ProgKids

Как работают нейронные сети?

Работа с искусственным интеллектом — это одна из тех областей, где Python показывает максимум своих возможностей. На этом языке написан код умных видеокамер, беспилотных автомобилей, рекомендательных систем в интернет-магазинах и на видеохостинговых сайтах. Все они используют в своей работе нейронные сети, невероятно сложные программы, которые моделируют работу человеческого мозга. В этой статье мы расскажем, как они работают и как обучение детей программированию на Python готовит их к карьере дата-сайентиста.

Чем нейросети отличаются от обычных компьютерных программ

Свое название нейронные сети получили именно благодаря сходству с мозгом. Они состоят из множества аналитических элементов (как мозг — из нейронов), которые способны принимать данные, производить над ними некие операции и передавать дальше. В точности так, как работают с информацией мозговые клетки.

Главное отличие таких систем от традиционных аналитических программ в том, что они выходят за пределы компьютерных алгоритмов. Чтобы научить нейросеть узнавать на картинках кошку, программисту не приходится расписывать в коде характерные признаки кошачьих. Использование нейронов позволяет этим «электронным мозгам» понимать окружающую обстановку, выделять из нее разные предметы, узнавать их, если они чуть меняются.

Нейронные сети работают по принципу черного ящика. Это значит, что ни пользователи, ни даже создатели таких систем не знают, как нейросети принимают решения. Здесь нет ничего удивительного — принципы работы человеческого мозга тоже остаются тайной.

И подобно мозгу, нейросети невероятно гибки в применении:
  • Интернет-радио анализирует ваши вкусы, сравнивает их с предпочтениями других пользователей и предлагает музыку, которая им уже понравилась, а вам еще не попадалась.
  • Электронные банковские системы изучают обычное поведение пользователей и находят операции, которые не укладываются в шаблоны — вполне возможно, это следы мошенников.
  • В госпиталях роботизированные диагносты ищут на рентгеновских снимках пятна, похожие на злокачественные образования.
  • Приложение Prisma запоминает разные художественные стили, чтобы перерисовывать ваши картинки «под Ван Гога» или в стиле витража.
И так далее, и тому подобное.

Как нейросеть учат думать

Чтобы нейросеть заработала, ее нужно обучить. Программист, которому нужна система для распознания кошек, «скармливает» ей тысячи картинок — на одних кошки есть, на других отсутствуют. Нейросеть пропускает их через себя и по сути своей находит математическую разницу между предложенными примерами. Эта разница фактически и оказывается кошкой.

При обучении используется несколько наборов файлов (тестовый, обучающий, контрольный), сформированные из особым образом подготовленных данных. Сами алгоритмы тоже варьируются — Python-разработчики могут воспользоваться готовыми модулями или создать свои. В одних случаях системе подсказывают, где есть кошка, а где нет. В других она должна догадаться сама.

Нужно понимать, что компьютер все же не умеет смотреть на картинку и рассуждать: «Так, пушистая морда, усы торчат, глаза с вертикальным зрачком — точно кошка». Программа делит изображение на участки и запоминает особенности взаиморасположения пикселей. Потом она ищет такие же паттерны на других картинках. Этот механизм позволяет обмануть нейросеть, наложив на изображение специальный шум из случайно разбросанных пикселей. Человек эти помехи не увидит, а для компьютера они будут выглядеть также, как картина, которая была нарисована поверх другой.

Хочешь работать с нейросетями — учи Python

Область IT, которая занимается нейросетями, называется наукой о данных (Data Science). Эти технологии развиваются буквально пару десятков лет, и владеющие ими специалисты сегодня считаются главными звездами на профессиональном рынке. Более того, согласно исследованию Яндекса, компании охотно разбирают молодых дата-сайентистов с минимальным опытом, чтобы обучить их на месте и вырастить в эксперта.


В ближайшие годы спрос на таких специалистов только вырастет — технологии становятся все доступнее. Поэтому для нынешних детей обучение программированию на Python может оказаться первым шагом в сверхуспешной карьере.
Обучение детей программированию даёт им важный набор
профессиональных и личных качеств.
Приводите своих детей на онлайн-курсы программирования, и они смогут построить карьеру в самой перспективной отрасли XXI века.
Записаться на урок с преподавателем.
Урок проходит онлайн через Skype
Отправляя заявку вы принимаете положения о защите данных и условиях пользовательского соглашения.