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:
- 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.
- 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».
- 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:
- 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.
- Интеллект с ограниченной памятью. Такая нейросеть умеет сохранять и использовать ранее полученный опыт. На его основе будут приниматься решения по тем или иным задачам.
- 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.
- 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:
- 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.
- 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.
- 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:
- Python. Самый популярный язык для ИИ. Он простой и понятный. Имеет множество библиотек и фреймворков.
- R. Язык, который популярен в области статистики и анализа данных. Обладает мощными инструментами для визуализации и обработки информации.
Библиотеки могут пригодится следующие:
- 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.
- Keras. Библиотека высокого уровня для нейросетей. Она работает поверх предыдущего инструмента. Keras делает тренировку и создание моделей более простыми за счет интуитивно понятного интерфейса.
- 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:
- Публичные датасеты. Они предоставляют доступ к разнообразным наборам данных, которые допустимо использовать для обучения и тестирования моделей.
- 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:
- Проект состоит из нескольких слоев, каждый из которых отвечает за определенные операции.
- Входной слой принимает данные.
- Выходной слой возвращает предсказание.
- 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: