Применение языка Пайтон в разработке нейросетей

В современном мире нейронные сети играют все более и более важную роль в различных сферах деятельности, начиная от медицины и финансов, заканчивая разработкой автономных автомобилей и умных домов. Такая популярность нейронных сетей обусловлена их способностью эффективно обрабатывать большие объемы данных и находить скрытые закономерности в них.

Язык программирования Python стал одним из наиболее популярных инструментов для разработки нейросетей благодаря своей простоте, гибкости и мощным библиотекам.

Python популярен и широко используется, о чем свидетельствуют высокие рейтинги в таких опросах, как индекс Tiobe и большое количество проектов GitHub, использующих Python. Python работает на всех основных операционных системах и платформах, а также на большинстве второстепенных. Многие основные библиотеки и API-сервисы имеют привязки Python или оболочки, позволяющие Python свободно взаимодействовать с этими сервисами или напрямую использовать эти библиотеки.

        Понятие нейросети: нейрон и персептрон

        Нейросети представляют собой мощный инструмент в области машинного обучения и искусственного интеллекта, имитирующий работу биологических нейронов. Основным элементом большинства нейросетей является нейрон, который выполняет вычислительные операции, и персептрон, который является одной из первых и простейших моделей нейросетей [1].

Нейрон в контексте искусственных нейросетей — это математическая модель, которая принимает входные сигналы, обрабатывает их и выдает выходной сигнал. Каждый нейрон имеет:

Входы: сигналы, поступающие от других нейронов или из внешней среды.

Весовые коэффициенты: каждый вход умножается на соответствующий вес, который определяет важность этого входа.

1. Schmidhuber, Jиrgen. Deep learning in neural networks: An overview // Neural Networks. 61: 85–117. — 2015.

2. Тарулис, А. Д. Формализация требований для средств разработки и обучения нейронных сетей / А. Д. Тарулис. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2020. — № 20 (310). — С. 52-55. — URL: https://moluch.ru/archive/310/70051/ (дата обращения: 30.10.2024).

3. Балабанов, Н. Р. Обзор библиотек обучения нейронных сетей на языке Python / Н. Р. Балабанов. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2020. — № 46 (336). — С. 6-8. — URL: https://moluch.ru/archive/336/75084/ (дата обращения: 30.10.2024).

4. Гергет О.М., Игнатишина Ф.А. Применение нейросетевых моделей для обработки и анализа медицинских данных // Автоматизация и моделирование в проектировании и управлении. 2022. №3 (17). С. 24-33.

5. Леметюйнен Ю.А., Дударов С.П. Сравнительный анализ возможности нейросетевого моделирования на языке программирования Python и в среде MATLAB // Успехи в химии и химической технологии. ТОМ XXXV. 2021. №3. С. 6-12.

6. Альбовский А.В., Егоров Н.А., Романюк А.Г. Реализация нейронной сети с помощью языка программирования Python // Colloquium-journal. 2020. С.9-14.

7. Катанов, Ю. Е. Цифровой керн: нейросетевое распознавание текстовой геолого-геофизической информации / Ю. Е. Катанов, А. И. Аристов, А. К. Ягафаров, О. Д. Новрузов. - DOI 10.31660/0445-0108-2023-3-35-54 // Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. - 2023. - № 3. - С. 35-54.

8. Казначеева А.А., Власенко О.М., Захаркина С.В., Ступак М.М. Применение нейросетевых технологий в задачах контроля качества изделий текстильной промышленности // Инженерный вестник Дона, №1 (2024).

9. Пучков Е.В., Терехов С. Разработка системы хранения ансамблей нейросетевых моделей // Программные продукты и системы. 2017. Т.30. №1. С.123-129.

10. Созыкин А.В. Обзор методов обучения глубоких нейронных сетей // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2017. Т. 6, № 3. С. 28-59.

11. Богданов П.Ю., Краева Е.В., Веревкин С.А., Пойманова Е.Д., Татарникова Т.М. Программные среды для изучения основ нейронных сетей // Программные продукты и системы. Т. 34. № 1. С. 145-150

12. Абдуллаев, Э. А. Анализ данных на Python / Э. А. Абдуллаев. — Текст: непосредственный // Молодой ученый. — 2024. — № 4 (503). — С. 6-7. — URL: https://moluch.ru/archive/503/110766/ (дата обращения: 30.10.2024).

13. Таршхоева, Ж. Т. Язык программирования Python. Библиотеки Python / Ж. Т. Таршхоева. — Текст: непосредственный // Молодой ученый. — 2021. — № 5 (347). — С. 20-21. — URL: https://moluch.ru/archive/347/78102/ (дата обращения: 30.10.2024).

14. Альферьев Д.А. Программные средства моделирования и разработки систем искусственного интеллекта // Крымский научный вестник, №1 (26), 2020. С. 14-17.