Создание нейросети
Пошаговое руководство для начинающих
В наше время нейросети стали настоящим хитом! Где только их не используют! От распознавания лиц до написания музыкальных произведений! С их помощью можно даже приготовить кофе!
Уже вроде всё предельно ясно и понятно, как всё это работает, что любой может захотеть сварганить собственную нейросеть. И тем не менее, вопрос «Как создать нейросеть с нуля?», многих ставит в тупик.
Здесь мы с тобой подробно поговорим о разработке нейронной сети, и поймём, что на самом деле это много проще, чем кажется.
В начале ответим на эти вопросы.
Что же это такое – нейросеть?
Не вдаваясь в технологические подробности, нейросеть – это система, копирующая структуру и работу нашего мозга. Она состоит из, так называемых, узлов – нейронов. Этими узлами нейросеть воспринимает и обрабатывает информацию, а также делает различные прогнозы. Может «обучаться» на данных и решать различные задачи.
Что нужно для создания нейросети?
Так, ты готов? Отлично! Давай поговорим о том, что тебе понадобится, чтобы создать простую нейросеть.
Знания и навыки
Вот смотри. Как всегда – в начале немного теории. Может, ты обладаешь навыками программирования, особенно на Python? Это будет очень кстати. И понимание таких математических основ, как линейная алгебра и статистика, тоже не повредит.
Опять же, не забудь про библиотеки, такие как TensorFlow или PyTorch!
Инструменты
> Python – язык программирования, на нём разработчики-программисты пишут нейросети.
> Библиотеки – TensorFlow, Keras, PyTorch. Их можно использовать в создании нейросетей.
> Наборы данных, которые тебе понадобятся для машинного обучения. Например, MNIST для распознавания цифр.
Схематически, процесс может выглядеть примерно так:
>Реши для себя, с какой целью ты намереваешься создать нейросеть?
>Сначала собери или найди необходимые данные для deep learning
>Очисти и отформатируй данные для лучшего восприятия моделью.
>Воспользуйся одной из библиотек, чтобы начать строить архитектуру нейросети.
>Обучи модель с использованием обучающих данных и проверь её на тестовой выборке.
>Настрой гиперпараметры и архитектуру, в зависимости от первоначальных результатов.
>Разработай приложение или API для применения твоей нейросети в реальном времени.
Как научиться создавать нейросети
Если озадачиться, то можно увидеть, что сеть полна ресурсов, которые могут этому обучить.
> Разные онлайн-курсы по созданию нейросетей. Загугли.
> Чтение книг от экспертов отрасли также может помочь
> Видеоуроки на ю-тубе могут стать отличными помощниками. На них преподаватели показывают шаг за шагом, как создать нейросеть своими руками.
> Бывают всякие тематическим форумы и сообщества. Можно к ним присоединиться и задавать вопросы, обмениваться идеями или получать поддержку от других разработчиков.
> Очень важна практика.
Начни с самых простых проектов, постепенно усложняя задачу. К примеру, как самому создать нейросеть для распознавания и классификации изображений? Потом переходи к более интересным задачам, вроде генерации текста или картинок.
Пошаговое создание нейросетей
Итак, представим, что ты уже освоил Python и выбрал одну из библиотек для ИИ. И теперь ты готов узнать, как написать нейросеть.
Установи необходимое ПО
Если ты вновь пришёл в мир Python, то первым делом стоит установить нужные библиотеки. Заходишь в терминал и вводишь:
pip install tensorflow
или
pip install torch torchvision
Загрузи нужные данные
Допустим, ты делаешь нейросеть для распознавания изображений. Тогда тебе нужно использовать, например, набор данных CIFAR-10.
Построй архитектуру нейросети
Теперь самое время создать архитектуру твоей нейросети для классификации изображений. Здесь можно использовать простую многослойную нейросеть:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
model =
models.
Sequential()
model.add(layers.Flatten(input_shape=(28, 28))
преобразуем 2D изображение в 1D
model.add(layers.Dense(128, activation='relu')) полносвязный слой
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax')) выходной слой.
