НЕЙРОННЫЕ СЕТИ: ОСОБЕННОСТИ, ТЕНДЕНЦИИ, ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ

АННОТАЦИЯ

Рассматриваются основные характерные черты искусственных нейронных сетей, описываются ключевые направленности, а также методы их использования в науке и мире. Кроме этого, уделена заинтересованность возможностей формирования как самих нейросетей, так и технологий, в формировании которых лежит их применение.

Ключевые слова: искусственные нейронные сети, особенности нейронных сетей, области применения нейронных сетей, нейронные сети, информационные технологии, перспективы нейронных сетей.

Введение

С целью решения ряда проблем в разных сферах жизни, человек применяет законы, теоремы, формулы, а также вычисления, использует конкретные входные сведения и приобретает результат. Однако имеются проблемы, для которых нету обычного решения, или не найдётся ответа. По этой причине людям требуется находить другие способы, с целью получения результатов, при решении той или иной проблемы. Один из таких способов решения проблем в сфере распознавания образов, прогнозировании, оптимизации считается использование искусственных нейронных сетей. Эта методика набирает значительную известность в наше время в связи с увеличением вычислительных способностей и модернизации общества.

Задача данной работы поведать о главных особенностях применения нейронный сетей, отметить более распространенные области их использования, а также изложить последующие возможности вероятного формирования.

Особенности нейронных сетей

Любой новый алгоритм, механизм или изобретение имеет характерные черты, отличающие его от устаревших либо неперспективных аналогов. Для нейронных сетей также можно выделить основные особенности, которые отличают их от традиционных алгоритмов решения практических и теоретических задач.

Одной из главных особенностей нейросетей является то, что они обучаемы. Существуют различные методы обучения с учителем, без наставника, смешанные‚ но все они основаны на изучении примеров из загруженной базы данных. Процесс обучения достаточно прост: из базы данных выбирается пример, который проходит через нейронную сеть в виде сигнала, затем на выходе сеть выдает ответ, и если ошибка для данного ответа мала, то сеть обучена, иначе происходит подстройка весов и обучение начинается сначала. Этой способностью к обучению нейронные сети и отличаются от традиционных алгоритмов, у которых есть четкий порядок вычислений, наличие формул и т.д.

Ещё одной особенностью нейросети является возможность работы с различными источниками данных. Сеть может анализировать данные различного происхождения в ходе решения одной задачи и на их основе делать соответствующие выводы, выдавать ответы. Кроме того, если входные данные имеют постороннюю составляющую (так называемые шумы), то в процессе обучения нейронная сеть отсеивает эти шумы и извлекает только необходимое. Проводя сравнение с традиционными алгоритмами решения некоторых задач, можно сказать, что в случае последних возникновение посторонних данных в вычислениях может привести к ошибке всего алгоритма и как следствие — к неверному конечному результату.

При правильном обучении нейросети можно выявить ещё одну немаловажную особенность, при работе с большими объемами различной информации нейронная сеть может одновременно решить несколько задач. Предположим, нейросети требуется обработать большой объем графической информации и распознать в нем лица людей. Проходя обучение, сеть может не только определить людей, но и классифицировать полученные результаты, разбив графические данные на категории (например, выделить людей с темными волосами, голубыми глазами и т.д.). Такая особенность позволит в дальнейшем перерабатывать самые разнообразные данные и находить в них ответы на вопросы или решения проблем.

Области применения

Частота применения технологии искусственных нейронных сетей в различных сферах жизни общества и в науке, несомненно, растет. Об этом свидетельствуют те новшества, которые постоянно внедряются в быт людей. Конечно, нельзя сказать о том, что нейронные сети окружают нас везде, но и обратного также утверждать нельзя. Технологии с применением нейронных сетей активно используются в области информационных технологий. Всем знакомый голосовой поиск от компании на портативных устройствах и персональных компьютерах, преобразующий речь в текст за считанные секунды, использует специальные алгоритмы, основанные на глубоких нейронных сетях — это позволяет использовать меньшее количество вычислительных ресурсов, при этом повысить точность и скорость работы.

