Нейронна мережа — це модель машинного навчання, побудована за принципом роботи людського мозку.
Вона складається з взаємопов’язаних вузлів (нейронів), які передають один одному сигнали та поступово навчаються розпізнавати закономірності у даних.
Саме нейронні мережі лежать в основі більшості сучасних систем штучного інтелекту — від розпізнавання зображень до генерації текстів.
🔍 Коротке визначення #
Нейронна мережа (Neural Network) — це математична модель, яка обробляє інформацію шляхом зважених зв’язків між штучними “нейронами”.
Навчаючись на прикладах, вона поступово оптимізує свої параметри, щоб точно відтворювати або передбачати потрібні результати.
⚙️ Як працює нейронна мережа #
- Вхідні дані надходять до шару нейронів, де кожен елемент має свою вагу.
- Сигнал проходить через приховані шари, де виконується нелінійна трансформація.
- Вихідний шар генерує результат — класифікацію, прогноз або відповідь.
Процес навчання відбувається за допомогою зворотного поширення помилки (backpropagation) і градієнтного спуску, які поступово мінімізують похибку моделі.
🧠 Типи нейронних мереж #
- Перцептрон (Perceptron) — найпростіша одношарова модель.
- Багатошаровий перцептрон (MLP) — класична мережа з кількома прихованими шарами.
- Згорткові мережі (CNN) — аналізують зображення, відео, об’єкти.
- Рекурентні мережі (RNN) — працюють із послідовними даними (мовлення, тексти, часові ряди).
- LSTM / GRU — моделі для довготривалих залежностей у даних.
- Трансформери (Transformers) — архітектура для NLP і генеративних моделей (GPT, BERT).
💡 Застосування нейронних мереж #
- Розпізнавання зображень, облич, емоцій
- Автоматичний переклад текстів
- Генерація контенту (текст, музика, зображення)
- Прогнозування цін, попиту або ризиків
- Медична діагностика та виявлення аномалій
🧮 Зв’язок з іншими поняттями #
- Машинне навчання (ML)
- Глибинне навчання (DL)
- Штучний інтелект (AI)
- Нейрон
- Backpropagation
- Transformer
⚖️ Переваги і недоліки #
Переваги:
- Висока точність у складних задачах (зображення, тексти, мова).
- Автоматичне виявлення ознак без ручного програмування.
- Адаптивність до великих обсягів даних.
Недоліки:
- Потреба у великих даних для навчання.
- Високі обчислювальні витрати.
- “Чорна скринька” — складність інтерпретації результатів.
🌍 Нейронні мережі в Україні #
- Досліджуються у лабораторіях UCU DS School, KPI AI Lab, SoftServe R&D, Data Science UA.
- Застосовуються в проєктах з медичної аналітики, розпізнавання мови та військових систем.
- Українські стартапи створюють генеративні рішення на основі нейромереж для контенту, HR, фінансів і безпеки.
📚 Джерела #
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. Deep Learning
- Nielsen, M. Neural Networks and Deep Learning
- Géron, A. Hands-On Machine Learning
- Data Science UA Resources
- UCU DS School Publications
🏷️ Категорії: #
Глибинне навчання • Машинне навчання • Штучний інтелект
