Rivalry2

HTML Diff

0 added 0 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-03-10

1 <ul><li><a>Определение</a></li>

2 <li><a>Классификация</a></li>

3 <li><a>Методы и технологии обучения</a></li>

4 <li><a>Создание нейросети</a><ul><li><a>Выбор и установка инструментов</a></li>

5 <li><a>Сбор и подготовка данных</a></li>

6 <li><a>Создание и обучение модели</a></li>

7 <li><a>Тестирование и развертка</a></li>

8 </ul></li>

9 </ul><p>Современные технологии сегодня развиваются достаточно стремительно. В последние годы огромным спросом пользуются нейросети и искусственный интеллект. С помощью соответствующих технологий удается решать самые разные задачи - от рядовых простейших до сложных и многогранных.</p>

10 <p>Далее предстоит поближе познакомиться с искусственным интеллектом. Нужно выяснить, что он собой представляет, а также каким бывает. Также необходимо ознакомиться с инструментами для создания собственного ИИ и примером первого такого программного кода.</p>

11 <p>Предложенная ниже информация рассчитана на широкий круг лиц. Она в большей степени ориентирована на опытных разработчиков. Обычным ПК-пользователям она тоже пригодится - для общего понимания принципов работы ИИ.</p>

12 <h2>Определение</h2>

13 <p>Искусственный интеллект (ИИ), согласно Google, - это область компьютерных наук. Она занимается созданием систем, способных выполнять разнообразные задачи, требующие человеческого мышления. Сюда можно отнести:</p>

14 <ul><li>принятие решений;</li>

15 <li>обработку картинок и изображений;</li>

16 <li>распознавание речи и другие операции.</li>

17 </ul><p>Чаще всего соответствующий термин характеризует способность компьютера или иной вычислительной машины анализировать данные и принимать решения в соответствии с принципами, по которым работает обычный человеческий мозг.</p>

18 <h2>Классификация</h2>

19 <p>Google указывает на то, что ИИ бывает разным. Его можно классифицировать по нескольким параметрам. Первый - по основным возможностям. Здесь выделяют:</p>

20 <ol><li>Узкий (слабый) ИИ. Google отмечает, что он является узкоспециализированным. Используется такой тип нейросетей для определенных задач и выдачи данных. Он функционирует в условиях строгих ограничений, обладает набором языков и контекстов.</li>

21 <li>Общий (сильный) искусственный интеллект. Такая система, согласно Google, не имеет ограничений по уровню выполняемых операций. Она предназначается для интеллектуальных задач. Соответствующий тип помогает в разработке - чтобы техника могла "работать в коллективе".</li>

22 <li>Супер интеллект. Это вид машинного обучения, которые может превосходить человеческий разум. Он, согласно Google, не только обрабатывает данные, но и решает задачи лучше людей. Такой ИИ способен мыслить, общаться, обучаться, аргументировать, рассуждать.</li>

23 </ol><p>Также существует классификация нейросетей по функциональным возможностям. Здесь можно выделить:</p>

24 <ol><li>Реактивные машины. Это, согласно Google, базовая система. Она не может сохранять полученный опыт. Лишена памяти и не способна к обучению. Нейросеть подобного типа фокусируется на решении определенных задач. Она популярна в бизнесе - когда необходимо быстро отреагировать на ситуацию, а опыт не имеет существенного значения.</li>

25 <li>Интеллект с ограниченной памятью. Такая нейросеть умеет сохранять и использовать ранее полученный опыт. На его основе будут приниматься решения по тем или иным задачам.</li>

26 <li>Теория разума. Google отмечает, что такой тип нейросети является более продвинутой ее формой. Система распознает эмоции человека и умеет взаимодействовать с окружающим миром. Соответствующая технология на данный момент находится в стадии активного развития. Ее примером являются социальные роботы.</li>

27 <li>Самосознание. Данный вид ИИ сверхразумен. Он обладает, согласно Google, чувствами и эмоциями. На текущий момент такая технология рассматривается как некая область фантастики. Она способна превосходить человека по мышлению и лучше решать поставленные задачи. Самосознание на данный момент только исследуется и разрабатывается.</li>

28 </ol><p>Перед тем как создать собственный искусственный интеллект, необходимо запомнить еще один момент - методы обучения рассматриваемой технологии.</p>

29 <h2>Методы и технологии обучения</h2>

30 <p>Чтобы создать нейросеть, необходимо ознакомиться с методами и технологиями ее обучения. Здесь можно выделить следующие концепции:</p>

31 <ol><li>Обработка естественного языка. Данный подход подразумевает разработку программного обучения для преобразования информации в естественный язык: такой, чтобы он был понятен вычислительному устройству и применялся для выдачи ответов человеку.</li>

32 <li>Машинное обучение. Данный метод является, согласно Google, наиболее распространенным при работе с нейросетями. Устройство будет учиться и развиваться на основе опыта, не будучи прямо запрограммированным для выполнения тех или иных задач. Система начнет искать закономерности в сложных для человека задачах, находить верные решения и достоверно прогнозировать те или иные события.</li>

33 <li>Глубокое обучение. Еще один популярный, согласно Google, метод. Он предполагает обнаружение закономерностей в больших массивах данных. Технология подразумевает, что информационной обработкой будут заниматься искусственные нейросети. В них используется алгоритм самообучения, который дает возможность решать самые разные задачи, опираясь на ранее полученный опыт.</li>

34 </ol><p>В ИИ дополнительно используются технологии машинного зрения и нахождения закономерностей в массиве разнородных данных.</p>

