Нейросети в бизнесе: Как ИИ помогает зарабатывать
Шрифт:
Обратное распространение (обратное распространение ошибки): После того, как нейросеть сгенерировала выходные данные, она сравнивает их с истинными значениями (метками) и вычисляет ошибку (разницу между предсказанными и истинными значениями). Затем эта ошибка передается обратно через сеть, и вес обновляется с использованием алгоритма оптимизации (например, стохастического градиентного снижения). Этот процесс повторяется многократно, что позволяет нейросетям улучшать свои предсказания.
3. Активация функций
Функции активизируют свою роль в работе нейросетей, так как они определяют,
Сигмоида: Эта функция выдает значения от 0 до 1 и часто используется в выходных слоях для классификации задач. Однако она может привести к проблеме с затухающим градиентом.
ReLU (Rerectified Linear Unit): Это одна из самых популярных функций активации, которая возвращает 0 для отрицательных результатов и является само значением для получения. Она позволяет избежать проблем затухания градиента и затруднений при обучении.
Softmax: Эта функция используется в выходных слоях для многоклассовой классификации. Она нормализует выходные значения нейронов так, что их количество равно 1, интерпретируя выход как вероятность наличия товаров к классам.
4. Обучение нейросетей
Обучение нейросетей – это процесс, который включает в себя модели, предоставляющие большое количество данных для изучения. Обычно это включает два этапа:
Обучение: На этом этапе нейросеть «обучается» на обучающем наборе данных, используя алгоритмы обратного распространения и оптимизации для минимизации ошибок.
Тестирование: После обучения нейросеть затем тестируется набором данных, которые не использовались в процессе обучения. Это позволяет оценить, насколько хорошо модель обобщает знания о новых данных.
5. Применение нейросетей в бизнесе
Нейросети находят широкое применение в различных сферах бизнеса:
Маркетинг: Используются для анализа данных о потребителях, сегментации производства и создания персонализированных предложений.
Финансовые услуги: При изменении для прогнозирования рыночных трендов, оценки кредитного риска и автоматизации трейдинга.
Здравоохранение: Нейросети помогают в диагностике явлений, анализе электронных изображений и разработке новых лекарств.
Производство: Используются для предсказания сбоев в оборудовании и оптимизации производственных процессов.
Заключение
Нейросети представляют собой инструмент для решения сложных задач в бизнесе. Понимание их структуры и продолжение работы являются средством для эффективного использования этих технологий. В следующих главах мы рассмотрим конкретные примеры применения нейросетей в различных отраслях, а также предложим практические рекомендации по их внедрению в ваш бизнес.
Как они работают: базовые концепции
Понимание работы нейросетей требует знакомства с рядом функциональных концепций, которые касаются их внутренних механизмов и методов обучения. В этом разделе мы подробно рассмотрим основные элементы, которые позволяют нейросетям функционировать, а также объясняем их применение в встроенных скриптах.
1. Нейрон
В основе нейросети лежит модель нейрона, которая является ее основным строительным блоком. Искусственный нейрон имитирует работу биологического нейрона и выполняет следующие функции:
Входные данные: Нейрон получает несколько входных сигналов (данных), каждый из которых связан с весом. Эти веса определяют, насколько сильно каждый вход влияет на выход нейронов.
Суммирование: Все входные данные перемножаются на соответствующий вес и складываются.
Функция активации: после суммирования выхода нейрона обрабатывается с помощью функции активации, которая определяет, будут ли нейроны активированы и передадут ли сигнал дальше по сети. Наиболее распространенные функции активации, такие как ReLU, сигмоида и tanh, включают нелинейность в модель, запускающую нейросети, обучают блокировке зависимости.
2. Слои нейросети
Нейросети состоят из нескольких слоев нейронов, каждый из которых выполняет функцию в процессе обработки данных:
Входной уровень: это первый уровень нейросети, который принимает входные данные. Количество нейронов в этой таблице соответствует количеству признаков (фич) в ваших данных.
Скрытый слой: после входного слоя может быть один или несколько скрытых слоев. Эти слои обрабатывают информацию, извлекая скрытые паттерны и связи. Чем больше скрытых слоев, тем глубже и сложнее нейросеть, и тем более сложную задачу она может решить.
Выходной слой: это последний слой нейросети, который приводит к окончательным результатам. Количество нейронов в выходном распределении зависит от решаемой задачи: в случае бинарной классификации обычно используется один нейрон, а для многоклассовой классификации – несколько.
3. Прямой и обратный проход.
Работу нейросетей можно разделить на два основных этапа: прямой проход и обратное распространение.
Прямой проход: На этом этапе данные передаются через нейросеть от входного слоя к выходному. Каждый нейрон в скрытых слоях обрабатывает данные, применяет вес и активирует функцию. В результате по выводу нейросети получены предсказания.
Обратное распространение (обратное распространение): после получения предсказаний они сравниваются с истинными значениями, и получается ошибка. Затем эта ошибка обратно распространяется через нейросеть, обновляя вес на основе того, что каждый нейрон стимулирует нейрон. Процесс обновления весов основан на алгоритме оптимизации, чаще всего используется градиентный спуск. Это позволяет нейросетям улучшать свои предсказания на основе данных.
4. Обучение нейросетей
Обучение нейросетей включает в себя несколько ключевых этапов:
Инициализация весов: При старте обучения весы создаются случайным образом. Это важно, чтобы избежать симметрии и позволить каждому нейрону обучаться индивидуально.
Обучающая выборка: Нейросети обучаются на больших наборах данных, которые включают входные данные и соответствующие им метки (например, классы для классификации задач). Чем больше данных, тем лучше нейросеть может обнародовать знания и особенности.