Начать изучение и самостоятельную работу по созданию нейросети для чайников лучше с простых проектов. Чтобы научиться писать сложные программы, изучите основы математики, алгоритмов и выберите подходящий язык программирования. А теперь обо всем по порядку.
Виды нейросетей
Существует несколько типов нейронных сетей, каждый из которых имеет свои особенности и подходит для решения той или иной задачи:
- Сети прямого распространения. Классические, подходят для классификации и регрессии данных.
- Сверточные нейронные сети. Открывают изображения, анализируют текст и аудио, распознают образы.
- Рекуррентные. Обрабатывают последовательные данные: время, язык, звук.
- Глубокие. Применяются для классификации, сегментации, анализа текста и изображений.
- Генеративно-состязательные сети (GAN). Создают новые данные, например изображения, которых нет в БД.
- Самоорганизующиеся карты Кохонена. Это самообучающийся алгоритм для роботов.
- Многослойные персептроны. Используются для анализа речи, распознавания лиц и символов.
Понимание специфики каждого типа нейросети – важная часть работы с AI.

На каких языках можно разработать нейронные сети
Языки, на которых пишут код для машинного обучения:
- Python. Оснащен обширной стандартной библиотекой, включающей Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch и др.
- R. Используется в статистических вычислениях и анализе данных.
- Java. Поддерживается библиотеками Deeplearning4j и Keras.
- C++. Укомплектован Caffe, TensorFlow и Torch для того, чтобы разработка с нуля не доставила проблем.
- Matlab. Интерактивная среда для научных вычислений и анализа данных.
Выбор, на каком языке программирования писать код, зависит от задачи проекта и личных предпочтений разработчика.
Принцип работы нейросетей
Нейросети – это алгоритмы машинного обучения, подражающие работе человеческого мозга. Они также состоят из нейронов, которые передают друг другу сигналы.
Каждый «отросток» нейрона принимает входные данные, обрабатывает их и генерирует конечный результат.
Порядок выглядит так:
- Процесс обучения. Сеть самостоятельно учится на основе входящей информации, описаний, отвечающих поставленной задаче.
- Прогнозирование. После обучения модель получает данные, пропускает их через слои нейронов и выдает конечный результат.
- Обновление весов. Корректировка идет, пока ошибка не перестанет происходить или не станет минимальной, а результат не выйдет максимально корректным. Обозначаются точками 1 или 0.

Создание простейшей нейросети своими руками
Для настройки параметров простой сети своими руками в домашних условиях подойдут Python и библиотека NumPy.
Основные шаги:
- импортирование библиотек;
- определение переменных;
- определение функции активации;
- обучение нейросети;
- тестирование.
Это самая простая модель нейросети для чайников.
Какой язык лучше всего подходит для создания
Для написания нейросетей используют несколько языков программирования, но самый популярный – Python. Построить свои уроки лучше на нем.
Существуют ли конструкторы нейронных сетей
Конструктор – это создание нейронной сети онлайн без необходимости писать код.
Самые популярные:
- Google Cloud AutoML. Работает на основе облачных вычислений Google.
- IBM Watson Studio. Конфигурирует и масштабирует нейросети в IBM Cloud.
- Microsoft Azure Machine Learning Studio. Дает пользоваться моделями, предоставленными Microsoft.
- TensorFlow PlayGround. Бесплатная программа для начинающих, легко и быстро разрабатывает модель в браузере.