Пойми, как нейронные сети преобразуют современные технологии - от контроля качества в цепочках поставок до автономных проверок коммунальных служб с помощью беспилотников.
За последние несколько десятилетий нейронные сети стали строительными блоками многих ключевых инноваций в области искусственного интеллекта (ИИ). Нейронные сети - это вычислительные модели, которые пытаются имитировать сложные функции человеческого мозга. Они помогают машинам учиться на данных и распознавать закономерности, чтобы принимать взвешенные решения. Тем самым они позволяют развивать такие подполя ИИ, как компьютерное зрение и глубокое обучение, в таких отраслях, как здравоохранение, финансы и самодвижущиеся автомобили.
Понимание того, как работает нейронная сеть, может дать тебе лучшее представление о "черном ящике", которым является ИИ, помогая понять, как передовые технологии интегрируются в наши повседневные функции. В этой статье мы рассмотрим, что такое нейронные сети, как они работают и как развивались на протяжении многих лет. Также мы рассмотрим, какую роль они играют в приложениях для компьютерного зрения. Давай приступим!
Прежде чем подробно обсуждать нейронные сети, давай рассмотрим перцептроны. Они являются самым базовым типом нейронных сетей и служат основой для построения более сложных моделей.
Перцептрон - это линейный алгоритм машинного обучения , используемый для супервизорного обучения (обучение на помеченных обучающих данных). Он также известен как однослойная нейронная сеть и обычно используется для задач бинарной классификации, которые различают два класса данных. Если ты пытаешься представить себе перцептрон, то можешь думать о нем как об одном искусственном нейроне.
Перцептрон может принимать несколько входных данных, комбинировать их с весами, решать, к какой категории они относятся, и выступать в роли простого устройства, принимающего решения. Он состоит из четырех основных параметров: входных значений (также называемых узлами) weights and biases, сумма сети и функция активации.
Вот как это работает:
Перцептроны играют важную роль в том, чтобы помочь нам понять основы компьютерного зрения. Они являются основой продвинутых нейронных сетей. В отличие от перцептронов, нейронные сети не ограничиваются одним слоем. Они состоят из нескольких слоев взаимосвязанных перцептронов, что позволяет им обучаться сложным нелинейным паттернам. Нейронные сети могут решать более сложные задачи и выдавать как двоичные, так и непрерывные выходные данные. Например, нейронные сети можно использовать для таких продвинутых задач компьютерного зрения, как сегментация экземпляров и оценка позы.
История нейронных сетей насчитывает несколько десятилетий и полна исследований и интересных открытий. Давай подробнее рассмотрим некоторые из этих ключевых событий.
Вот краткий обзор ранних этапов:
Когда мы перешли в XXI век, исследования в области нейронных сетей пошли в гору, что привело к еще большим достижениям. В 2000-х годах работа Хинтона над ограниченными машинами Больцмана - типом нейронных сетей, которые находят закономерности в данных, - сыграла ключевую роль в развитии глубокого обучения. Она упростила обучение глубоких сетей, помогла преодолеть проблемы со сложными моделями и сделала глубокое обучение более практичным и эффективным.
Затем, в 2010-х годах, исследования резко ускорились из-за развития больших данных и параллельных вычислений. Ярким событием этого времени стала победа AlexNet в конкурсе ImageNet (2012 год). AlexNet, глубокая конволюционная нейронная сеть, стала большим прорывом, потому что показала, насколько мощным может быть глубокое обучение для задач компьютерного зрения, таких как точное распознавание изображений. Это помогло спровоцировать стремительный рост ИИ в области визуального распознавания.
Сегодня нейронные сети развиваются благодаря новым инновациям, таким как трансформаторы, которые отлично подходят для понимания последовательностей, и графовые нейронные сети, которые отлично работают со сложными взаимосвязями в данных. Такие техники, как трансферное обучение - использование модели, обученной на одной задаче, для решения другой - и самоподдерживающеесяобучение, при котором модели обучаются , не нуждаясь в меченых данных, также расширяют возможности нейросетей.
Теперь, когда мы разобрались с основами, давай поймем, что именно представляет собой нейронная сеть. Нейронные сети - это тип модели машинного обучения, в которой используются взаимосвязанные узлы или нейроны в многослойной структуре, напоминающей человеческий мозг. Эти узлы или нейроны обрабатывают данные и учатся на них, что позволяет им выполнять такие задачи, как распознавание образов. Кроме того, нейронные сети адаптивны, поэтому они могут учиться на своих ошибках и совершенствоваться со временем. Это дает им возможность более точно решать сложные задачи, такие как распознавание лиц.
Нейронные сети состоят из множества параллельно работающих процессоров, организованных в слои. Они состоят из входного слоя, выходного слоя и нескольких скрытых слоев между ними. Входной слой получает необработанные данные, подобно тому, как наши зрительные нервы принимают визуальную информацию. Затем каждый слой передает свой выход следующему, а не работает напрямую с исходным входом, подобно тому, как нейроны в мозге передают сигналы от одного к другому. Последний слой производит выход сети. Используя этот процесс, искусственная нейронная сеть (ИНС) может научиться выполнять задачи компьютерного зрения, такие как классификация изображений.
Разобравшись с тем, что такое нейронные сети и как они работают, давай посмотрим на приложение, которое демонстрирует потенциал нейронных сетей в компьютерном зрении.
Нейронные сети составляют основу таких моделей компьютерного зрения, как Ultralytics YOLO11 и могут быть использованы для визуального осмотра линий электропередач с помощью дронов. Коммунальная промышленность сталкивается с логистическими проблемами, когда дело доходит до осмотра и обслуживания своих разветвленных сетей линий электропередач. Эти линии часто тянутся по всем направлениям - от оживленных городских районов до отдаленных труднопроходимых ландшафтов. Традиционно такие осмотры проводились наземной бригадой. Несмотря на свою эффективность, эти ручные методы являются дорогостоящими, отнимают много времени и могут подвергать работников опасности, связанной с окружающей средой и электричеством. Исследования показывают, что работа на инженерных линиях входит в десятку самых опасных профессий в Америке, а ежегодный показатель смертности составляет от 30 до 50 человек на 100 000.
Однако технология инспекции с помощью дронов может сделать воздушную инспекцию более практичным и экономически выгодным вариантом. Современные технологии позволяют дронам летать на большие расстояния и не нуждаться в частой смене аккумуляторов во время инспекции. Многие дроны теперь оснащены системой искусственного интеллекта и имеют функции автоматического обхода препятствий, а также улучшенные возможности обнаружения повреждений. Эти функции позволяют им осматривать людные места с большим количеством линий электропередач и делать качественные снимки с больших расстояний. Многие страны переходят на использование дронов и компьютерного зрения для решения задач по осмотру линий электропередач. Например, в Эстонии 100 % всех проверок ЛЭП выполняются с помощью таких дронов.
Нейронные сети прошли долгий путь от исследований до применения и стали важной частью современных технологических достижений. Они позволяют машинам учиться, распознавать закономерности и принимать взвешенные решения, используя полученные знания. От здравоохранения и финансов до автономных транспортных средств и производства - эти сети двигают инновации и преобразуют отрасли. По мере того как мы продолжаем изучать и совершенствовать модели нейронных сетей, их потенциал переосмыслить еще больше аспектов нашей повседневной жизни и бизнес-операций становится все более очевидным.
Чтобы узнать больше, посети наш репозиторий GitHub и присоединяйся к нашему сообществу. Изучи применение ИИ в производстве и сельском хозяйстве на страницах наших решений. 🚀
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
