Автомобили с автопилотом один из самых ярких примеров применения нейросетей. Они должны видеть окружающий мир и мгновенно принимать решения, чтобы безопасно передвигаться.

Как это работает? Камеры на автомобиле снимают дорогу, а нейросеть анализирует изображение, выделяя важные объекты: другие машины, пешеходов, светофоры, дорожные знаки. Причем сеть не просто фиксирует объект, а предсказывает его поведение. Например, если человек идет по тротуару и повернул голову в сторону проезжей части, алгоритм может предположить, что он собирается перейти дорогу, и подготовить автомобиль к остановке.

Tesla, Waymo и другие компании уже активно используют такие технологии. Они продолжают учить нейросети справляться со сложными ситуациями например, распознавать временные дорожные знаки или понимать жесты регулировщика.

Когда мы вводим запрос в Google или Яндекс, поисковая система не просто ищет точное совпадение слов, а старается понять смысл запроса. Например, если вы спрашиваете погода завтра, она покажет прогноз, а не статьи о погоде в целом. За этим стоит работа мощных языковых моделей.

Как это работает? Поисковые системы используют нейросети, которые анализируют миллиарды текстов и находят между ними смысловые связи. Они понимают синонимы, грамматические конструкции и даже контекст запроса.

Одним из самых продвинутых примеров является модель BERT, разработанная Google. Она помогает поиску учитывать не только отдельные слова, но и их взаимосвязь в предложении. Благодаря этому поиск стал более точным и полезным.

Кроме поисковых систем, нейросети анализируют текст в чат-ботах, системах перевода (например, Google Translate) и сервисах проверки грамматики.

Распознавание лиц, объектов и текста это лишь малая часть того, что могут делать нейросети. Они помогают нам делать фотографии лучше, безопаснее ездить и быстрее находить нужную информацию. Эти технологии продолжают развиваться, а значит, в будущем их применение станет еще шире и интереснее.

Глава 3.1. Нейросети как математические функции

На первый взгляд, нейросети могут показаться чем-то сложным и загадочным. Но если упростить их суть, они работают как математические функции, которые преобразуют входные данные в выходные. Это похоже на то, как работает калькулятор: вы вводите числа, он производит операции, и в итоге выдаёт ответ. Только в случае нейросетей операции сложнее, а результат зависит от многослойных вычислений.

В этой главе мы разберёмся, как нейросети выполняют задачи классификации, регрессии и кластеризации, а также рассмотрим реальные примеры их применения.

Любая нейросеть получает на вход данные. Это могут быть изображения, текст, звук или числовые показатели. Независимо от типа, все они превращаются в набор чисел, который затем проходит через слои нейросети.

Например, если нейросеть анализирует фотографию, она сначала преобразует изображение в массив чисел (матрицу пикселей). Затем эти числа проходят через математические операции складываются, умножаются, взвешиваются и на выходе получается предсказание. Если сеть обучена распознавать кошек и собак, то результатом работы будет, например, 90 вероятность, что на фото кошка, и 10 что собака.

Классификация это один из наиболее распространённых видов задач для нейросетей. Она используется, когда данные нужно распределить по категориям. Примеры:

● 

Определение спама в электронной почте (спамне спам)