Ужасный сон копирайтера: заказчик бросает техническое задание в хитрый сервис → искусственный интеллект за пару минут выдает гениальный текст, который конвертируется так, как будто это не он сам.
Вероника Чурсина Редакция «Текстера»
Ужасный сон копирайтера: заказчик бросает техническое задание в хитрый сервис → искусственный интеллект за пару минут выдает гениальный текст, который конвертируется так, как будто это не он сам. Спите спокойно, дорогие коллеги, если такое случится, будет еще очень и очень далеко.
статья для конкурса «Био / Мол / Текст»: каждый день врачи получают множество рентгеновских снимков, результатов электрокардиограммы
Конкурс «Био/Мол/Текст»-2020/2021
Работа опубликована в категории «Школа» конкурса «Био / Мол / Текст» -2020/2021.
Генеральным партнером конкурса является ежегодная биотехнологическая конференция BiotechClub, организованная международной инновационной биотехнологической компанией BIOCAD.
Партнерами по назначению выступили Медико-биологическая школа Вита и Новая школа».
Спонсор конкурса — SkyGen: ведущий дистрибьютор медико-биологической продукции на российском рынке.
Спонсором конкурса выступает компания Diaem: крупнейший поставщик оборудования, реагентов и расходных материалов для исследований и органического производства.
Как следует из названия, нейронные сети этимологически связаны с нейронами, структурными и функциональными единицами нервной системы. Именно эти клетки мозга получают информацию, обрабатывают ее и делают выводы. Искусственные нейронные сети (далее нейронные сети) — это математические модели, близкие к сетям нейронов мозга. Обычно они представлены в виде обучающей программы или устройства. Обучаемость нейронных сетей позволяет им решать множество задач, а также делает их одним из способов реализации искусственного интеллекта (ИИ). Как происходит обучение, как работают нейронные сети и как они используются в медицине — об этом и пойдет речь в статье.
Вы даже можете научиться с нуля находить неочевидные модели на основе аналитики больших данных, выявлять заболевания, диагностировать и настраивать лечение. Факультет данных в медицине GeekBrains — это возможность освоить необходимую специальность за несколько месяцев, не выходя из дома.
Курс дает знания о системах: от основ математики и машинного обучения до алгоритмов и структур данных в Python, MySQL, PyTorch и Linux. Таким образом, вы сможете работать не только в медицине, но и в других сферах бизнеса, где требуется умение обрабатывать большие данные.
Вы узнаете от экспертов, которые постоянно используют искусственный интеллект в своих проектах; решать бизнес-задачи с помощью машинного обучения; работа с медицинскими данными; анализировать исследования наркотиков; знать рынок труда.
В результате обучения у вас будет 15 готовых проектов, доступ ко всем материалам и диплом о переподготовке. Кроме того, те, кто прошел курс GeekBrains, гарантируют трудоустройство — это закреплено в контракте. Вы можете и должны оставить заявку на обучение прямо сейчас.
Материал предоставлен партнером — GeekBrains
Нейронные сети: простой по сложному: физика Нейронные сети: простой по сложному Нейронные сети — это искусственный мозг, который может легко победить лучших игроков в го или шахматы, рисовать, как известные художники, водить машины, быть кассирами в магазинах, писать песни я пройду
Нейросети: просто о сложном
Нейронные сети — это такие искусственные мозги, которые могут легко обыграть лучших шахматистов или шахматистов, рисовать, как известные художники, водить машины, работать кассирами в магазинах, писать песни. Пройдет 20-30 лет, и часть работы, которая сейчас доступна только квалифицированным специалистам, будет «переложена на плечи» нейросетей. Кто знает, может, в старости мы полностью окажемся в виртуальном мире, а здесь — в реальном — машины будут управлять. Почти как Матрица, хе-хе. По-прежнему нечего бояться, но знать, чего это стоит: будущее принадлежит искусственному интеллекту.
Что такое нейронные сети?
Искусственная нейронная сеть — это математическая модель, основанная на тех же принципах, что и биологические нейронные сети. Их даже изобрели в процессе изучения мозговой деятельности.
Искусственная нейронная сеть (ИНС) состоит из небольших процессорных нейронов. Каждый из них работает только с частичкой поступающей общей информации и играет самую простую роль. Но если объединить эти ячейки, они смогут справиться с задачами, выходящими за рамки обычных методов программирования.
