Трендлист

Всему есть объяснение — оно лежит в самой природе этих технологий.

Что такое «недостаток» у нейронной сети и как это влияет на работу

Нейронные сети обучаются по большому количеству примеров. Это может происходить либо напрямую через ввод информации человеком (например, вы говорите программе “Это кошка”), или автоматически из имеющихся баз данных, где информация уже размечена (тот же Google Фото). В любом случае машина со временем учится распознавать различные объекты и явления. Чем больше она видит подобных ситуаций, тем лучше понимает принципы их работы и точнее справляется с заданиями. Поэтому при недостатке данных её эффективность снижается, а иногда даже падает ниже нуля.

Почему отсутствие достаточной базы приводит к ошибкам

• Если компьютер недостаточно хорошо знает какой-либо объект, он будет путать его с похожими. Так, например, можно встретить ситуации, когда машину считают холодильником, собаку — овцой, а женщину — мужчиной. И чем меньше деталей содержится в базе знаний системы об объектах вокруг нас, тем чаще такие ошибки будут повторяться. Особенно часто случается так, что программа полностью игнорирует новые вещи, которых нет ни в одной инструкции по использованию. Например, в начале своего существования Siri практически ничего не знала про российскую действительность и могла дать очень странный совет: отправиться гулять под дождь без зонта зимой. Или предложить заказать пиццу прямо перед Новым годом вместо покупки продуктов для праздничного застолья.
• При обучении машины все данные должны содержать хоть какие‑нибудь маркеры, которые помогут определить правильный ответ программы. Если они отсутствуют, система просто начнёт делать всё подряд наугад. Подобное явление называют переобучением модели — ситуация, которая возникает, когда машине дали слишком много информации, но сама модель оказалась слабо организована внутри себя. Она начинает выдавать случайные ответы, потому что не имеет возможности структурировать полученную информацию. К тому же такая нейросетка ещё и становится более восприимчивой к изменениям во входных данных, поэтому станет реагировать на незначительно отличающиеся параметры совершенно противоположным образом. Вот почему важно давать моделям достаточное количество разнообразного материала для обучения и правильно организовывать этот материал внутри самого компьютера. Как правило, проблему решает увеличение количества доступных ресурсов, объём памяти и мощности процессора. А также использование техник глубокого обучения, которое позволяет создавать сложные структуры моделей, способные обрабатывать огромные массивы текстовых данных одновременно несколькими способами.
• Нередко бывает так, что человек хочет получить результат работы нейронной сети сразу после того, как активировал программу. Однако ему придётся подождать некоторое время — пока компьютер обработает всю базу данных, которую подготовил разработчик заранее. Конечно, скоро такой процесс займет доли секунды, но сегодня нужно иметь терпение и позволить системе работать самостоятельно хотя бы пару минут, чтобы получить наиболее качественные результаты взаимодействия.

Нельзя забывать и о том факте, что каждая новая версия программ всегда улучшается благодаря анализу ошибок предыдущих версий. Разработчики используют обратную связь пользователей, чтобы устранить недочёты и сделать продукты полезнее, удобнее и понятней. Именно поэтому каждый раз вам стоит обновляться до новых релизов своих любимых приложений и сервисов, ведь именно там находятся самые свежие патчи.オンラインのオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインออนไลน์オンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンラインオンライン