Чаму машыннае навучанне – гэта няпроста? Як ашукаць штучныя нейронавыя сеткі, і дзе наогул іх можна выкарыстоўваць? Адказы на гэтыя пытанні змаглі даведацца слухачы 4 кастрычніка на лекцыі, арганізаванай Саветам маладых навукоўцаў БДУ. Спікер – Віктар АТЛІГА, асістэнт кафедры дыскрэтнай матэматыкі і алгарытмікі ФПМІ БДУ, назва яго выступлення – “Як ператварыць каня ў зебру, ці Апрацоўка выяў з дапамогай штучных нейронных сетак”.
Віктар разгледзеў з розных бакоў тэму машыннага навучання, штучных нейронных сетак. У сваё апавяданне дадаў трохі гісторыі і вядомых імёнаў з гэтай галіны, сюды ж уключыў формулы і прыклады з практыкі, падзяліўся развагамі са сваіх навуковых прац. Наведалі сустрэчу ўсе ахвочыя студэнты і супрацоўнікі БДУ.
Малады навуковец распавядаў пра машыннае навучанне і пра тое, у якіх галінах яго можна прымяніць. Гэта свайго роду новы інструмент, новы шлях інжынерыі. Напрыклад, так можна вызначыць лекавую ўстойлівасць па геноме, пераўтварыць маўленне ў тэкст, класіфікаваць выявы, прадказаць змены коштаў на біткойн і іншае.
Па словах спікера, “усё найлепшае, увасобленае ў навуцы, было падгледжана ў прыроды”. Сярод такіх капірак – штучныя нейронныя сеткі. Гэта матэматычная мадэль пабудавана па прыкладзе працы сетак нервовых клетак арганізма. Як тлумачыць спікер, інфармацыя ўспрымаецца дзякуючы ўзаемадзеянню велізарнай колькасці нейронаў – клетак, з якіх складаецца мозг. Як адзначае Віктар, дадзеную канцэпцыю распрацавалі аж у 1930-х, але ключавыя матэматычныя разлікі для яе правялі пазней, праз паўстагоддзя. Лектар робіць акцэнт на выбарцы дадзеных для навучання сеткі, іх апрацоўка з’яўляецца самым складаным этапам працы.
Штучныя нейронныя сеткі дазваляюць распазнаць, што намалявана на выяве. Яны таксама ўжываюцца для апрацоўкі выяў і аналізу дадзеных. Ці можна ашукаць такую няпростую тэхналогію? Так. Лектар паказвае на экран і кажа: “Напрыклад, можна дадаць шуму да выявы без знешняй змены малюнка. Такім чынам, атрымліваем, што калі раней сетка распазнавала на малюнку панду з упэўненасцю ў больш чым 50 %, то з гэтым зменай яна выдае, што на малюнку 90 % гібон, хоць мы бачым, што гэта ўсё тая ж панда”.
Таксама з дадзенай тэхналогіяй магчыма змяніць змест малюнкаў, змяняем тэкстуры і ператвараем каня ў зебру, а яблык – у апельсін. “Але гэта спецыфічная забаўка, – жартуе лектар. – Нагадвае папулярнае прыкладанне Prisma, якое можа апрацоўваць фатаграфіі ў стылі прац вядомых мастакоў”.
Савет маладых навукоўцаў арганізуе падобныя лекцыі амаль штомесяц. Поўны пералік даступны на старонцы СМН. Ужо хутка можна будзе наведаць семінары па падрыхтоўцы навуковых прац.
Для даведкі пра лектара
Віктар Атліга – распрацоўшчык напрамку беспілотных аўтамабіляў кампаніі “Яндэкс”, выкладчык курса “Машыннае навучанне” ў школе аналізу дадзеных “Яндэкса”. Скончыў з залатым медалём Ліцэй БДУ, з адзнакай – ФПМІ БДУ. Летась скончыў магістратуру з паглыбленай падрыхтоўкай спецыяліста па спецыяльнасці “Алгарытмы і сістэмы апрацоўкі вялікіх аб’ёмаў інфармацыі”.