Основная способность ИНС — это их способность к обучению. При каждом использовании, при каждом запуске нейронная сеть делает все меньше и меньше ошибок и дает результат, который все ближе к идеальному. Вот небольшой пример: ИНС просят определить, что нарисовано на изображении. После обработки 100 примеров сеть понимает, что это собака, после обработки 1000 она сможет определить породу, после обработки 1000000 возраста.
Кто и как их создал?
Спасибо за создание такого удобного инструмента, стоит сказать ученым У. Питтсу и У. Маккалоку. Они сформировали само понятие нейронной сети. Произошло это в 1943 году, и Н. Винер предложил реализовать идею с помощью электронных ламп. Он в своих работах по кибернетике представил биологические процессы организма в виде математических моделей.
шесть лет спустя, в 1949 году, Д. Уэбб (D. Hebb) предложил первый алгоритм обучения, и следующие годы ознаменовались созданием сразу нескольких фундаментальных вариантов ИНС:
- 1958 г. — создание восприятия Ф. Розенблатта. Используется для прогнозирования погоды, распознавания образов и аналогичных действий;
- 1960 — разработан Б. Видроу Б и М. Хоффом. Применяется в адаптивных системах управления и задачах прогнозирования. Это все еще стандартная функция во многих системах обработки сигналов;
- 1972 г. — создание нейронных сетей нового типа, способных функционировать как память;
- 1975 г. — появление когнитрона, самоорганизующейся сети для распознавания образов;
- 2007 — Джеффри Хинтон создает алгоритмы глубокого обучения.
История ИНС циклична; в нем есть как длительные периоды падения интереса, так и молниеносные повышения. Сейчас мы имеем дело только с пиком интереса. Благодаря разработке новых алгоритмов обучения такой ажиотаж. Они позволили нейронным сетям обновиться.
Нейронные сети умеют обучаться?
Это их главная особенность. Если более простые алгоритмы всегда одинаково реагируют на один и тот же поток данных, нейронные сети ведут себя по-разному. Каждый раз во время обработки данных свободные элементы нейронных сетей меняются, напоминая предыдущий опыт. Повышает точность работы и снижает вероятность ошибки. Чем больше данных мы передаем через нейронную сеть, тем эффективнее будет ее работа.
Где используются нейросети?
Если задуматься на секунду и присмотреться, оказывается, что они на самом деле уже применяются повсюду.
Самый простой пример — технология распознавания речи Google. Он был переработан с учетом ИНС три года назад, иногда повышая качество обслуживания. Системы распознавания лиц? Еще нейронные сети. Прогноз погоды и цены на акции? Опять же они такие же. И это не считая гораздо более скромных сфер использования сервисов и приложений.
Например, тексты к альбому вымышленной группы Neural Defense были написаны нейронной сетью. Если вы не являетесь поклонником Егора Летова, отличить оригинал от подражателей будет так сложно!
Или инженер Nvidia использовал нейронную сеть для обучения камер наблюдения. Теперь, когда кошка попадает в камеру возле своего дома, система полива газона включается автоматически: кошка сразу же удаляется, а территория дома остается незамеченной. Любопытно, что сеть была обучена распознавать кошек, используя изображения в Google для запроса «кошка».
Даже в почти завершенном «Зенит-Арене» планируется использовать нейронную сеть для распознавания лиц. Если в камеру войдет болельщик с особо агрессивным характером, система сообщит об этом службе безопасности стадиона.
И хваленая Prisma тоже использует нейросети?
Да, нашумевшая Prisma не просто накладывает фильтр на вашу фотографию, она рисует на вашей фотографии, имитируя настоящих художников. Всю работу здесь также выполняют искусственные нейронные сети. И поэтому программе необходимо подключение к Интернету.
Кстати, аналогичный онлайн-сервис http://deepdreamgenerator.com/ приобрел популярность в прошлом году. После того, как пользователь отправляет ему изображение, программа отображает изображение так, как его видит нейронная сеть, распознающая объекты. Многих тогда забавляли образы, больше похожие на зрительные галлюцинации. Но это отличный пример процесса самообучения. Сначала на обработанных изображениях кое-где были видны мордочки собак, которые со временем исчезли, уступив место более привычным предметам быта. Многие тогда задавались вопросом: откуда они взялись, если даже там не пахли? Ответ прост: для первоначального обучения нейронной сети использовались только фотографии собак. Так что ANN видел их повсюду, прежде чем изучать новые предметы.
