Нейронные сети и машинное обучение: принципы и применение

Актуальность темы. Нейронные сети и технологии машинного обучения являются фундаментальной основой современного искусственного интеллекта, обеспечивающей прорывные достижения в распознавании образов, обработке естественного языка, компьютерном зрении и автономных системах. Развитие глубокого обучения (deep learning) с 2012 года привело к качественному скачку в точности решения задач, ранее считавшихся недоступными для автоматизации. Современные нейросетевые модели, такие как трансформеры и большие языковые модели, демонстрируют способности, приближающиеся к человеческому уровню в ряде когнитивных задач. Согласно прогнозам аналитических агентств, рынок технологий машинного обучения достигнет $209,91 млрд к 2029 году. Машинное обучение находит применение в медицинской диагностике, финансовом анализе, промышленной автоматизации, персонализации сервисов, научных исследованиях. Понимание принципов работы нейронных сетей становится необходимым для специалистов различных областей.

Степень разработанности проблемы. Теоретические основы нейронных сетей заложены в работах Ф. Розенблатта, Д. Хопфилда, Дж. Хинтона. Алгоритмы обучения разработаны Д. Румельхартом, Я. Лекуном, Й. Бенджио. Отечественные исследования представлены трудами А. Н. Горбаня, В. Г. Редько, Д. А. Россиева. Современные архитектуры глубоких нейронных сетей анализируются в работах зарубежных ученых (Goodfellow et al., 2016; Chollet, 2017; Vaswani et al., 2017). Практические аспекты применения машинного обучения исследуются в работах К. В. Воронцова, А. Г. Дьяконова.

Цель работы — изучить принципы работы нейронных сетей и методы машинного обучения.

Задачи работы:

1. Рассмотреть основные архитектуры нейронных сетей и принципы их функционирования.
2. Изучить методы и алгоритмы обучения нейронных сетей.
3. Проанализировать области практического применения машинного обучения.
4. Определить перспективы развития технологий нейронных сетей.

Методы исследования: теоретический анализ литературы по машинному обучению, систематизация архитектур нейронных сетей, изучение практических применений технологии.