Нейрондық желілер қалай жұмыс істейді және олар не үйренеді

Қазіргі технологиялар күнделікті өмірде көзге байқалмайтын көмекшіге айналып келеді. Біз ұсыныстарды, іздеуді немесе бейнелерді тануды пайдаланып жүрміз, бірақ оның артында қандай тетіктер тұрғанын көп жағдайда ойламаймыз. Осындай мүмкіндіктердің негізінде нейрожелілер жатыр, олар үлкен деректер көлемінен заңдылықтарды таба алады. Мұндай жүйелердің жұмысы кейде таңғаларлық болып көрінеді, алайда оның түбінде нақты математикалық қағидалар бар. Нейрожелілердің қалай құрылғанын және нені үйренетінін түсіну олардың әлеуеті мен шектеулерін дұрыс бағалауға мүмкіндік береді.

Нейрожелі деген не қарапайым тілмен айтқанда

Нейрожелі адамның миының жұмыс принциптерінен шабыт алған модель болып саналады. Ол бір-бірімен байланысқан көптеген элементтерден тұрады, сол элементтер сигналды қабылдап, өңдеп, әрі қарай жібереді. Әрбір түйін қарапайым есептеу орындайды, бірақ олардың бірлескен әрекеті күрделі нәтиже береді.

Бұл құрылымның басты ерекшелігі бейімделу қабілетінде жатыр. Қатаң ережелерге сүйенудің орнына жүйе ішкі параметрлерін мысалдарға қарай өзгертіп отырады. Соның арқасында алгоритм тек нұсқауды орындап қоймай, деректер жөнінде өзіне тән үлгі қалыптастырады.

Нейрожелінің негізгі құрамдас бөліктері

Жұмыс принципін түсіну үшін оның басты элементтерін қарастыру маңызды. Әрқайсысы ақпаратты өңдеу мен үйрену процесінде өз рөлін атқарады.

• модельге түсетін кіріс деректері, олар тапсырманың белгілерін сандар түрінде сипаттайды;
• элементтер арасындағы байланыстар, бір сигналдың екіншісіне ықпал ету күшін анықтайды;
• активация функциялары, келесі кезеңге қандай нәтиже берілетінін белгілейді.

Осы бөліктер көпқабатты құрылым құрайды, онда әр қабат талдаудың белгілі бір кезеңіне жауап береді. Алғашқы деңгейлерде қарапайым сипаттар бөлініп шығады, мысалы шеттер немесе жеке мәндер. Терең қабаттарда пішіндер, мағыналар немесе күрделі байланыстар сияқты абстрактілі бейнелер қалыптасады.

Нейрожелілерді оқыту қалай жүзеге асады

Оқыту процесі мысалдар арқылы параметрлерді біртіндеп баптаудан тұрады. Жүйе кіріс деректерін алып, белгілі бір нәтиже шығарады, ал ол күтілетін жауаппен салыстырылады. Арадағы айырмашылық ішкі байланыстарды түзету үшін қолданылады.

Оқыту тәсілдері бірнеше негізгі түрге бөлінеді және олар тапсырманың сипатына қарай таңдалады.

1. Мұғаліммен оқыту әдісінде дұрыс жауаптары бар белгіленген деректер пайдаланылады. Бұл тәсіл бейнелерді немесе сөйлеуді тану саласында кең таралған. Сапалы мысалдар болған жағдайда дәлдікке тез қол жеткізуге мүмкіндік береді.
2. Мұғалімсіз оқыту белгіленбеген деректермен жұмыс істеп, жасырын құрылымдарды табуға бағытталады. Бұл әдіс топтастыру немесе аномалияларды анықтау үшін тиімді. Мұнда модель элементтердің өзара ұқсастығын өзі айқындайды.
3. Күшейту арқылы оқыту марапат пен жаза жүйесіне негізделеді. Алгоритм ортада әрекет жасап, шешімдерінің бағасын алады. Осы тәсіл басқару жүйелерінде, ойын стратегияларында және робот техникасында қолданылады.

Әрбір әдіс өз міндетін атқарады және белгілі бір шектеулерге ие. Таңдалған тәсіл нәтижесінің сапасына тікелей әсер етеді.

Нейрожелілер нақты нені үйренеді

Мұндай модельдер адам сияқты білімді саналы түрде меңгереді деп айтуға болмайды. Олар сөздердің немесе бейнелердің мағынасын түсінбейді, тек статистикалық байланыстарды анықтайды. Мысалы аударма жүйесі белгілі бір таңбалар тізбегі басқа тілдегі қай құрылымға жиі сәйкес келетінін үйренеді.

Жұмыс барысында ішкі бейнелер қалыптасып, болжау жасауға көмектеседі. Бұл құрылымдар жаңа деректерде де заңдылықты тануға мүмкіндік береді. Алайда жағдай күрт өзгерсе, нәтиже қате болуы ықтимал, себебі оқыту жиынтығынан тыс ортада тұрақтылық сақталмауы мүмкін.

Өмірдегі қолдану мысалдары

Нейрожелілер қазірдің өзінде көптеген салада кеңінен қолданылып жатыр және олардың ықпалы арта түсуде. Нақты мысалдар мұндай жүйелердің нені үйренетінін және тәжірибеде қалай көрінетінін айқын көрсетеді.

• медицинада модельдер суреттерді талдап, ауру белгілерін анықтауға көмектеседі;
• қаржы саласында алгоритмдер тәуекелді бағалап, күмәнді операцияларды табады;
• тұрмыста ұсыныс жүйелері фильмдер, музыка және тауарларды іріктейді.

Әрбір жағдай күрделі байланыстарды тез анықтау мүмкіндігін көрсетеді. Соған қарамастан нәтиже бастапқы деректердің сапасына және баптаудың дұрыстығына тәуелді болып қалады.

Шектеулер мен қате түсініктер

Айтарлықтай жетістіктеріне қарамастан, нейрожелілер әмбебап шешім емес. Олар оқыту деректеріндегі қателерді қайталауы немесе жасырын ауытқуларды күшейтуі мүмкін. Сонымен қатар мұндай модельдер көбіне қара жәшік тәрізді жұмыс істейді, сондықтан шешімдердің себебін түсіндіру қиынға соғады.

Осындай шектеулерді түсіну жауапты салаларда қолдану кезінде аса маңызды. Сыни көзқарас болмаса, автоматтандыру дұрыс емес қорытындыға әкелуі ықтимал. Сол себепті қазіргі зерттеулер алгоритмдердің ашықтығы мен түсіндірмелілігіне ерекше көңіл бөледі.

Нейрожелілер талдау мен болжаудың қуатты құралына айналып, бұрын қол жетпейтін міндеттерді шешуге мүмкіндік берді. Олардың жұмысы қарапайым есептеулердің күрделі құрылымдарда бірігуіне негізделеді және деректерге бейімделу арқылы жүзеге асады. Мұндай жүйелер мағынаны емес, заңдылықтарды үйренеді, бұл олардың артықшылығы мен әлсіз тұстарын айқындайды. Принциптерді түсініп, саналы қолдану осындай технологиялардың әлеуетін жауапкершілікпен пайдалануға жол ашады.