторія

Історія нейронних мереж бере свій початок у 1940-х роках, коли група науковців почала вивчати використання мереж штучних нейронів для імітації обробки інформації подібно до людського мозку.У наступні десятиліття прогрес у комп’ютерних технологіях та краще розуміння нейронауки призвели до сучасного розвитку більш складних моделей нейронних мереж.Однією з найвпливовіших ранніх розробок у цій галузі був алгоритм Perceptron, розроблений Френком Розенблатом у 1950-х роках. Цей алгоритм показав, що прості нейронні мережі можна навчити розпізнавати закономірності в даних – це сьогодні принцип алгоритму роботи нейронних мереж.Однак, незважаючи на початкові обіцянки, сфера нейронних мереж перебувала в стагнації протягом декількох десятиліть через недостатній розвиток машинних і обчислювальних потужностей, і, звичайно, брак теоретичних знань. Лише наприкінці 1980-х років ця галузь відродилася завдяки розробці зворотного поширення – потужного алгоритму навчання, який дозволив навчати великі та складні нейронні мережі.Відтоді нейронні мережі стали наріжним каменем штучного інтелекту і використовуються для широкого кола завдань, від розпізнавання зображень і мови до обробки природної мови.На сьогоднішній день розробка і навчання нейронних мереж є найгучнішим і найактивнішим напрямком досліджень і розробок, постійно пропонуються і тестуються нові методи і архітектури

Давайте познайомимося з нейронною мережею.

Нейронна мережа – це модель комп’ютерного сприйняття і подальшого навчання, заснована на структурі і функціях дій людського мозку. Ця модель складається з взаємопов’язаних “нейронів”, які обробляють дані між собою і передають подальшу інформацію.Вхідні дані в нейронну мережу проходять через серію взаємопов’язаних вузлів, кожен з яких виконує простий розрахунок. Ці обчислення можна вважати рішеннями або перетвореннями, а також навчанням, якого зазнають дані на виході. Зв’язки цих вузлів пов’язані з вагами, які визначають силу впливу одного вузла на інший.Завдання навчання нейронних мереж полягає в тому, щоб підібрати ваги, які максимально мінімізують похибку між передбаченнями мережі та фактичними вихідними результатами. Цей процес відомий як зворотне поширення помилки, яке використовує градієнтний спуск для налаштування ваг і мінімізації помилки

Нейрон і синапс, що це таке і яку функцію він виконує?

• Нейрон – це основна структурна одиниця нервової системи будь-якої тварини, а також штучних нейронних мереж. У контексті штучних нейронних мереж нейрон – це блок обробки даних, який отримує вхідні дані від інших нейронів, також виконує обчислення і виробляє вихідні дані, які згодом передаються іншим подібним нейронам для подальших обчислень, цей процес зменшення похибок між прогнозами мережі та реальними результатами.
• Синапс – це те, що з’єднує два нейрони. У людському мозку синапси передають сигнали між нейронами, вивільняючи хімічні речовини, які зв’язуються з рецепторами на нейроні-отримувачі. У штучних нейронних мережах аналогом синапсу є зв’язок між вузлами, який представлений вагою, що визначає силу зв’язку.

Які існують типи нейронних мереж?

Існує кілька типів нейронних мереж, і кожен тип призначений для вирішення певних завдань.Найбільш поширеними типами нейронних мереж є