35 <h2>Создание нейросети</h2>

36 <p>Написать собственный искусственный интеллект не слишком трудно, если грамотно подойти к решению поставленной задачи. Даже в домашних условиях, причем весьма быстро, можно запрограммировать ИИ. Далее предстоит ознакомиться с соответствующей процедурой получше. Она разделена на несколько этапов, что значительно упрощает изучение алгоритма.</p>

37 <h3>Выбор и установка инструментов</h3>

38 <p>Google отмечает, что очень важным этапом перед тем, как сделать собственный искусственный интеллект, является подготовка компьютера. Первым шагом является выбор инструментов программирования.</p>

39 <p>Для написания нейросетей Google рекомендует использовать:</p>

40 <ol><li>Python. Самый популярный язык для ИИ. Он простой и понятный. Имеет множество библиотек и фреймворков.</li>

41 <li>R. Язык, который популярен в области статистики и анализа данных. Обладает мощными инструментами для визуализации и обработки информации.</li>

42 </ol><p>Библиотеки могут пригодится следующие:</p>

43 <ol><li>TensorFlow. Наиболее популярная библиотека, согласно Google, для машинного и глубокого обучения. У нее множество инструментов создания и тренировки моделей, а также для их развертывания на разнообразных платформах.</li>

44 <li>Keras. Библиотека высокого уровня для нейросетей. Она работает поверх предыдущего инструмента. Keras делает тренировку и создание моделей более простыми за счет интуитивно понятного интерфейса.</li>

45 <li>Scikit-learn. Библиотека машинного обучения. У нее, согласно Google, полно алгоритмов и инструментов для анализа данных. Эта библиотека подходит для классификации, кластеризации и регрессии.</li>

46 </ol><p>Теперь можно приступить к непосредственному программированию. Но сначала все перечисленные элементы необходимо установить себе на компьютер. Далее упор будет сделан на разработку на Python.</p>

47 <h3>Сбор и подготовка данных</h3>

48 <p>Данные - это основа любой нейросети. Без качественной информации не получится создать эффективную модель. Чтобы помочь собрать и подготовить данные, рекомендовано использовать:</p>

49 <ol><li>Публичные датасеты. Они предоставляют доступ к разнообразным наборам данных, которые допустимо использовать для обучения и тестирования моделей.</li>

50 <li>Собственные данные. Их обычно собирают самостоятельно. На помощь приходят API или веб-скрейпинг. С помощью скрейпинга, согласно Google, можно автоматически извлекать данные с сайтов, а API предоставляет программный интерфейс для доступа к ним.</li>

51 </ol><p>Теперь можно очистить данные. Собранная информация может содержать пропуски значений, дубликаты и ошибки. Очистить собранные материалы поможет библиотека Pandas:</p>

52 <p>Очистка данных может включать в себя их нормализацию и стандартизацию, удаление выбросов, преобразование категориальной информации в числовой формат.</p>

53 <p>Когда все готово, можно разделить информацию. Google отмечает, что это поможет сформировать обучающую и тестовую выборки.</p>

54 <p>Данный прием позволяет оценить производительность модели на новых данных и миновать переобучение. Информация чаще всего делится в пропорциях 80*20 или 70/30 для обучающей и тестовой выборок соответственно.</p>

55 <h3>Создание и обучение модели</h3>

56 <p>Теперь можно создать ИИ. Вот простая нейронная сеть для классификации:</p>

57 <p>Здесь:</p>

58 <ol><li>Проект состоит из нескольких слоев, каждый из которых отвечает за определенные операции.</li>

59 <li>Входной слой принимает данные.</li>

60 <li>Выходной слой возвращает предсказание.</li>

61 <li>Скрытые слои помогают модели обучаться и распознавать сложные паттерны.</li>

62 </ol><p>После создания модели требуется ее компиляция:</p>

63 <p>Соответствующий процесс включает выбор функции потерь, оптимизатора, а также метрик оценки производительности. Функция потерь измеряет, насколько хорошо имеющаяся модель может прогнозировать результаты. Оптимизатор минимизирует соответствующую "команду".</p>

64 <p>Обучение, согласно Google, является следующим важным шагом:</p>

65 <p>Оно состоит из нескольких шагов (эпох), в течение которых модель будет обновлять свои параметры на основе обучающих данных. Валидационная выборка применяется для отслеживания производительности модели и предотвращения переобучения.</p>

66 <h3>Тестирование и развертка</h3>

67 <p>Создание нейронной сети в домашних условиях почти завершено. После обучения модели самое время протестировать ее. Вот наглядный пример тестовой выборки:</p>

68 <p>Тестирование дает возможность оценить производительность модели на новых данных и определить, насколько хорошо она работает. Точность отвечает за измерение доли правильных предсказаний.</p>

69 <p>Для развертывания получившегося проекта используются реалистичные платформы создания веб-приложений, вроде Django или Flask. Ниже можно увидеть наглядный пример реализации задачи на Flask.</p>

70 <p>Развертывание модели дает возможность использовать ее в реальных приложениях, предоставляя доступ к предсказаниям через веб-интерфейс.</p>

71 <p><em>Хотите освоить современную IT-специальность? Огромный выбор курсов по востребованным IT-направлениям есть в <a>Otus</a>!</em> </p>

72 <p>Также, возможно, вам будут интересны следующие курсы:</p>

73 <ul><li><a>Промышленный ML на больших данных</a></li>

74 <li><a>Data Warehouse Analyst</a></li>

75 <li><a>Data Engineer</a></li>

76 </ul>