Нейросети для чайников: как ими пользоваться в повседневной жизни

Это статья о том что такое нейронные сети, как и для чего они создаются.
Почему они похожи на «черный ящик» и как их конструировать.
Почему именно Chat GPT так популярен и откуда он взялся.

И какое вам может быть дело до нейросетей, если вы не про «machine learning» и не «дата сайенс».

Что такое нейросети

Нейросети можно представить в виде черного ящика. Вы загружаете в него данные и на выходе получаете результат. Этот результат нейросети выдают на основе большого количества данных, которые используют для обучения. Но как этот результат получен, вы чётко не понимаете.

Почему же так происходит?

Как в обычной жизни мы представляем себе работу компьютера. Мы точно понимаем как он «думает». Все действия той или иной программы мы можем описать в виде алгоритма.

Если вы когда-нибудь писали код, вы вспомните процесс отладки. Если никак не получается добиться от программы правильного ответа, вы запускаете отладку по шагам и находите место, где ошиблись в коде, просто проверяя выходные данные после каждого шага.

Представьте, что алгоритм не линейный, а многомерный. И параметров в задаче сотни миллионов.

И обрабатывает данные слоистая структура, похожая на человеческий мозг.

Есть входной слой искусственных нейронов. Он принимает информацию, классифицирует её и передает на внутренние слои, которые обрабатывают информацию по миллионам параметров и только потом результат попадает на выходной слой, который выдает нам результат.

Если результат двоичный, если нужно выдать ответ типа «Да/Нет», то выходной слой будет состоять из одного нейрона. А если множественный, если на выходе вы хотите получить результат множественной классификации, то нейронов будет множество.

При работе с нейронными сетями, вы можете задавать определенные входные данные, и нейросеть будет выдавать соответствующий результат. Однако, он не всегда будет абсолютно точным. Нейросеть выдает наиболее вероятный ответ на основании того, как сформировались «веса» узлов сети в процессе обучения.

Таким образом, нейронные сети дают не точный ответ, а наиболее вероятный результат, который оценивается и, если такой результат далёк от желаемого, нейросеть совершенствуют. Увеличивают число слоёв, меняют архитектуру сети и т. п. до тех пор, пока результат не станет приемлемым.

Как работают нейронные сети и как их обучают

Человеческий мозг состоит из около 86-ти миллиардов нейронов, как бы процессорных единиц. Структура нейронов позволяет передавать информацию или стимулы от одного нейрона к другому.

Это делает мозг «процессором», выполняющим много разнообразных и сложных функций.

Аналогично нейросети в скрытых слоях обрабатывают входные данные. Используются алгоритмы обучения, которые обрабатывают информацию (сортируют и формируют «вес») и передают в следующий слой.

Обучение нейронных сетей заключается в настройке этих «весов» единицы информации.

«Вес» определяет связи между узлами (нейронами) в слое. Если вес положительный, то узел «возбуждает » другой узел, если вес отрицательный. то он «подавляет» другой узел. Таким образом, в процессе обучения формируются узлы с более высокими значениями «веса» и более сильным «влиянием» на другие узлы. Подобным узлам для обучения нужны миллионы пакетов обучающих данных.

Пример с гамбургером выше дает представление о традиционном контролируемом методе машинного обучения. Нейросеть обучается, подстраивая свои выводы под готовый ответ.

Неконтролируемое обучение (unsupervised learning) использует неразмеченные данные для обучения.

Например, когда ставится задача обработать входящую информацию и разбить её на группы так, чтобы близкие по признакам данные находились в одном кластере. Нейросеть должна сама определить сходные признаки и решить как и по каким параметрам группировать начальный массив данных.

Для получения приемлемого результата нужны огромные массивы данных для обучения и сложные алгоритмы. Это уже глубинные сети и глубокое обучение. Здесь имеется в виду огромное количество слоев сети, сложная архитектура обработки информации и обучения.

 

Как создать нейросеть: шаги и инструменты

Как начать использовать нейросети: шаг за шагом

Определение задачи;
это может быть решение задачи классификации, кластеризации, прогнозирования или любой другой задачи, для которой нейросеть может быть применена.
Сбор данных;
необходимо подготовить данные, на которых нейросеть будет обучаться. В зависимости от задачи, эти данные могут быть предоставлены, например, в виде таблицы или изображений.
Подготовка данных;
обработать и подготовить данные для обучения нейросети. Это может включать в себя удаление ненужных данных, заполнение пропущенных значений и масштабирование.
Выбор архитектуры нейросети;
архитектура определяет структуру нейросети и влияет на ее производительность. Существует множество различных типов нейросетей, включая сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, глубокие нейронные сети и многие другие.
Обучение нейросети;
заключается в настройке весов нейронов в соответствии с предоставленными данными. Этот процесс может занять много времени и ресурсов, в зависимости от размера нейросети и объема данных.
Оценка производительности;
это может включать в себя оценку точности и скорости работы

Перед тем, как начать использовать нейросети, вам необходимо изучить основы.