Технология распознавания лиц с использованием нейронной сети также нашла своё применение в разработке мобильного программного обеспечения. Компания‚ например, представила технологию‚ позволяющую пользователю разблокировать свой телефон с помощью лица благодаря специальному алгоритму, основанному на нейронной сети, устройство, составляет 3D-модель лица пользователя и затем сравнивает его при следующей разблокировке.

Причем, по словам разработчиков, если человек будет носить бороду, поменяет прическу, наденет очки, устройство все равно его распознает. Данная технология позволяет защитить устройство от доступа других лиц и, соответственно, от кражи личной информации.

Помимо области информационных технологий, нейронные сети активно используются в реализации технологий умного транспорта, в качестве примера можно привести проект Компании «Яндекса» беспилотное такси, были созданы два автомобиля, в которых установлены различные датчики, камеры, позволяющие автомобилю определять расположение объектов вокруг и на основе этих данных производить управление автомобилем. Обработкой полученных данных занимается специальный алгоритм, который с каждым днем совершенствуется, и, возможно, в скором времени данная технология будет полностью внедрена в жизнь.

В сфере экономики нейронные сети чаще всего используются для прогнозирования цен, курсов валют, а также оптимизации торговли на рынке. Наиболее популярный нейросетевой пакет получил название «Brain Marker»‚ основная цель которого — находить решение нетрадиционных задач, таких как биржевые предсказания, моделирование различных рыночных ситуаций. В его основе как раз и лежит нейронная сеть (сеть Хопфилда), обучающаяся на множестве примеров.

Популярность данной технологии, несомненно, растёт, как и количество различных изобретений. Внедрение устройств, использующих нейронные сети, во все сферы жизнедеятельности одна из основных задач на ближайшие несколько лет.

Использование технологии распознавания образов поможет, например, решить одну из главных проблем густонаселённых городов — транспортную. Благодаря развитию системы распознавания голоса появятся системы «моментального перевода», как для личного использования, например, для людей, путешествующих по зарубежным странам, так и для коммерческого при проведении конференций с иностранными партнерами.

В настоящее время уже имеются так называемые «боты», которые понимают человеческую речь и могут общаться с людьми, хоть и на примитивном уровне, но у таких устройств достаточно узкий спектр вопросов, на которые они могут дать ответ, расширение же их «кругозора» может стать шагом к полному внедрению в различные колл-центры, где они будут быстро реагировать на звонки людей.

Помимо этого, нейронные сети смогут помочь в агропромышленной сфере, сыграв большую роль в автоматизации процессов посева, ухода за ним и сборки урожая. Использование умной техники позволит увеличить производительность труда и упростить некоторые сложные процессы, облегчив жизнь фермерам и другим работникам сельского хозяйства.

Заключение

Нейронные — сети мощный инструмент для работы с большими объемами данных, позволяющий решить множество нетрадиционных задач за короткое время. Простота использования таких сетей заключается в их обучаемости, нет необходимости изучать различные алгоритмы и нанимать высококвалифицированных специалистов, потому как обучение происходит на примерах. Но их потенциал не раскрыт полностью, так как существует ряд проблем, которые еще решаются в настоящее время. Одной из таких проблем является недостаточная скорость передачи сигнала внутри нейронной сети, поскольку аппаратная составляющая слаба. Все зависит от того смогут ли данные передаваться вычислительными машинами со скоростью близкой к скорости человеческой мысли. Возможно, в скором времени данные вопросы будут решены, и развитие искусственных нейронных сетей перейдет на новый этап.

Список литературы:

1. Ф.М. Гафаров, А.Ф. Галимянов (2018). искусственные нейронные сети и их приложения. Учебное пособие, 5-12, 19-24, 28-32.
2. Нейронные сети: как работают и где используются (2021). [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://gb.ru/blog/nejronnye-seti/
3. Как применяются нейросети в современном мире? (2023). [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://vc.ru/s/1560497-neyronochka/634194-kak-primenyayutsya-neyroseti-v-sovremennom-mire