Как работают алгоритмы машинного обучения в нейросетевых приложениях?

Алгоритмы машинного обучения в нейросетевых приложениях работают следующим образом: trainingdata.ru

1. Нейросети получают большой массив правильно решённых задач. trainingdata.ru Например, тысячу чертежей домов с уже прописанными площадями. trainingdata.ru
2. После этого нейронной сети дают возможность самой решить подобную задачу. trainingdata.ru Она начинает угадывать, какой ответ от неё хотят получить. trainingdata.ru
3. Отдельный алгоритм подсказывает ей, правильно она справилась с решением или нет. trainingdata.ru Со временем нейросеть учится угадывать всё лучше, формирует связи внутри своей структуры, которые обеспечивают полезный результат. trainingdata.ru

Для успешного решения задач нейросети нуждаются: trainingdata.ru

• В данных. trainingdata.ru К ним относится всё, что может помочь обучению: статистика, исторические факты, примеры переводов с одного языка на другой, изображения. trainingdata.ru
• В признаках. trainingdata.ru Это то, на что должна обращать внимание нейросеть в процессе обучения. trainingdata.ru Например, к ним относится частотность слов в тексте, цена определённых товаров. trainingdata.ru
• В алгоритмах. trainingdata.ru Они представляют собой способы решения задачи. trainingdata.ru Обычно для каждой задачи может быть использовано множество алгоритмов, поэтому очень важно выбрать наиболее точный и эффективный из них. trainingdata.ru

Также существует глубокое обучение (deep learning), при котором нейросеть сама находит признаки данных без подсказок человека. practicum.yandex.ru Для этого она прогоняет данные через несколько слоёв и на каждом из них иерархически собирает признаки: начинает с простых, например пятна и чёрточки, и с каждым слоем собирает всё более сложные формы. practicum.yandex.ru