Нейросети: какие бывают, как их обучают и 10 онлайн нейросетей

Нейросети имеют множество разновидностей, включая Perceptron (перцептроны), Convolutional Neural Networks (Сверточные нейронные сети), Recurrent Neural Networks (Рекуррентные нейронные сети) и другие. У каждой типа сети есть свои особенности и архитектура. Наиболее часто используемые для машинного обучения нейросети – feedforward, перцептроны и сверточные нейронные сети.

Обучение нейросетям начинается с формирования структуры сети. Каждая сеть имеет свои слои и веса, которые должны быть подобраны так, чтобы сеть имела большую точность при обработке данных. Далее применяется алгоритм обучения. Это процесс постепенного обновления весов сети, а также точности решения, чтобы сеть могла лучше соответствовать задачам. Существует множество разных алгоритмов обучения, таких как градиентный спуск, процесс обратного распространения ошибки, оптимизация стохастического градиента и другие.

После формирования сети и выбора алгоритма обучения необходимо запустить процесс активации сети на наборе данных. Эта процедура позволяет нейросети узнать существующие зависимости между данными признаками и целевой переменной. В зависимости от типа сети могут понадобиться различные техники и методы настройки параметров, которые влияют на процесс обучения.

Существуют онлайн нейросети, которые помогают прямо в браузере. Мы выделили 10 самых популярных из них:

Google Brain DeepDream
Neurojs
TensorFlow.js
Reveal.js
Tiny Neural Network
Neural Networks in Javascript
Deeplearn.js
ImageNet Classifier
Neurons
Neural Designer

Что такое нейросеть?

Нейросети — глубокое машинное обучение, алгоритмы интеллектуального анализа данных, базирующиеся на принципе работы синаптической активации нейронов в мозге человека.

Нейросетти моделируют (имитируют) методы, которые использует наш мозг при обработке информации, используя большое количество различных нейронных связей. Задача нейросети, известная как регрессия, заключается в том, чтобы определить по различным входным данным следующие для них аутпуты. Например, можно задать входные данные изображения кота, и получить аутпут, что это кошка.

Нейросети являются одним из самых простых способов для автоматизации процесса извлечения информации из данных, что делает их очень полезными для разработки и использования современных интеллектуальных систем.

Как работает нейросеть?

Нейросети — один из методов машинного обучения, использующий сочетание слоёв нейронных сетей. Итак, как работает нейросеть?

Нейросеть состоит из узлов — называемых нейронами, которые соединены между собой. Эти нейроны получают и передают данные в виде сигналов. Когда сигналы достигают конечного узла, нейросеть выводит решение. Каждый раз, когда входные данные изменяются, сигналы внутри нейросети тоже меняются, приводя к изменению конечного решения.

Для обучения нейросети необходимо предоставить ей большое количество примеров по искомому решению. Нейросеть учится по примерам и пытается самостоятельно находить решение и улучшать свои предсказания. Для этого необходимо отрегулировать параметры модели так, чтобы она становилась максимально точной. Затем можно использовать нейросеть для предсказаний применительно к новым данным.

Как обучить нейросеть?

При обучении нейросети требуется задать задачу, определить архитектуру нейросети и подготовить данные для ее обучения. После этого можно начинать сам процесс обучения.

В случае, если Вы используете готовые данные, например, датасеты, правильно разбить их на обучающие и валидационные данные является очень важным условием всего процесса обучения. Существует несколько типов обучающей стратегии: персептронное, конвеерное, мягкое, поточечное, обучение по прецедентам и градиентный спуск.

Далее Вы должны определить параметры алгоритма, настраивая их по своим требованиям. Можно проработать архитектуру, которая используется для обучения. Затем запустить несколько циклов обучения с разными гиперпараметрами. В ходе обучения нейросети можно оценивать эффективность с помощью критериев качества, например, точности, полноты, F1 и ROC-кривой. В конце процесса отобрать лучшее из моделей и использовать ее для применения.

Какие бывают нейросети?

Всего человечество придумало множество видов нейросетей. Основные из них:

Персептрон;
Прямое распространение (известно как двуслойная полносвязная нейросеть);
Конволюция;
Рекуррентные нейронные сети (RNN);
Хоровая сеть.

