● 

Распознавание рукописного текста (цифры от 0 до 9)

● 

Определение болезней по медицинским снимкам (здоровболен)

Как это работает? Представим, что у нас есть почтовый сервис, и мы хотим отличать спам от обычных писем. Входные данные текст письма, который преобразуется в числа (например, количество восклицательных знаков, ссылки и ключевые слова). Эти данные проходят через нейросеть, и она выдаёт результат: 95 вероятность, что письмо спам.

Регрессия используется, когда нужно предсказать конкретное число. Например:

● 

Прогнозирование цен на жильё

● 

Оценка будущих продаж

● 

Прогноз погоды

Допустим, мы хотим предсказать цену дома. Входными данными могут быть площадь, количество комнат и район. Нейросеть анализирует закономерности в данных (например, большие дома в центре города стоят дороже) и выдаёт конкретное значение, например, 10 миллионов рублей.

Кластеризация полезна, когда у нас есть большой массив данных, но мы не знаем, как их разбить на группы. Это используется в:

● 

Рекомендательных системах (группировка пользователей по интересам)

● 

Анализе ДНК (поиск схожих генетических структур)

● 

Обнаружении аномалий (поиск мошенничества в банковских транзакциях)

Например, магазин хочет разбить клиентов на группы, чтобы предложить им персонализированные скидки. Нейросеть анализирует поведение покупателей (что они покупают, когда, по какой цене) и выделяет, например, три группы: любители скидок, покупатели премиум-товаров и случайные клиенты. Это позволяет более точно настраивать маркетинговые предложения.

Нейросети работают как математические функции, превращая входные данные в осмысленные результаты. Они помогают решать задачи классификации, регрессии и кластеризации, что делает их полезными в самых разных сферах от финансов до здравоохранения.

В следующей главе мы углубимся в то, как нейросети обучаются, чтобы становиться точнее и эффективнее.

Представьте себе маленького ребенка, который учится различать животных. Он смотрит на картинки, слушает объяснения родителей и со временем начинает понимать разницу между кошкой и собакой. Нейросети обучаются похожим образом, но вместо слов и картинок они получают числа и алгоритмы. Существует три основных метода обучения нейросетей: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Давайте разберемся, как они работают.

Этот метод обучения наиболее похож на традиционный процесс обучения в школе. У нейросети есть учитель набор данных, содержащий правильные ответы. Например, если мы хотим обучить нейросеть различать котов и собак, мы показываем ей тысячи изображений животных, уже размеченных человеком: где изображен кот, а где собака.

Каждое изображение представляется в виде набора чисел (пикселей), и нейросеть пытается сопоставить их с правильным классом. Когда она ошибается, алгоритм корректирует её параметры, чтобы в следующий раз ответ был ближе к истине. Чем больше данных она обработает, тем лучше научится распознавать объекты.

Пример из жизни: Представьте, что вы учитесь печь пирог. У вас есть рецепт (обучающие данные), и вы строго следуете инструкциям. После нескольких попыток вы уже знаете, сколько муки нужно добавлять, чтобы тесто получилось идеальным. Так же и нейросеть она запоминает правильные ответы и учится воспроизводить их.

Иногда у нас нет готовых ответов. Например, представьте, что у вас есть тысяча фотографий, но вы не знаете, кто на них изображен кошки, собаки или другие животные. Нейросеть в этом случае должна самостоятельно выявить закономерности и объединить похожие объекты в группы.