Нейронные сети и их применение в анализе данных: общие принципы и подходы

Введение

Запуск ChatGPT в 2022 году стал поворотным моментом в развитии искусственного интеллекта (ИИ). Эта технология трансформировалась из гипотетической модели в неотъемлемую часть современного мира.

Искусственный интеллект находит применение в широком спектре деятельности: от выполнения профессиональных заданий до участия в научных исследованиях, от реализации креативных инициатив до использования в качестве источника развлечений. Несмотря на широкую распространенность ИИ, глубокое понимание его сущности, механизмов обучения и развития остается предметом интереса узкого круга специалистов. На рисунке 1 и 2 отражено ожидаемое влияние развития ИИ с 2019 по 2024 годы, а также виды технологий ИИ, применяемые в компаниях.

Рис. 1. Ожидаемое влияние развития ИИ

Рис. 2. Технологии ИИ, использующиеся в компаниях

Искусственный интеллект представляет собой область компьютерных наук, цель которой – создание систем, способных демонстрировать интеллектуальное поведение, сопоставимое с человеческим. ИИ охватывает такие задачи, как обучение, решение проблематик, распознавание образов и адаптация к меняющимся условиям окружающей среды. В арсенале ИИ – многообразие технологий, в том числе обработка естественного языка, компьютерное зрение и многие другие.

Машинное обучение (МО) является специфической подобластью искусственного интеллекта, где модели обучаются на основе данных, а не программирования для выполнения конкретных задач. Это позволяет системам совершенствоваться и адаптироваться на основе накопленного опыта [1].

В рамках данной статьи будет подробно рассмотрена данная тема. Использовались современные исследования и литературные источники, включая научные статьи, обзоры и электронные ресурсы, посвященные развитию и применению нейронных сетей. Методология исследования базировалась на сравнительном анализе различных архитектур нейронных сетей, а также на изучении методов предобработки данных, обучения моделей и оценки их качества. Практическая часть работы включала анализ конкретных кейсов использования нейронных сетей в различных областях анализа данных.

Литературный обзор

Если рассматривать данную тему с исторической точки зрения, то важную роль на развитие области оказали следующие ученые.

Фрэнк Розенблатт представил перцептрон – одну из первых моделей искусственных нейронных сетей, описанную в его работе “The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain” [8]. Эта работа положила начало развитию области машинного обучения.

Ле Кун, Я., Бенджио, Й., и Хинтон, Дж. часто называют «отцами глубокого обучения» за их значительный вклад в развитие глубоких нейронных сетей. Их обзорная статья “Deep Learning” в журнале “Nature” обобщает ключевые идеи и достижения в глубоком обучении, предоставляя ценный ресурс для понимания этой области [9].

В свою очередь Хинтон, Дж. Е., Осиндеро, С., и Тех, Й. в статье “A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets” [10] описывают алгоритм обучения глубоких вероятностных моделей, что стало значительным прорывом в эффективности обучения глубоких нейронных сетей. Это исследование имеет большое значение для развития методов анализа данных.

В статье “Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search” [11] команда DeepMind (Сильвер, Д и другие) демонстрирует, как сочетание глубокого обучения и алгоритмов поиска по дереву позволило создать систему, способную обыграть профессионального игрока в Го. Эта работа иллюстрирует потенциал нейронных сетей для решения сложных задач, связанных с анализом данных и принятием решений.

1. Краткий обзор технологий машинного обучения и искусственного интеллекта

Машинное обучение, являющееся ключевым элементом искусственного интеллекта, обеспечивает возможность компьютерным системам адаптироваться и обучаться на основе анализа данных, в отличие от действий, основанных на заранее заданных инструкциях. Эта способность системы к самообучению достигается за счет анализа разнообразия ответных вариантов, сопоставления их с имеющимися данными и последующего выбора наиболее подходящего решения с использованием разнообразных алгоритмов обработки информации.

Конструкция нейронных сетей задаёт основу их структурной организации, определяя такие ключевые аспекты, как архитектурное устройство слоёв, численность нейронов в каждом из них, виды активационных функций, стратегии оптимизации и прочие значимые параметры. Эти элементы коллективно влияют на методику обработки входных данных сетью и формирование конечных результатов.

