Нейросети в повседневной жизни: ваш путь к ИИ-мастерству - стр. 6

Следующий важный термин – "машинное обучение" (МЛ). Это подмножество ИИ, сосредоточенное на разработке алгоритмов, способных обучаться на данных и улучшать свое поведение на основе опыта. В отличие от традиционного программирования, где разработчики задают четкие инструкции, в машинном обучении системы обучаются на "примерах", анализируя данные для выявления закономерностей и создания предсказаний. Например, алгоритм, обучающийся на изображениях кошек и собак, со временем сможет различать эти два класса животных.

Тем не менее, машинное обучение имеет различные категории, и одна из самых популярных – это "глубокое обучение" (ГЛ). Глубокое обучение основано на использовании многослойных нейронных сетей, которые способны обрабатывать данные на высшем уровне абстракции. Нейронные сети были вдохновлены работой человеческого мозга, состоящего из нейронов, и способностью выявлять сложные паттерны в данных. В глубоких нейронных сетях слои взаимодействуют друг с другом, передавая информацию от одного уровня к другому. Это позволяет сети обучаться более сложным задачам, таким как распознавание речи, обработка изображений и генерация текста.

Перейдем к самим нейронным сетям. Нейронная сеть состоит из множества «нейронов», которые организованы в различные слои – входной, скрытый и выходной. Входной слой получает информацию, скрытые слои обрабатывают и обучают её, а выходной слой генерирует результаты. Каждый нейрон в сети связан с другими нейронами с помощью весов, которые определяют, насколько важен каждый входной сигнал для принятия решения. Обучение таких сетей означает корректировку этих весов на основе представленных данных и предоставленной обратной связи.

При обсуждении нейронных сетей нельзя забывать о терминах "обучение с учителем" и "обучение без учителя". В обучении с учителем модель обучается на заранее размеченных данных, где для каждого входного сигнала известен соответствующий результат. Например, в задаче классификации изображения объектов модель будет обучаться на примерах, где объекты четко обозначены. Обучение без учителя, напротив, предполагает использование неразмеченных данных, где модель сама пытается выявить структуры и паттерны. Этот подход часто используется в кластеризации и снижении размерности.

Существует также дополнительный термин – «обучение с подкреплением». В этом подходе агент обучается через взаимодействие с окружающей средой, получая награды или штрафы за свои действия. Этот метод, вдохновленный концепцией обучения в природе, активно используется в разработке автономных систем, таких как робототехника и системы рекомендаций.