Топ-100

Как обучить свою нейросеть

Искусственный интеллект

Глубинное обучение — это относительно новая и очень перспективная отрасль. С его помощью можно заставить машины решать самые разнообразные задачи: от программирования искусственного интеллекта для игр до создания автомобилей-беспилотников. Основой глубинного обучения выступает нейросеть. В этой статье мы поговорим о том, что она из себя представляет, как использовать нейросеть и кратко разберем принципы ее создания.

Как работает нейросеть

Компьютерная нейросеть создана по подобию живой, органической нейронной сети. Нейроны нашего мозга связаны друг с другом и умеют передавать информацию своим соседям. Но что более важно — они умеют обучаться. Именно эту важную особенность программисты пытаются воспроизвести в машинных нейросетях.

Если у живого организма в качестве единицы нейросети выступает нейрон, то в структуре машинной нейросети таким элементом становится ячейка, которая хранит некоторые значения. В ходе работы она производит определенные вычисления, затем передает готовый результат следующему «нейрону», который снова выполняет определенную последовательность действий и передает результат все дальше и дальше.

Как обучают нейросеть

Нейросеть обучается через предоставление данных. В упрощенном виде это выглядит так: мы даем нейросети большую выборку данных (например, миллион картинок с разными цветами) и показываем правильные ответы (например, указываем на картинки с розами). Затем нейросеть самостоятельно обрабатывает другую входную выборку (другой миллион картинок с цветами) и пытается самостоятельно определить, где здесь правильные ответы (картинки с розами).

Слои нейросети

После ее работы нужно сравнить выходные данные с эталонными ответами. Если нейросеть справилась хорошо (в современных реалиях это не меньше 95% правильных ответов), то обучение можно закончить. Но если сеть пока плохо угадывает правильные ответы, то нужно повторить процесс обучения с другими данными.

Выбор данных и формат их предоставления, конечно же, зависят от того, что вы хотите добиться от своей нейросети. При этом количество элементов в выборке должно быть в десять-сто раз больше количества нейронов в сети. Например, если у вас простенькая нейросеть из сотни нейронов, то вам для ее обучения требуется выборка минимум из тысячи картинок, а лучше — десяти тысяч.

Учтите, что даже хорошо обученная нейросеть никогда не выдаст результат со стопроцентной вероятностью. Всегда найдется такой запрос для нейросети, который поставит ее в тупик или вынудит выдать неправильный ответ.

Можно ли создать нейросеть без навыков программирования

К сожалению, нельзя. Создание даже самой простой нейросети потребует от вас хотя бы базового понимания принципа программирования. Если вы готовы потратить немного времени на изучение основ, к примеру, Python (очень простого языка, который подходит начинающим), то стоит этим заняться перед переходом к следующему разделу статьи.

Но если вы хотите просто на практике познакомиться с работой нейронных сетей, не создавая собственную, то можете обратиться к сервису Teachable Machine от Google. Это самый простой способ сделать нейросеть онлайн.

Принцип работы нейросетей

Нейросеть от Google уже готова к использованию; вам остается только обучить ее. Выберите подходящий тип данных (картинки, аудио и так далее) и параметры нейросети, затем создайте новый проект и загрузите объекты для обучения (например, набор изображений или звуков).

Пример работы в Teachable Machine

Если вы все сделали правильно, после обучения у вас получится простенькая, но рабочая нейросеть, выполняющая функцию распознавания.

Создаем нейросеть: краткое пошаговое руководство

Этот раздел подойдет для тех, кто хоть немного разбирается в программировании на Python. Постараемся обойтись простой и краткой инструкцией, не останавливаясь подробно на классификациях нейросетей, слоях нейросети и других достаточно объемных понятиях. Предположим, что у вас уже стоит Python на компьютере. Если нет, то вы легко найдете в интернете множество подробных гайдов. Работать далее будем в бесплатной IDE PyCharm.

  1. Создайте новый проект. У вас на компьютере появится папка с его названием.
  2. Установите библиотеку TensorFlow. Если вы работаете в PyCharm, это можно сделать в настройках проекта.
Настройки PyCharm

3. Создайте новый файл в формате *.py. Импортируйте в него TensorFlow (в начале файла напишите import TensorFlow). Если все сделано правильно, то при его запуске консоль выдаст Hello, Tensorflow.

4. Теперь нам нужен классификатор. Его создание — это тема для отдельного большого гайда, поэтому скачаем готовый с Github. Нажмите Code — Download ZIP. Распакуйте архив в папку с вашим проектом.

5. Попробуем обучить нейросеть. Для этого скачаем готовую подборку фотографий с цветами. Она создана специально для тестирования TensorFlow.

6. Распакуйте скачанные папки с цветами в папку классификатора /tf_files.

7. Осталось запустить обучение. Это можно сделать в терминале или консоли. Для этого нужно перейти в папку с проектом (используйте команду cd и укажите путь к папке), а затем указать следующую команду:

Пример команды

8. Процесс обучения может занять от десяти минут до часа, его скорость зависит от мощности вашего компьютера. При разработке масштабных нейросетей программисты тратят по несколько суток на обучение!

9. Давайте протестируем нашу нейросеть. Разместите изображение любого цветка в папке с проектом. Введите в консоли команду (замените image.jpg на название файла изображения):

Пример тестирования

10. Нейросеть выдаст вероятность, с которой на картинке изображен тот или иной цветок.

Разработка нейросети с нуля — довольно сложная задача, которую невозможно выполнить без глубокого знания программирования. Но современные сервисы позволяют делать простенькие, но вполне рабочие нейросети на уже готовой основе.

Полезна ли была статья?

Поделиться с друзьями
Оцените автора
( Пока оценок нет )
AnalyticsInvest
0 0 голоса
Рейтинг статьи
Подписаться
Уведомить о
0 комментариев
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии
error: Content is protected !!
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x