Мы часто пишем о новых интересных разработках на основе нейронных сетей, а сегодня решили напомнить основы. Если ты только делаешь первые шаги в IT, этот пост простыми словами расскажет подробнее о том, как работают нейронные сети.

Нейронная сеть — система из последовательно связанных нейронов, которая работает на основе определенного алгоритма и обучается в процессе. Это ветвь машинного обучения.

Структура нейронной сети была создана по аналогии с работой нейронов человеческого мозга.

Нейросеть учится на основе большого объема исходных данных самостоятельно находить закономерности для ответов. Например, посмотрев сотни тысяч разных фотографий, нейросеть сможет самостоятельно распознавать объекты на фото.

Основные преимущества — возможность молниеносно решать определенную задачу, например, распознавать образы, а также выявлять сложные неочевидные взаимосвязи между отдельными свойствами данных.

Для чего применяются нейросети?
▫Рекомендательные системы
▫Распознавание лиц, речи, текста
▫Чат-боты
▫Беспилотные автомобили
▫Генерация музыки, изображений, видео
▫Стилизация изображений
▫Анализ медицинских снимков
▫Прогнозирование

Сейчас, когда в свободном доступе находится огромное количество больших данных, эта область стремительно развивается. Можно загружать гигантские массивы информации для обучения, и создавать новые интересные проекты от генерации несуществующих котиков до поисков кратеров на Марсе.

Самое время начать изучать это направление, так как рынке труда ощутимый дефицит грамотных специалистов!