В интернете есть много ресурсов, которые помогут вам понять, как работают нейросети, какие задачи они решают и как их обучают.
Это можно сделать на бесплатных онлайн-курсах по машинному обучению от Google и Microsoft;

Если английский язык не знаете, открывайте страницу в Яндекс Браузере и нейросеть от Яндекса переведет вам на русский язык не только текст, но и видео.

Общие сведения об обработке и анализе данных для машинного обучения – Training | Microsoft Lea
Understand the basics of machine learning – Google Digital Unlocked (learndigital.withgoogle.com)

Далее выбираете фреймворк для работы с нейросетями. На рынке существует множество фреймворков для машинного обучения и нейронных сетей. Некоторые из наиболее популярных фреймворков:

• TensorFlow от Google;
• PyTorch от Facebook;
• Keras, которая является надстройкой над TensorFlow;
• Caffe от Berkeley Vision и др.

Каждый фреймворк имеет свои преимущества и недостатки. Выберите тот, который лучше всего соответствует вашим потребностям.

Для обучения нейросетей необходимо иметь данные.

Можно использовать открытые наборы данных, которые доступны в интернете, или создать свой собственный набор данных. Некоторые популярные открытые наборы данных:

• MNIST для распознавания рукописных цифр;
• CIFAR-10 для классификации изображений;
• ImageNet для классификации изображений.

Далее нужно эти данные подготовить:

• Преобразовать данных в формат, который можно использовать для обучения нейросетей;
• Провести нормализацию данных;
• Разделение данных на обучающую и тестовую выборки.

Создание и обучение модели.

Тестирование и улучшение модели.

Тестировать ее нужно на разных наборах данных для улучшения результатов.

Для тестирования модели используют отдельный набор данных, который не был включен при обучении модели. Это поможет избежать переобучения и оценить реальную производительность модели на новых данных.

После тестирования модели можно провести анализ результатов и улучшить ее производительность. Один из способов – изменить параметры модели, например, число скрытых слоев и нейронов в каждом слое. Также можно изменить архитектуру модели, выбрав другой тип слоев или комбинацию слоев.

Еще один способ – взять более продвинутые алгоритмы оптимизации, такие как Adam, RMSprop или SGD с импульсом, чтобы ускорить обучение и улучшить результаты.

Чтобы использовать модель, вам нужно загрузить ее в ваше приложение или программу.

Это написание кода для загрузки модели и обработки данных, или использование библиотеки или фреймворк, который облегчает процесс использования модели.

Chat GPT — как пользоваться в России

ChatGPT – это нейронная сеть глубокого обучения от компании OpenAI, которая обучена на большом количестве текстовых данных. Она может генерировать тексты на основе входных данных, таких как вопросы, темы и ключевые слова.

Для регистрации и работы в России используйте гайд ниже (скачивайте) . Все ссылки активные.

ChatGPT — Generative Pre-trained Transformer— использует архитектуру Transformer (архитектура сети от Google), которая позволяет модели обрабатывать длинные последовательности текста, сохраняя контекст и связь между словами. Именно благодаря алгоритмам Transformer (способен принимать на входе один набор последовательностей, а на выходе выдавать другой) и возможностям масштабирования, который он предоставляет, ChatGPT может учитывать контекст предыдущих ответов и вопросов, чтобы обеспечить более связный и последовательный диалог.

Главный секрет популярности ChatGPT — диалоговая форма общения с пользователем и одновременно впечатляющие результаты этого «общения».

Те ответы, который сеть в диалоге формулирует.

Компания OpenAI совершила прорыв в обработке и генерации текстов.

Первая версия CPT-1 вышла в 2018 году. С тех пор наращивала объем и сложность языковых моделей. В GPT-2 (2019г) «закачано» 40 Гб текстов, а модель содержала ПОЛТОРА МИЛЛИАРДА параметров.