В арсенале современной науки представлено множество уникальных архитектур нейронных сетей.

Нейронные сети представляют собой математические модели, реализованные в виде программного обеспечения и инспирированные биологическими нейронными сетями. Таким образом, эти модели можно рассматривать как код, имитирующий функционирование мозга живых организмов (рис. 3).

Можно выделить нейросети по их поколениям:

Бинарные нейронные сети (первое поколение) используют только двоичные сигналы, где выход каждого нейрона может быть либо логической “1” (возбужденное состояние), либо логическим “0” (заторможенное состояние).

Сверточные нейронные сети (второе поколение) – специальная архитектура искусственных нейронных сетей, нацеленная на эффективное распознавание образов. Эти нейронные сети использует некоторые особенности зрительной коры, в которой были открыты так называемые простые клетки, реагирующие на прямые линии под разными углами, и сложные клетки, реакция которых связана с активацией определённого набора простых клеток.

Спайковые нейронные сети, которые также известны как импульсные, представляют собой третье поколение нейронных сетей [2].

Рис. 3. Прямые нейронные сети

Рекуррентные нейронные сети имеют обратные связи между нейронами, что позволяет им моделировать последовательные данные, такие как текст или временные ряды. Они состоят из слоев с памятью, которые могут хранить информацию о предыдущих входах и использовать ее для обработки последующих входов [3].

2. Примеры практического применения

Нейросети стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, охватывая широкий спектр прикладных областей, от медицины и финансов до разработки игр и технологий виртуальной реальности.

Применение искусственных нейронных сетей (ИНС) открывает перед человечеством впечатляющие горизонты, давая возможность анализировать массивы данных разного объема и извлекать из них значимые выводы.

Искусственные нейронные сети внедряют инновации в множество сфер жизни. Особенно заметно их влияние в таких областях, как:

1. Распознавание образов и обработка визуальной информации: искусственный интеллект применяется для идентификации лиц, распознавания объектов и жестов, а также в решении различных задач анализа изображений.
2. Анализ и понимание естественного языка: нейросети используют для машинного перевода, синтеза речи, определения тональности текстов и автоматической категоризации контента.
3. Прогнозирование и анализ данных: способности ИНС к анализу данных применяются в экономических прогнозах, исследованиях климата и других научных областях, где требуется обработка больших объемов информации.
4. Автоматизация и улучшение рабочих процессов: нейросети вносят вклад в оптимизацию производственных линий, управление запасами, прогнозирование потребностей в товарах и разработку автономных систем управления транспортом.
5. Развлечение и творчество: в игровой индустрии и кинематографе нейросети используются для создания сложных ИИ-противников и реалистичных персонажей, а также для генерации спецэффектов и анимации.
6. Автономные системы: в транспортной отрасли искусственный интеллект достиг такого развития, что стало возможным производство и использование автономных транспортных средств, включая самоуправляемые автомобили, грузовики и дроны.
7. Образование: нейросети способствуют разработке персонализированных учебных программ, анализируют успеваемость студентов и помогают создавать эффективные образовательные технологии, делая процесс обучения более интерактивным и привлекательным.
8. Бизнес: нейросети находят применение в анализе поведения клиентов, автоматизации рутинных задач и оптимизации ценообразования, тем самым внося значительный вклад в повышение эффективности и конкурентоспособности компаний.
9. Финансы: ИНС активно применяются для анализа финансовых рынков, прогнозирования цен на активы, оценки рисков и кредитного скоринга, позволяя инвесторам и финансовым организациям принимать взвешенные решения.
10. Медицина: нейросети способны автоматизировать диагностику, анализировать медицинские изображения и предсказывать риски заболеваний, значительно ускоряя процесс лечения и повышая его эффективность.
11. Промышленность: в сфере производства ИНС находят применение для повышения эффективности работы оборудования, оптимизации процессов и минимизации отходов, способствуя созданию устойчивых и интеллектуальных производственных систем [4].