• Нейронні мережі прямого поширення: Це найпростіший тип нейронної мережі, в якій дані рухаються лише в одному напрямку – від входу до виходу.
• Згорткові нейронні мережі (CNN): Це тип нейронної мережі прямого поширення, який особливо добре підходить для задач розпізнавання зображень. Вони використовують згорткові шари для автоматичного вивчення відповідних ознак.
• Рекурентні нейронні мережі (RNN): Зв’язки цієї нейронної мережі утворюють спрямовану петлю, яка дозволяє зберігати інформацію. Найчастіше використовується для розпізнавання мови та обробки природної мови.
• Автокодери: Тип нейронної мережі прямого поширення, що використовується для неконтрольованого навчання. Процес в цьому типі мережі відбувається при частковому кодуванні вхідних даних і частковому декодуванні вихідних даних, які відновлюються зі стисненого представлення.
• Генеративні змагальні мережі (GAN): тип нейронної мережі, що складається з двох частин: генератора, який створює нові зразки даних, і дискримінатора, який оцінює зразки, створені генератором, а також намагається відрізнити їх від реальних даних. ГСН найчастіше використовуються для синтезу зображень і доповнення даних.

Це найпоширеніші типи нейронних мереж, але є й інші, зокрема мережі глибокого переконання, машини Больцмана та карти, що самоорганізуються

В яких сферах використовуються нейронні мережі?

Нейронні мережі – можуть бути використані для вирішення величезного спектру проблем

• Обробка природної мови (NLP): класифікація тексту, машинний переклад та аналіз настроїв.
• Рекомендаційні системи: надання персоналізованих рекомендацій користувачам, наприклад, рекомендацій щодо фільмів або продуктів, на основі їхньої минулої поведінки.
• Виявлення аномалій: Може використовуватися для виявлення відхилень або аномалій, наприклад, для виявлення шахрайства у фінансових операціях.
• Прогностичне моделювання: Може використовуватися для прогнозування на основі минулих даних, таких як ціни на акції або погодні умови.
• Ігри: Нейронні мережі використовуються для розробки ШІ-гравців для таких ігор, як шахи, го та відеоігри.

Це лише кілька прикладів того, як можна використовувати нейронні мережі. Універсальність цих моделей означає, що їх можна застосовувати в широкому діапазоні застосувань і галузей, від фінансів і охорони здоров’я до транспорту і маркетингу

Сфера застосування нейронних мереж.

Сфера застосування нейронних мереж дуже широка і охоплює величезний спектр галузей. Нейронні мережі використовуються для таких завдань

• класифікація зображень, виявлення об’єктів і сегментація зображень
• написання та класифікація текстів
• розпізнавання голосу та аналіз настроїв
• надання персоналізованих рекомендацій користувачам, наприклад, фільмів або продуктів, на основі їхньої минулої поведінки
• виявлення викидів або аномалій у наборі даних, наприклад, виявлення шахрайства у фінансових транзакціях
• прогнозування на основі минулих даних, таких як ціни на акції або погодні умови
• для розробки ШІ-гравців для таких ігор, як шахи, го та відеоігри
• для діагностики захворювань, прогнозування результатів лікування та аналізу медичних зображень.
• для виявлення шахрайства, прогнозування цін на акції та аналізу фінансових даних.
• для покращення транспортного потоку, прогнозування аварій та оптимізації маршрутів транспортних засобів.
• для аналізу поведінки клієнтів, прогнозування продажів і персоналізації реклами.

Це лише кілька прикладів з багатьох сфер, в яких застосовуються нейронні мережі. Універсальність цих моделей означає, що їх можна використовувати для вирішення широкого кола завдань і оптимізації різних процесів у багатьох галузях. Сфера застосування нейронних мереж продовжує розширюватися з розвитком нових додатків і досягнень в області машинного навчання

Які сервери використовуються для нейронних мереж і чому?

