Вы когда-нибудь задумывались о том, как компьютер распознаёт изображение? Как, например, он определяет, что это цифра 5, а не 6 или 8? Компьютер видит не картину, а множество пикселей разных цветов. Как же он узнает нужную форму и идентифицирует её? Как же он может из этого набора пикселей выделить нужную форму и дать ей имя?
Машинное обучение
Для распознавания рукописных цифр компьютеры используют методы машинного обучения, которые позволяют им самостоятельно учиться на основе данных. Один из таких методов — использование нейронных сетей. Нейронная сеть — это система, имитирующая человеческий мозг, которая состоит из слоев и узлов, обрабатывающих данные и передающих их от одного слоя к другому. Нейросеть состоит из слоёв, а каждый слой состоит из узлов. Каждый узел принимает на вход данные от предыдущего слоя, применяет к ним какую-то операцию и передает результат на следующий слой. Таким образом, данные проходят через всю нейросеть от входа к выходу.
Она учится на своих ошибках
Чтобы обучить нейронную сеть, ей предоставляется большое количество изображений с рукописными цифрами и соответствующими им метками. Сеть сравнивает свои предположения с правильными ответами и корректирует свои параметры для минимизации ошибок, тем самым улучшая свою способность к распознаванию. Это называется обучающим набором данных. Нейросеть сравнивает свой ответ с правильным и вычисляет ошибку. Затем она меняет свои правила так, чтобы уменьшить ошибку. Так она учится на своих ошибках и становится лучше в распознавании цифр.
Точность нейросети
После обучения эффективность нейронной сети проверяется на новых данных, которые не использовались во время обучения. Что позволяет оценить точность сети, то есть её способность правильно идентифицировать цифры. Это называется тестовым набором данных. Мы можем измерить, как хорошо нейросеть справляется с этой задачей, посчитав, сколько раз она дала правильный ответ. Это называется точностью нейросети. Чем выше точность, тем лучше нейросеть.
Испытание нейросети
Также мы можем испытать нейронную сеть на совершенно новых изображениях, которые мы сами создадим или найдем. Для этого изображение должно быть подготовлено так, чтобы соответствовать формату данных, использованных при обучении сети. Таким образом, мы можем проверить, насколько хорошо сеть справляется с распознаванием цифр в различных условиях. Мы должны подготовить картинку так, чтобы она была в том же формате, что и в нашем наборе данных. То есть мы должны сделать ее чёрно-белой, размером 28 на 28 пикселей и нормализовать ее. Затем мы можем передать ее в нейросеть и получить ответ.
В заключение
В этой статье мы рассказали, как компьютер может узнать, что нарисовано на картинке, используя нейросеть и машинное обучение. Мы рассмотрели следующие шаги:
- Подготовить данные для обучения и тестирования нейросети.
- Создать и обучить нейросеть на обучающих данных.
- Проверить нейросеть на тестовых данных и измерить ее точность.
- Протестировать нейросеть на новых данных и посмотреть, как она работает.
Надеемся, что эта статья была полезна и интересна для вас. Если вы хотите узнать больше о нейросетях и машинном обучении, вы можете посетить наш сайт neyroha.ru. Спасибо за внимание! 🙏