В сфере информационных технологий (ИТ) нейронные сети представляют собой основу для создания множества инновационных приложений и сервисов, позволяя решать широкий спектр задач. Среди наиболее значимых направлений их использования можно выделить:

• Разработка систем автоматического распознавания речи. Эти системы позволяют машинам интерпретировать и понимать человеческую речь, облегчая взаимодействие между человеком и компьютером.
• Компьютерное зрение. Применение нейросетей в этой области включает в себя обработку, анализ и интерпретацию визуальной информации с целью выполнения различных задач, таких как распознавание объектов, лиц или сцен.
• Анализ больших данных. Нейронные сети способны эффективно обрабатывать и анализировать огромные массивы данных, выявляя закономерности и предоставляя ценные инсайты.
• Управление роботами. Использование ИИ в робототехнике позволяет создавать автономные устройства, способные к самостоятельному взаимодействию с окружающим миром.

Среди топовых сервисов, основанных на возможностях искусственного интеллекта, можно выделить Google Translate, ChatGPT от OpenAI, Tesla Autopilot, Amazon Alexa, Grammarly, систему рекомендаций Netflix, FaceApp, а также виртуальных ассистентов Siri и Google Assistant. Эти сервисы демонстрируют масштабы возможностей ИИ, охватывая широкий спектр задач от машинного перевода и автоматического вождения до обработки естественного языка и персонализированных рекомендаций, отражая его влияние на современное общество и технологический прогресс [5].

3. Тенденции и перспективы развития

Современное развитие в области ИИ характеризуется активным усовершенствованием нейронных сетей, охватывающее такие аспекты, как разработка и совершенствование алгоритмов мгновенного обучения и классификации, продвинутая обработка естественных языков, усовершенствованные механизмы распознавания образов, анализа речи, обработки сигналов, а также создание адаптивных моделей интеллектуального взаимодействия с пользователем. В этом контексте ключевыми прикладными задачами, решаемыми при помощи нейронных сетей, выступают прогнозирование финансовых тенденций, анализ данных, диагностика систем, мониторинг активности сетевых структур и защита информации от несанкционированного доступа. В последнее время значительные усилия направлены на поиск и внедрение методов, позволяющих эффективно координировать работу нейронных сетей на параллельных платформах.

В области эволюционных вычислений, находящихся на стыке автономного и адаптивного поведения цифровых приложений и роботизированных систем, значительный толчок развитию дало внедрение нанотехнологий. Эти подходы акцентируют внимание на проблематике самоорганизации, самоконфигурации и самовосстановления многокомпонентных систем, где особое внимание уделяется использованию концепций цифровых автоматов для решения поставленных задач.

Системы, основанные на принципах нечеткой логики, обретают все большее применение в структурах гибридного управления, открывая новые перспективы для развития управленческих алгоритмов. Экспертные системы сохраняют высокую актуальность, особенно в контексте разработки решений, функционирующих в условиях временных ограничений, близких к реальному времени, что подчеркивает их значимость в областях анализа, хранения и моделирования знаний.

Рост числа интеллектуальных приложений, способных эффективно решать комбинаторные задачи, свидетельствует о важности ИИ в поддержке промышленного и производственного прогресса в развитых странах.

В области искусственного интеллекта особое внимание уделяется интеграции различных логических систем, включая модальную и императивную логику, которые необходимы для обеспечения более глубокого и всестороннего понимания познавательных процессов. Это открывает путь к созданию семантических языков и систем, способных интерпретировать человеческие запросы с высокой степенью точности и эффективности.

Таким образом, продолжается активное развитие искусственного интеллекта, охватывающее как технологические аспекты, так и философские размышления о будущем взаимодействия человека и машины, подчеркивая сложность и многогранность данного направления научного поиска [6, 7].

Заключение

В заключении работы подчеркивается значимый вклад нейронных сетей в сферу аналитики данных и их применение в разнообразных аспектах жизни. Обзор основных принципов и методик использования нейронных сетей выявил основные факторы, такие как архитектурные характеристики, методы обучения и предварительная обработка данных, которые являются ключевыми для успешного выполнения задач классификации, регрессии, кластеризации и прогнозирования. Исследование современных тенденций и перспектив развития нейронных сетей показало их возможности в улучшении алгоритмов машинного обучения и создании эффективных систем для анализа данных, открывая новые горизонты для академических и промышленных исследований.