Сервери, що використовуються для нейронних мереж, як правило, є високопродуктивними обчислювальними системами, які забезпечують достатню обчислювальну потужність, пам’ять і сховище для навчання і запуску великих і складних нейронних мереж. Команда AlexHost.com рекомендує використовувати кілька типів серверів, зокрема

• Серверні графічні процесори (GPU): Графічні процесори – це спеціалізовані апаратні прискорювачі, оптимізовані для паралельних обчислень і широко використовувані в додатках машинного навчання і глибокого навчання. Сервери GPU забезпечують високу продуктивність паралельних обчислень і можуть значно прискорити процес навчання великих і складних нейронних мереж.
• Сервери з центральним процесором (CPU): Сервери CPU – це обчислювальні системи загального призначення, які забезпечують достатню обчислювальну потужність для навчання і запуску нейронних мереж. Хоча вони можуть бути повільнішими, ніж сервери з графічним процесором, вони більш універсальні і можуть використовуватися для ширшого спектру застосувань.
• Тензорні процесори (TPU): TPU – це спеціалізовані апаратні прискорювачі, розроблені Google спеціально для додатків машинного навчання і глибокого навчання. TPU забезпечують високу продуктивність паралельних обчислень і призначені для безперебійної роботи з платформою хмарних обчислень Google TensorFlow.
• Платформи хмарних обчислень. Платформи хмарних обчислень, такі як Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure і Google Cloud, надають доступ до широкого спектру обчислювальних ресурсів, які можна використовувати для навчання і запуску нейронних мереж. Платформи хмарних обчислень можуть бути економічно ефективними і масштабованими, що дозволяє користувачам швидко надавати і видаляти ресурси за потреби без інвестицій в дороге обладнання.

Вибір сервера для нейронних мереж залежить від декількох факторів, включаючи розмір і складність мережі, розмір навчальних даних, а також бажану швидкість і точність процесу навчання. Як правило, для навчання великих і складних нейронних мереж перевагу надають GPU-серверам, тоді як CPU-сервери і хмарні обчислювальні платформи більше підходять для менших, менш складних мереж або для розгортання і виведенняданих

Висновки

Нейронні мережі (штучний інтелект (ШІ)) – це галузь, що швидко розвивається і має на меті розробку інтелектуальних машин, здатних виконувати завдання, які зазвичай вимагають людського інтелекту. За останні роки штучний інтелект досяг значного прогресу.ШІ трансформує галузі та створює нові, а також може принести значні соціальні та економічні вигоди. Однак розробка та впровадження ШІ також піднімає важливі етичні, правові та соціальні питання, такі як конфіденційність, підзвітність, прозорість та упередженість. Забезпечення того, щоб системи ШІ розроблялися і використовувалися відповідально, а також щоб вони відповідали людським цінностям і цілям, є основним викликом, що стоїть перед спільнотою ШІ.Крім того, розвиток ШІ і надалі буде залежати від досягнень в області машинного навчання, великих даних і високопродуктивних обчислень і вимагатиме співпраці між дослідниками, практиками, політиками і суспільством в цілому

P.S

AlexHost.com слідкує за всіма останніми тенденціями в галузі штучного інтелекту і прагне забезпечити найкращий сервіс для своїх клієнтів. Для тих, хто цікавиться розробкою ШІ або має потребу в GPU-сервері, AlexHost.com пропонує виділений сервер з високопродуктивними графічними процесорами, включаючи процесор Intel® Core™ i7-4770k, 16 ГБ оперативної пам’яті, 8 ГБ графічного процесора RX580 і загальний порт 1 Гбіт/с всього за 99 євро на місяць.Щоб активувати послугу, перейдіть за посиланням для реєстрації послуги: https://bill.alexhost.com/tickets/new/ * Обов’язково вказуйте в тікеті коментар до конфігурації Intel® Core™ i7-4770 ( 4 ядра, 8 потоків ) 16GB RAM, GPU RX580 8 GB – за 99 євроМи запускаємо дану послугу в тестовому режимі, тому при виникненні питань звертайтеся до нас. Онлайн-чат Telegram: https://t.me/alexhost_on Також, ви завжди можете ознайомитися з нашим спектром послуг на нашому сайті (alexhost.com).AlexHost.com – ваш доступ до кращих послуг VPS хостингу: SSD віртуальний хостинг, SSD VDS/VPS сервери, виділені сервери, доменні імена, SSL сертифікати, віртуальний хостинг