8. Типы задач, решаемых с помощью искусственных нейронных сетей (инс). Задачи, решаемые с помощью инс
Вот Вы идете по улице. Вокруг вас много прохожих. Вы смотрите на них и моментально распознаете лица. Этот процесс не вызывает у вас никаких вопросов. Вы просто очень хорошо натренировались его совершать.
А теперь Вы поставили себе задачу – написать компьютерную программу, которая по данной картинке распознает лица. Можно даже проще. Попробуйте накидать приблизительный алгоритм распознавания лиц на бумаге. У Вас ничего не выйдет. И все потому, что Вы на бессознательном уровне распознаете лица, а бессознательное Вы контролировать не можете. Делаете, но не знаете, как.
Помимо распознавания лиц существует еще много других задач, которые просто непонятно, как решать.
И тут на помощь приходят нейронные сети. Являясь моделью биологических нейросетей, они могут решать подобные задачи.
Нейронные сети применяют для решения задач, алгоритм решения которых неизвестен.
Эта способность нейросетей и сделала их такими популярными. Нейросети можно обучить играть в игры, узнавать голос, прогнозировать рост/падение цен. Их можно научить всему, что мы делаем бессознательно.
12. Преимущества и недостатки нейронных сетей
Устойчивость к шумам входных данных
Представьте себе людей на пешеходном переходе. Вы без труда окидываете всех их взглядом и легко различаете лица. Однако рассмотрим эту картину подробнее. Помимо непосредственно лиц на изображении есть еще и асфальт, одежда людей, машины, светофор, сумки. И вся это ненужная (шумовая) информация тоже подается нам в глаза.
Но мы абсолютно не обращаем на нее внимания, мастерски различая лица. Мы просто натренировались их различать. Важная часть тренировки – игнорирование шумовых сигналов.
Это качество есть и у искусственных нейронных сетей. После тренировки они способны не обращать внимания на входы, на которые подаются шумовые данные.
Нейронные сети способны корректно функционировать, даже если на входе данные зашумлены.
Адаптация к изменениям
Представьте, что Вы математик. Вы решаете уравнения с помощью каких-то компьютерных программ.
Сегодня утром Ваша программа обновилась: в нее был добавлен новый функционал, а интерфейс немного изменился.
Вам потребуется совсем немного времени, чтобы самостоятельно разобраться в изменениях, а после этого Вы все также продолжите решать уравнения, но уже используя добавленный функционал. Этот пример показывает, что при небольших изменениях среды Вы способны адаптироваться (если бы программа полностью изменилась, сами Вы бы уже не разобрались).
Опять же это свойство биологических нейросетей распространяется и на ИНС. Пусть у Вас есть нейронная сеть, которая прогнозирует рост/падение цен на бирже. Однако постепенно, день за днем, ситуация на рынке меняется. Если бы Ваша сеть не адаптировалась к этим изменениям, то она перестала бы давать правильные ответы уже через неделю. Но искусственные нейронные сети, обучаясь на данных, каждый раз подстраиваются под среду.
Нейронные сети могут подстраиваться под изменяющуюся окружающую обстановку.