Нейросети обыгрывают людей?
Не так давно разработчики нейронных сетей Google DeepMind активно поделились своей следующей вехой — созданием программы AlphaGo, которая смогла обыграть одного из сильнейших чемпионов мира корейца Ли Сидола в го.
С точки зрения программирования искусственного соперника эта игра во много раз сложнее шахмат, потому что количество возможных позиций там во много раз больше. Долгое время разработчикам не удавалось создать программу, которая могла бы оказать достойное сопротивление профессионалам, но с привлечением нейронных сетей дела пошли в гору. Пока рано говорить об общем преимуществе роботов над людьми в игре го — мы явно ожидаем много боев между человеком и машиной — но прогресс, как говорится, очевиден. Между тем авторы AlphaGo уже поделились планами относительно следующего творения: ботов-онлайн-шутеров.
Может ли нейросеть подобрать мой пароль?
Возможно, вполне успешно. Но вопрос нужно задавать по-другому: а оно того стоит? Каким бы умным ни был искусственный интеллект, он просто не может предложить ничего лучше, чем обыденное перечисление вариантов. Результат будет не лучше, чем у самого примитивного алгоритма или простого ручного перебора. С другой стороны, вы можете позволить нейронной сети анализировать все последние действия пользователя, памятные даты и дни рождения семьи и близких, наиболее частые места заселения, любимые фильмы, книги, игры и т.д. Улица. Вопрос небольшой: найти много людей, которые хотят раскрыть свой настоящий пароль, о котором могла бы узнать нейронная сеть.
Нейросети следят за мной?
Одно из направлений использования нейронных сетей — распознавание лиц. В будущем такая система сможет обрабатывать изображения с камер наблюдения в режиме реального времени и идентифицировать людей на них.
Казалось бы, пора начать бить тревогу: не за горами полноценный Большой Брат, но давайте посмотрим на ситуацию с другой точки зрения. Во-первых, мы сами добровольно «объединяем» много личной информации в сети — по крайней мере, помните обвинения в адрес голосового помощника Google и Windows 10. Можно спорить, хорошо это или плохо, но все закончилось достаточно хорошо упадок интереса к предмету, после чего он закономерно канул в Лету. Тем временем нейронные сети этих компаний продолжают собирать наши данные, хотя и анонимно.
С другой стороны, если нейронная сеть распознает настоящего террориста у входа в аэропорт, сможет ли это спасти много жизней и, в данном случае, может быть, его чертову конфиденциальность?
Нейросеть — будущий Скайнет?
Главное преимущество ИНС — их способность к самообучению. Это дает им невероятный потенциал в развитии искусственного интеллекта. Судите сами: запрограммировать в память робота все возможные ситуации невозможно даже теоретически. Но если ИИ сможет получить опыт самостоятельно, он в конечном итоге разовьется до такой степени, что сможет справиться даже с ситуацией, к которой он не был подготовлен.
Добавьте металлическую оболочку, подавайте и у нас будет полноценный робот. Нас ждет бунт? Илон Маск и Стивен Хокинг, например, уже бьют тревогу. Но хочется верить, что разработчики предпримут все необходимые меры, чтобы от этого обезопасить себя. И три закона робототехники Азимова будут большим подспорьем.
Что ждет нас в будущем?
Мы оставляем вопрос о восстании Скайнет и уничтожении человечества роботами. Поговорим о более реальных вещах. Есть много приложений для искусственных нейронных сетей, и потенциал практически безграничен. Аутентификация, предсказание, распознавание чего угодно и всего — лишь самые очевидные варианты. Скорее всего, через несколько лет мы разработаем системы искусственного интеллекта, которые со временем все меньше и меньше будут отличаться от живых людей. Однако не исключено, что интерес к этой теме снова угаснет, и ИТ переключатся на какой-то квантовый компьютер.
Искусственный интеллект уже наделал достаточно шума — теперь о нейронных сетях знают в научном сообществе и в бизнесе. Вы, наверное, читали, что очень скоро ваши рабочие процессы никогда не будут прежними из-за той или иной формы искусственного интеллекта или нейронной сети.