Каждый из видов нейросетей имеет свои уникальные характеристики и задачи, для которых он будет более подходящим, чем другие виды. К тому же разные дисциплины машинного обучения используют разные типы нейросетей.

Как связаны нейросеть и умные устройства?

Нейросети очень важны для развития современных умных технологий и устройств. Это связано с тем, что они могут анализировать и обрабатывать большие объемы данных быстрее, чем человек. Нейросети также могут предсказывать возможные исходы разных ситуаций, что делает их ценными для разработки умных систем управления. К примеру, нейросети могут использоваться в таких устройствах как:

Роботы;
Автономные автомобили;
Спутниковое оборудование;
Умные системы безопасности;
Беспилотные летательные аппараты;
Тепловые системы для дома.

Для успешного функционирования умных устройств необходимо иметь сильное программное обеспечение, которое может быть разработано с использованием нейросетей. Они позволяют аккуратно освоить и использовать большие объемы данных, чтобы создать более развитую и логичную модель развития, нежели обычное программирование. Связи между нейросетью и умными устройствами становятся все более важными для производителей точной продукции.

Нейросеть и глубокое обучение (deep learning) — в чем отличие?

Нейросеть и глубокое обучение (deep learning) - являются двумя похожими, но при этом в некоторых ситуациях довольно разными понятиями. Оба занимаются анализом и обработкой данных с помощью машинного обучения, а именно, с помощью искусственных нейронных сетей. Но глубокое обучение играет большую роль в развитии нейросетей, становясь на пороге перед новым поколением умных технологий.

Основное отличие между нейросетью и глубоким обучением заключается в их природе. Нейросеть представляет собой набор взаимосвязанных нейронов с системой весов и процессом машинного обучения, который заставляет сеть учиться при вводе данных. Глубокое обучение же дает более глубокое понимание данных, обучая вложенные нейронные сети взаимодействовать между собой, что позволяет производить более точные прогнозы.

Кратко говоря, нейросети оперируют данными, используя простые алгоритмы и искусственную интеллекту, а глубокое обучение интегрирует их с целью построить более сложную модель. Таким образом, вы можете понять, в чем заключается отличие между нейросетью и глубоким обучением.

Сайты с работой нейросетей

Следующий раздел посвящен сайтам, позволяющим обучать нейросети. Вот несколько из них:

Cognitive Class by IBM — этот ресурс предлагает курсы по машинному обучению, в ходе которых можно погрузиться в мир нейросетей.
Neuromation — платформа для тренировки моделей нейросетей.
Google Colab — среда для тренировки и обучения нейросетей от Google, доступная для использования бесплатно.

Есть еще много других ресурсов, если вы ищете больше источников информации. Однако вышеупомянутые платформы предоставляют доступ к целому миру нейросетей, который может быть полезен для обучения и развития.

Что нужно запомнить про нейросети

Нейросети – один из мощных инструментов искусственного интеллекта, для того чтобы построить и поддерживать высокую производительность алгоритмов. Для лучшего понимания нейросетей, их структурные составляющие и принципы их использования, существует некоторое количество основных правил, которые вы должны запомнить:

Нейронные сети могут быть использованы для использования информации, содержащейся в векторах данных, чтобы решить задачи.
Нейросети могут использоваться для выявления зависимостей в пропущенных данных, которые могут быть использованы для предсказания будущих значений.
Для построения нейросети необходимо иметь достаточно данных, чтобы она могла обучиться.
Для понимания структуры нейросети необходимо понимать основы линейной алгебры, теории графов и статистики.
Элементы входного пакета называются функциями активации.
Задача обучения сети – это настройка весов, которые используются для контроля выходного значения нейросети.
Глубокое обучение используется для понимания более глубокой сложности процесса и задач.

Это базовые положения, но чтобы понимать процесс обучения нейросети и представлять результаты работы лучше, было бы полезно ознакомиться с другими сложными методами искусственного интеллекта.

