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.

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.

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.

Определение

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

• принятие решений;
• обработку картинок и изображений;
• распознавание речи и другие операции.

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.

Классификация

Google указывает на то, что ИИ бывает разным. Его можно классифицировать по нескольким параметрам. Первый – по основным возможностям. Здесь выделяют:

1. 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.
2. 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».
3. 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.

Также существует классификация нейросетей по функциональным возможностям. Здесь можно выделить:

1. 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.
2. Интеллект с ограниченной памятью. Такая нейросеть умеет сохранять и использовать ранее полученный опыт. На его основе будут приниматься решения по тем или иным задачам.
3. 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.
4. 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.

Перед тем как создать собственный искусственный интеллект, необходимо запомнить еще один момент – методы обучения рассматриваемой технологии.

Методы и технологии обучения

Чтобы создать нейросеть, необходимо ознакомиться с методами и технологиями ее обучения. Здесь можно выделить следующие концепции:

1. 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.
2. 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.
3. 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.

В ИИ дополнительно используются технологии машинного зрения и нахождения закономерностей в массиве разнородных данных.

Создание нейросети

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.

Выбор и установка инструментов

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

Для написания нейросетей Google рекомендует использовать:

1. Python. Самый популярный язык для ИИ. Он простой и понятный. Имеет множество библиотек и фреймворков.
2. R. Язык, который популярен в области статистики и анализа данных. Обладает мощными инструментами для визуализации и обработки информации.

Библиотеки могут пригодится следующие:

1. 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.
2. Keras. Библиотека высокого уровня для нейросетей. Она работает поверх предыдущего инструмента. Keras делает тренировку и создание моделей более простыми за счет интуитивно понятного интерфейса.
3. Scikit-learn. Библиотека машинного обучения. У нее, согласно Google, полно алгоритмов и инструментов для анализа данных. Эта библиотека подходит для классификации, кластеризации и регрессии.

Теперь можно приступить к непосредственному программированию. Но сначала все перечисленные элементы необходимо установить себе на компьютер. Далее упор будет сделан на разработку на Python.

Сбор и подготовка данных

Данные – это основа любой нейросети. Без качественной информации не получится создать эффективную модель. Чтобы помочь собрать и подготовить данные, рекомендовано использовать:

1. Публичные датасеты. Они предоставляют доступ к разнообразным наборам данных, которые допустимо использовать для обучения и тестирования моделей.
2. 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.

Теперь можно очистить данные. Собранная информация может содержать пропуски значений, дубликаты и ошибки. Очистить собранные материалы поможет библиотека Pandas:

Очистка данных может включать в себя их нормализацию и стандартизацию, удаление выбросов, преобразование категориальной информации в числовой формат.

Когда все готово, можно разделить информацию. Google отмечает, что это поможет сформировать обучающую и тестовую выборки.

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.

Создание и обучение модели

Теперь можно создать ИИ. Вот простая нейронная сеть для классификации:

Здесь:

1. Проект состоит из нескольких слоев, каждый из которых отвечает за определенные операции.
2. Входной слой принимает данные.
3. Выходной слой возвращает предсказание.
4. Скрытые слои помогают модели обучаться и распознавать сложные паттерны.

После создания модели требуется ее компиляция:

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».

Обучение, согласно Google, является следующим важным шагом:

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.

Тестирование и развертка

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

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

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

Развертывание модели дает возможность использовать ее в реальных приложениях, предоставляя доступ к предсказаниям через веб-интерфейс.

Хотите освоить современную IT-специальность? Огромный выбор курсов по востребованным IT-направлениям есть в Otus! 

Также, возможно, вам будут интересны следующие курсы:

• Промышленный ML на больших данных
• Data Warehouse Analyst
• Data Engineer