Глубокие нейросети: руководство для начинающих
Искусственный интеллект уже наделал достаточно шума — теперь о нейронных сетях знают в научном сообществе и в бизнесе. Вы, наверное, читали, что очень скоро ваши рабочие процессы никогда не будут прежними из-за той или иной формы искусственного интеллекта или нейронной сети. И вы, я уверен, слышали (хотя и не все) о глубоких нейронных сетях и глубоком обучении.
В этой статье я предложу кратчайшие, но наиболее эффективные способы понять, что такое глубокие нейронные сети и как их реализовать с помощью библиотеки PyTorch.
Определение глубоких нейросетей (глубокого обучения) для новичков
Глубокое обучение — это разновидность машинного обучения в области искусственного интеллекта (ИИ), алгоритмы которого основаны на биологической структуре и функционировании мозга и предназначены для оснащения машин интеллектом.
Звучит сложно? Давайте разберем это определение на отдельные слова и дадим более простое объяснение. Начнем с искусственного интеллекта или ИИ.
Источник фото — Learn Keras для глубоких нейронных сетей (Apress)
Искусственный интеллект (ИИ) в самом широком смысле — это интеллект, встроенный в машину. Обычно машины глупы, поэтому, чтобы сделать их умнее, мы вводим в них интеллект, чтобы машина могла принимать собственные решения. Например, стиральная машина определяет необходимое количество воды, а также время, необходимое для замачивания, стирки и отжима. Затем он принимает решение на основе определенных вступительных условий, что означает, что это делает его работу более разумной. Или, например, банкомат, который выдает нужную вам сумму, делая внутри него правильную комбинацию банкнот. Такой интеллект внедряется в машины искусственным путем — отсюда и название «искусственный интеллект”.
важно отметить, что интеллект здесь явно программируется, т.е создается на основе подробного списка правил формы «если . то…». Инженер-проектировщик тщательно оценил все возможные комбинации и создал систему, которая принимает решения в соответствии с цепочкой правил. Но что, если нам нужно ввести интеллект в машину без явного программирования, то есть чтобы машина училась сама? Здесь мы подошли к теме машинного обучения.
Машинное обучение — это процесс внедрения интеллекта в систему или машину без явного программирования.
— Эндрю Нг, доцент Стэнфордского университета
Примером машинного обучения может быть система, которая прогнозирует оценку экзамена на основе прошлых оценок и характеристик учащегося. В этом случае решение о том, сдаст ли студент экзамен, не будет основываться на подробном списке всех возможных правил — напротив, система будет учиться сама, отслеживая закономерности в предыдущих наборах данных.
Так где же в этом контексте глубокое обучение? Машинное обучение успешно решает множество проблем, но иногда не справляется с задачами, которые людям кажутся очень простыми. Например, он не может отличить кошку от собаки на картинке или мужской голос от женского на аудиозаписях и т.д. При обработке изображений, аудио и других типов неструктурированных данных результаты машинного обучения часто оказываются плохими. В поисках причин таких результатов пришло вдохновение — идея скопировать биологические процессы человеческого мозга, который состоит из миллиардов нейронов, связанных и скоординированных друг с другом особым образом для изучения новых вещей. Изучение нейронных сетей продолжалось одновременно в течение нескольких лет, но прогресс был незначительным из-за ограничений данных и вычислительной мощности того времени. Когда машинное обучение и нейронные сети были достаточно изучены, появилось глубокое обучение, которое включало создание глубоких нейронных сетей, то есть произвольных нейронных сетей с большим количеством слоев.
Теперь давайте еще раз взглянем на определение глубокого обучения.
Глубокое обучение — это ветвь машинного обучения и искусственного интеллекта с алгоритмами, основанными на активности человеческого мозга и предназначенными для внедрения интеллекта в машину без явного программирования.
стало намного яснее, не так ли? 🙂
Там, где машинное обучение не удалось, глубокое обучение оказалось успешным. Со временем было проведено больше исследований и экспериментов, чтобы понять, для каких еще действий мы можем использовать глубокое обучение и получать высококачественные результаты с достаточным количеством данных. Глубокое обучение стало широко использоваться для решения задач прогнозирования, не ограничивая его применение автоматическим распознаванием образов, речи и т.д.