Big Data: что это, где используется и как стать аналитиком больших данных

Big Data - это большие массивы данных, каждый из которых носит определенное значение. Такие данные применяются в целях анализа, чтобы получить больше информации и ответить на вопросы. Например, Big Data часто используется в медицине для быстрого анализа больших массивов сведений о здоровье животных или больных. Это позволяет лечащим врачам сэкономить время и средства.

Big Data также может использоваться в бизнесе. Эти данные могут содержать информацию о продажах, клиентах, продуктах, рекламе, потребителях и т.д. Аналитика Big Data позволяет компаниям исследовать массивы данных для поиска инсайтов и извлечения информации, которая может помочь им принимать лучшие решения. Big Data также может использоваться для прогнозирования будущих трендов и принятия своевременных и точных решений.

Чтобы стать Big Data аналитиком, вам понадобится понимание и навыки в области аналитики больших данных. Это включает в себя умение собирать данные, анализировать их и выявлять зависимости между различными переменными. Также вам понадобится опыт применения алгоритмов машинного обучения и статистических анализов. Еще вам нужно смотреть на данные с различных сторон: понимать их, указывать правильный подход для анализа, искать новые и интересные перспективы.

Для того, чтобы успешно освоить специальность аналитика больших данных, специалистам потребуются такие навыки, как:

умение работать с различными программами;
знание принципов статистических методов;
умение анализировать большие массивы данных;
знание и понимание алгоритмов машинного обучения;
умение эффективно использовать время и другие ресурсы.

Кто такой бизнес-аналитик, что это за профессия, его навыки и обязанности

Бизнес-аналитик — это специалист в области бизнеса, ответственный за анализ и изучение данных, чтобы понять и определить тенденции, успехи и проблемы бизнеса. Он использует специальные техники и инструменты для сбора и систематизации данных и дальнейшей интерпретации информации. Общая цель этого процесса — помочь организации понять, как ее ресурсы могут быть лучше использованы, и принять оптимизированные решения.

Навыки хорошего бизнес-аналитика включают в себя знание методологии и процедур, используемых для анализа данных, знание математических алгоритмов, навыки работы с программным обеспечением, для автоматизированной обработки данных, умение проектировать данные и продвигать их для достижения бизнес-решений и общее чувство бизнесовой логики.

Основные обязанности бизнес-аналитика включают в себя:

собирать и изучать данные;
анализировать данные и разрабатывать модели для их интерпретации;
оценивать текущие и прогнозировать будущие тренды;
исследовать и продвигать решения для достижения бизнес-целей;
писать отчеты и советовать топ-уровню управление по проблемам и приоритетам;
поддерживать отслеживание и отчетность за использование бизнес-ресурсов.

Как применять предсказательную аналитику в маркетинге

Предсказательная аналитика может применяться в маркетинге, чтобы сделать продвижение более эффективным. Она позволяет проводить более точные анализы и строить прогнозы по различным параметрам, таким как маркетинговые кампании, продажи, прибыль и другие аспекты успеха бизнеса. Нейросети предлагают маркетологам широкий диапазон возможностей для анализа и прогнозирования данных. Они могут быть применены как для установления составляющих целевой аудитории, так и для проработки и выбора наилучших стратегий рассылки. Эти методы могут также послужить для оптимизации маркетинговых кампаний, используемых предприятиями, а также при анализе целевой аудитории, потенциальных пользователей, рыночных трендов и многому другому. Вот несколько способов применения предсказательной аналитики в маркетинге:

Использование машинного обучения для анализа и прогнозирования результатов маркетинговых компаний и бизнес-планов.
Поиск и анализ целевой аудитории;
Оценка заинтересованности пользователей и идентификация потенциальных клиентов.
Создание полностью адаптированных персонализированных опытов для пользователей;
Прогнозирование успешности маркетинговых кампаний.

Предсказательная аналитика позволяет получать многочисленные преимущества для маркетинга и не требует значительных инвестиций. К преимуществам относятся автоматизация многих функций и возможность определять наилучшие каналы, которые больше всего заинтересованы в рекламных материалах, которые маркетолог продвигает. Использование нейросетей в маркетинге помогает маркетологам сделать наиболее оптимальные решения для успеха своего бизнеса.