Компиляция и обучение сети
Следующий шаг – компиляция и обучение нейросети. Это будет уже посложнее. Но мы справимся!
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)
Обучаем сеть.
Оценим производительность сети
После всех этих действий нужно проверить, насколько хорошо твоя новая нейросеть работает. Для этого используй такие тестовые данные:
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print(тестовая точность:,test_acc)
Ты как? Норм? Тогда едем дальше! Следующая остановка:
Как написать нейросеть на Python?
В наше время Python – это выбор номер один для большинства разработчиков, которые занимаются созданием нейросетей. Его достаточно просто изучить. К тому же, он имеет обширную экосистему библиотек, таких как TensorFlow, Keras и PyTorch.
Как создать нейросеть на Питоне?
> Понадобится последняя версия Python. Её можно скачать на его официальном сайте.
> Такие редакторы, как PyCharm или Jupyter Notebook, сделают удобным кодирование.
> Очень пригодятся знания базовых основ конструкции языка Python'а. Продвигаться в деле создания нейросетей без этих знаний, будет очень сложно.
> Ещё раз напомним – не забудь про библиотеки TensorFlow или PyTorch. Их помощь в написании нейросетей невозможно переоценить.
Как пишется нейросеть?
Напишем простую нейросеть на Python.
import numpy as np
from tensorflow.keras import layers, models
> генерация случайных данных для примера
x_train = np.random.rand(1000, 20)
y_train = np.random.randint(2, size=(1000, 1))
> создание модели
model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(32, activation='relu', input_shape=(20,)))
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
> компиляция модели
model.compile(optimizer='adam',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
> обучение модели
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
Этот мини-проект – настоящий старт! Теперь у тебя есть базовое понимание, как начинать!
Важные советы и рекомендаций по вопросу «Как сделать нейросеть»?
> Не избегай ошибок!
Изучай их и учись на них! Ошибка, заставляющая тебя искать решение - это твой лучший помощник!
> Не бойся экспериментировать!
Пробуй и смотри, как это влияет на результат!
>Найди примеры и скрупулёзно их изучай! На GitHub уже много примеров работы с нейросетями. Это сэкономит твоё время на изучении предмета и покажет, как другие решают похожие задачи.
Создать собственную нейросеть?
Это может показаться одновременно и страшным, и захватывающим. Однако, как ты уже узнал, это не так сложно!
Начнём!
✓ Определим задачи.
Прежде чем приступить к разработке, определись конкретно, какие задачи ты хочешь решить с её помощью?
Например, это может быть:
~ классификация изображений
~ генерация текста
~ рекомендательные системы
✓ Соберём данные.
Исходя из выбранной задачи, собери данные. Здесь подойдут публичные наборы данных, такие как Kaggle, или можно попробовать создать собственные.
✓ Обучим и протестируем нашу нейросеть.
Этап обучения – это ключевой момент. Важно научить нейросеть находить зависимости в данных. Раздели данные на обучающую и тестовую. Так ты сможешь понять, насколько хорошо модель справляется с новыми данными.
> обучающая нужна для обучения нейросети
> тестовая нужна для проверки её производительности на незнакомых данных.
Обязательно обновляй модель и проверяй её на этих тестовых данных, чтобы избежать проблемы переобучения.
✓ Оптимизируем её.
Мы обучили модель. Пришло время для оптимизации таких показателей, как скорость обучения, количество эпох, размер пакета и др.
В зависимости от задач, используй различные архитектуры (рекуррентные, многослойные и т.п.)
✓ Внедрим новую нейросеть!
Ну, вот! Твоя нейросеть обучена и протестирована!
Вполне реально рискнуть внедрить её в какой-нить проект, в веб-приложение или мобильное приложение.
Теперь ты знаешь, на чём пишется нейросеть и как создаются нейросети.
Успехов в твоих начинаниях, и пусть в мире нейросетей у тебя будет только позитивный опыт!