Какие задачи глубокое обучение решает сегодня?
С появлением вычислительной мощности и экономичного хранения данных глубокое обучение проникло во все цифровые аспекты нашей повседневной жизни. Вот несколько примеров повседневных цифровых продуктов, основанных на глубоком обучении:
- популярные виртуальные помощники Siri / Alexa / Google Assistant;
- предложение отметить друга на недавно загруженной фотографии в Facebook;
- автономное вождение в автомобилях Tesla;
- фильтр лица кошки в Snapchat;
- рекомендации по Amazon и Netflix;
- недавно выпущенные, но вирусные приложения для обработки фотографий — FaceApp и Prisma.
Возможно, вы раньше использовали приложения для глубокого обучения и просто не знали об этом.
Глубокое обучение проникло буквально во все отрасли. Например, в здравоохранении он используется для диагностики рака и диабета, в авиации — для оптимизации парка самолетов, в нефтегазовой отрасли — для профилактического обслуживания оборудования, в банковском и финансовом секторе — для отслеживания мошеннической деятельности, в розничная торговля и телекоммуникации — чтобы предсказать уход клиентов и т д., Эндрю Нг справедливо назвал ИИ новым электричеством: точно так же, как электричество изменило мир в свое время, ИИ изменит почти все в ближайшем будущем.
Из чего состоит глубокая нейронная сеть?
Упрощенную версию глубокой нейронной сети можно рассматривать как иерархическую (слоистую) структуру нейронов (например, нейронов в головном мозге), связанных с другими нейронами. На основе входных данных одни нейроны передают команду (сигнал) другим и, таким образом, образуют сложную сеть, которая обучается с использованием определенного механизма обратной связи. На следующей диаграмме показана глубокая нейронная сеть с N уровнями.
Глубокая нейронная сеть с N скрытыми слоями
Как вы можете видеть на рисунке выше, входные данные передаются нейронам на первом уровне (не скрыты), они, в свою очередь, передают выходные данные нейронам на следующем слое, и так далее, пока не будет получен окончательный результат. Результатом может быть прогноз (например, «Да» / «Нет»), представленный с точки зрения вероятности. Каждый слой может иметь один или несколько нейронов, каждый из которых вычисляет небольшую функцию, функцию активации. Эта функция имитирует передачу сигнала последующим нейронам, связанным с предыдущими. Если результат входных нейронов превышает порог, выходное значение просто игнорируется и передается. Связь между двумя нейронами в соседних слоях имеет значение. Вес определяет влияние входных данных на выход для следующего нейрона и на следующий окончательный выход. Начальные веса нейронной сети случайны, но в процессе обучения модели они постоянно обновляются и обучаются для предсказания правильного выходного значения. В процессе анализа нейронной сети можно найти несколько логических структурных элементов (нейрон, слой, вес, вход, выход, функция активации и, наконец, механизм обучения или оптимизатор), которые помогают ему постепенно заменять веса (изначально со случайными значениями), что больше подходит для точного прогнозирования.
Для более ясного понимания давайте посмотрим, как человеческий мозг учится различать людей. Когда вы встречаетесь с человеком во второй раз, вы его узнаете. Как это бывает? У всех людей схожая структура: два глаза, два уха, нос, губы и т.д. Все они одинаковы, и все же нам достаточно легко различать людей, не так ли?
Природа процесса обучения в человеческом мозгу вполне очевидна. Вместо того, чтобы изучать структуру лица для распознавания людей, мы изучаем отклонения от типичного лица, то есть насколько глаза конкретного человека отличаются от типичного глаза. Кроме того, эта информация преобразуется в электрический сигнал определенной интенсивности. Таким же образом изучаются отклонения всех остальных частей лица от типовых. Все эти отклонения в конечном итоге собираются в новые характеристики и дают выходное значение. Все описанное происходит за доли секунды и у нас просто нет времени разбираться в том, что произошло в нашем подсознании.
Как показано выше, нейронная сеть пытается имитировать тот же процесс, используя математический подход. Входные данные принимаются от нейронов первого слоя, и функция активации вычисляется в каждом нейроне. Основываясь на простом правиле, один нейрон передает выходное значение следующему нейрону, точно так же, как человеческий мозг узнает об отклонениях. Чем больше выходной сигнал нейрона, тем важнее соответствующая входная функция. На следующем уровне эти знаки объединяются в новые, которые имеют еще непонятную для нас форму, но система познает их интуитивно. Многократно повторяемый процесс приводит к образованию сложной сети со связями.
Теперь, когда структура нейронных сетей ясна, давайте попробуем понять, как происходит обучение. Исходя из входных данных, которые мы предоставляем в сеть, на выходе получается предсказание (с серией умножений матриц), которое может быть истинным или ложным. В зависимости от выходных данных мы можем запросить у сети более точные прогнозы, и система будет обучаться, изменяя значения весов для нейронных связей. Мы используем элегантный математический алгоритм обратного распространения ошибки, чтобы дать сети правильную обратную связь и определить следующий шаг для внесения изменений. Повторение процесса шаг за шагом несколько раз с увеличивающимся объемом данных позволяет нейронной сети соответствующим образом обновлять веса и создавать систему, в которой сеть может делать прогнозы на основе правил, которые она создает с помощью весов и соединений.
Название «глубокие нейронные сети» происходит от использования множества скрытых слоев, которые делают нейронную сеть «глубокой», способной изучать более сложные шаблоны. Истории успеха глубокого обучения только начали появляться в последние годы, потому что процесс обучения нейронной сети вычислительно сложен и требует больших объемов данных. Эксперименты наконец увидели свет только тогда, когда вычисления и хранение данных стали более доступными.
Какие есть популярные фреймворки для глубокого обучения?
Учитывая быстрые темпы внедрения глубокого обучения, успехи экосистемы также были феноменальными. У многих крупных технологических компаний и проектов с открытым исходным кодом есть более чем достаточно вариантов на выбор. Эти структуры глубокого обучения предоставляют повторно используемые блоки кода, которые можно использовать для создания логических блоков, описанных выше, а также некоторые удобные дополнительные модули для построения модели глубокого обучения.
Все варианты, доступные для фреймворков глубокого обучения, можно разделить на низкоуровневые и высокоуровневые. Хотя эта терминология не принята в этой области, мы можем использовать это разделение, чтобы упростить понимание фреймворков. Низкоуровневые фреймворки предлагают более базовые возможности абстракции, которые в то же время предлагают множество возможностей для настройки и преобразования. Фреймворки высокого уровня упрощают нам жизнь благодаря своей более продвинутой абстракции, но ограничивают нас при внесении изменений. Фреймворки высокого уровня используют фреймворки низкого уровня в бэкэнде и в процессе преобразуют исходный код в желаемую структуру низкого уровня для запуска. Вот несколько вариантов самых популярных фреймворков глубокого обучения.
Фреймворк низкого уровня:
Структура высокого уровня:
Самым популярным фреймворком сейчас является TensorFlow от Google. Keras также очень популярен благодаря быстрому созданию прототипов моделей глубокого обучения и, таким образом, упрощению работы. PyTorch от Facebook — еще один фреймворк, который быстро догоняет конкурентов. PyTorch может быть отличным выбором для многих профессионалов в области искусственного интеллекта — он требует меньше времени на обучение, чем TensorFlow, и его можно легко применить на всех этапах построения модели глубокого обучения, от прототипирования до реализации.
В этом руководстве мы предпочтем PyTorch для реализации небольшой нейронной сети. Но прежде чем выбрать фреймворк, изучите другие варианты. Эта статья (англ.) Предоставляет отличное сравнение и подробное описание различных фреймворков — это поможет вам сделать выбор. Однако здесь нет введения в PyTorch, поэтому я рекомендую прочитать официальную документацию.
Создание небольшой нейронной сети с PyTorch
Бегло взглянув на эту тему, мы можем приступить к созданию простой нейронной сети с использованием PyTorch. В этом примере мы генерируем фиктивный набор данных, который имитирует сценарий классификации с 32 атрибутами (столбцами) и 6000 шаблонами (строками). Набор данных обрабатывается с помощью функции randn в PyTorch.
Вы также можете найти этот код на Github.
Заключение
Целью этой статьи было кратко познакомить новичков с глубокими нейронными сетями, объяснив тему простым языком. Упрощение математики и полное сосредоточение внимания на функциональности позволят максимально эффективно использовать глубокое обучение в современных бизнес-проектах.