Правда или вымысел: 5 популярных мифов о сквозной аналитике

Сквозная аналитика в последние годы становится все популярнее среди пользователей различных Интернет-сервисов и приложений. Но встречается много мифов и ошибок об этом технологии. Давайте рассмотрим пять популярных мифов о сквозной аналитике:

Миф: сквозная аналитика может быть использована для просмотра страниц после их закрытия.
Правда: сквозная аналитика не заставляет просматривать «существующие» страницы, она анализирует данные о действиях пользователей на сайте.
Миф: сквозная аналитика может быть использована для оценки результатов интернет-рекламы.
Правда: сквозная аналитика может быть использована для измерения конверсии и понимания реакции пользователей на рекламные размещения.
Миф: сквозная аналитика не может быть использована для анализа данных в реальном времени.
Правда: сквозная аналитика может использоваться для анализа данных в реальном времени. Она помогает проанализировать текущий трафик в реальном времени, чтобы мгновенно отвечать на признаки зацикленности и плохого пользовательского опыта.
Миф: сквозная аналитика может быть использована только для Интернет-маркетинга.
Правда: сквозная аналитика может быть использована для выявления потребностей пользователей по предоставлению более персонализированного сервиса, а также для анализа финансов, поставок и производства и обработки входящих заказов.
Миф: сквозная аналитика охватывает только веб-сайты.
Правда: сквозная аналитика может быть использована для анализа данных из мобильных приложений, мобильных сайтов, приложений в социальных сетях и т.д.

21 термин, который нужно знать для работы со сквозной аналитикой

Для сквозной аналитики существует ряд важных терминов, которые имеет смысл знать. Вот перечень из 21 ключевых понятия, которые требуется иметь в предусмотрении при исследовании цепочки событий:

1. Идентификатор сессии (Session ID) – уникальный идентификатор, используемый для связывания событий от одного и того же пользователя.
2. Отслеживание целеположений (Goal Tracking) – метод анализа показателей, в котором отслеживаются конкретные действия посетителей, которые могут указывать на то, сколько из них выполнили какое-то действие, например, клик на баннере или подписка на рассылку.
3. Поток данных (Data Stream) – блок данных, представляющих собой произвольную последовательность байтов, которую необходимо передать между двумя системами.
4. Домены и поддомены (Domains and Subdomains) – два типа имен для определенных групп пользователей. Обычно домен является самым высоким уровнем для классификации целевых аудиторий по стране или языку, в то время как поддомен предоставляет более детальную дифференциацию.
5. Сегментирование пользователей (User Segmentation) – разделение посетителей на различные группы по определенным критериям, таким как география, демография, история событий и т.д.
6. Реальное время (Real Time) – техника, которая позволяет быстро обрабатывать и анализировать приходящие данные, не выходя из режима реального времени.
7. Алгоритм Частотного Высказывания (Frequentist Algorithm) – математическая модель, позволяющая прогнозировать результаты некоторого действия на основе исторических данных.
8. Машинное Обучение (Machine Learning) – практика создания автоматических систем, которые способны учиться и обнаруживать закономерности в данных без их явного программирования.

Руководство по самым важным метрикам веб-аналитики

Руководство по самым важным метрикам веб-аналитики:

Результаты анализа данных для веб-сайта могут предоставить большой объем информации о посетителях на веб-площадке. Но не все лицензии идентичны. В настоящее время распространены следующие метрики:

Доля визитов: пропорция количества посещений конкретной страницы к всем посещениям веб-сайта.
Просмотр страницы: количество раз, которое посетитель просматривает одну и ту же страницу.
Параметры целевой страницы: количество посетителей, которые посетили конкретную целевую страницу, а также срок их пребывания.
Постоянные посещения: количество посетителей подряд на одном и том же веб-сайте.
Ответственность: процент посетителей, которые выполняют определенные действия на веб-площадке.

Использование этих метрик позволит понять, как посетители активно используют ваш сайт, какие страницы являются наиболее популярными и как реагируют посетители на конкретные элементы на вашем веб-сайте.