GPT-3 оценивает тексты уже по 175 миллиардам параметров! Это в 116 раз превышает показатель предыдущей модели. Обучение прошло на 420 Гб текстов. Здесь показатель больше в 10 раз.

Примечательно то, что сама модель GPT-3 занимает 700 Гб, а данные, на которых проходило обучение «всего лишь» 420 Гб. Парадокс: нейромозг генерирует информацию о взаимосвязях, которая занимает больше места, чем сам набор текстов, взаимосвязи по которому анализируются.

ChatGPT отвечает на ваш запрос слово за словом. И для генерации каждого слова «решает» уравнение с 175 миллиардами параметров.

Такая модель позволяет формулировать разные ответы на один и то же вопрос, что создает эффект общения с человеком. Модель способна генерировать текст «как 6-тилетний ребенок» или «как профессиональный копирайтер». Вам только нужно чётко сформулировать запрос, так называемый промпт (prompt).

Так в чем же прорыв?

В том, что, помимо главной задачи — увеличение точности прогноза последнего слова в отрывке текста (график ниже), полученная модель научилась математике, иностранным языкам и т.п. лучше, чем специально заточенные под перевод или математику другие нейросети.

Как и почему это произошло, никто точно не знает. Но это как-то работает.

Важно понимать, что ChatGPT – это искусственный интеллект, который использует информацию из Интернета, поэтому он может не всегда давать точные и правильные ответы.

Также не следует забывать о безопасности и конфиденциальности данных при использовании ChatGPT.

Кроме того, ChatGPT может быть дообучен на специфических данных, чтобы улучшить его способность генерировать тексты на определенную тему. Это делает его полезным инструментом для автоматической генерации текстов для различных целей, включая чат-боты, редактирование и корректирование текста и другие приложения, которые требуют генерации естественного языка.

По оси абсцисс – количество параметров модели. По оси ординат – способность нейросети угадывать последнее слово в отрывке текста (LAMBADA dataset). Где 100 – уровень человека.

Примеры использований нейросетей в жизни

Голосовые помощники – Siri, Alexa, Google Assistant. Они используют нейросети для распознавания речи и выполнения запросов пользователей. Это пример того, как нейросети могут информировать пользователей и сделать их жизнь более комфортной.
Финансовые прогнозы и анализ – нейросети помогают компаниям и инвесторам прогнозировать будущие тренды и анализировать финансовые данные, что позволяет им принимать более обоснованные решения. Например, компания Yandex использует нейросети для прогнозирования курсов валют.
Медицинская диагностика – нейросети могут помочь врачам быстрее и точнее диагностировать заболевания. Например, недавно было создано искусственное интеллектуальное решение, которое может определить заболевания кожи по фотографии пациента. Это позволяет диагностировать заболевание на ранней стадии и начать лечение быстрее.

Это только несколько примеров, которые показывают, что нейронные сети уже вошли в повседневную жизнь и всё более там обустраиваются.

Будущее нейросетей: что нас ждет?

Нейросети уже сегодня на переднем крае технологического развития и являются одной из наиболее перспективных областей для дальнейшего исследования и развития.

Вот несколько трендов, которые могут определить будущее нейросетей:

1. Более сложные архитектуры нейросетей: одним из ключевых направлений в развитии нейросетей является создание более сложных архитектур, способных решать более сложные задачи. Например, сегодня уже есть нейросети, способные с помощью генеративной моделирования создавать реалистичные изображения и видео.
2. Улучшение интерпретируемости: одной из главных проблем, с которыми сталкиваются нейросети, является их сложность и непрозрачность. В будущем, исследователи будут продолжать работу над улучшением интерпретируемости нейросетей, чтобы их решения стали более понятными и прозрачными.
3. Развитие обучения с подкреплением: сегодня обучение с подкреплением используется в ряде областей, от создания игр до управления роботами. В будущем, нейросети, использующие обучение с подкреплением, могут быть использованы в более сложных задачах, например, в разработке систем управления транспортом или управлении сложными производственными процессами.
4. Использование в различных областях: нейросети могут быть использованы в различных областях, включая медицину, финансы, образование, рекламу и многое другое. В будущем, мы можем ожидать, что нейросети будут использоваться в более широком спектре задач и областей.
5. Улучшение производительности: будут созданы быстрые и эффективные нейросети. Если закон Мура (удвоение мощности компьютеров количества транзисторов на квадратный дюйм схем каждые 2 года) будет актуален, то увеличение количества параметров моделей не за горами.
   
   А значит, еще много сюрпризов от нейросетей.