Что такое нейросеть. Объясняем простыми словами
Нейросеть — разновидность машинного обучения, при котором программа работает по принципу человеческого мозга. Человеческий мозг состоит из нейронов, связанных между собой синапсами и передающих электрохимические импульсы. Нейросеть же состоит из искусственных нейронов — вычислительных элементов, созданных по модели биологического нейрона. Нейронные сети уже широко используются в разных областях жизни — распознают лица (в том числе ловят преступников), диагностируют болезни, работают как голосовые помощники. В том числе растёт их применение в бизнесе: оценка эффективности сотрудников, одобрение кредита, чат-боты, управление колл-центрами. Примеры употребления на «Секрете» «То, что мы уже начали повсеместно использовать нейронные сети, но ещё не поняли до конца, как они работают, — это очень странный и очень интересный факт». (CEO Wallarm Иван Новиков — об угрозах искусственного интеллекта). «Главное отличие нейронных сетей от других технологий в том, что они требуют минимальной работы с признаками (feature engineering). Если при классическом машинном обучении чаще всего приходится производить сложные алгоритмические процедуры с исходными обучающими данными, то нейронные сети удаётся хорошо обучать на сырых данных». (Руководитель группы исследования технологий извлечения информации ABBYY Анатолий Старостин — о том, что нужно знать про нейросети). Нюансы Искусственная нейросеть, конечно, всё ещё значительно отличается от человеческого мозга. Для работы даже миллиона искусственных нейронов требуются мощные компьютеры. Синапсов, или связей между нейронами, в биологическом мозге тоже намного больше, и работать они могут параллельно друг с другом, в отличие от компьютера, который даже простую задачу разбивает на последовательные шаги. Интересные факты Нейросети уже научились делать множество вещей: сочинять песни, прогнозировать урожай, распознавать сексуальное влечение, диагностировать депрессию, писать хорроры, бороться с коррупцией и подделывать голоса. Статью проверил:
