Концептуальные основы практического использования нейронных сетей: проблемы и перспективы

Аннотация

Ключевые слова: Статья посвящена вопросам анализа современных искусственные нейронные направлений практического использования искусственных сети, нейронных сетей в различных направлениях человеческой машинное обучение, жизнедеятельности. Дается определение нейронной сети, под глубинное обучение, проблемы и перспективы которой понимается важный компьютерный инструмент, использования нейронных использующийся как правило в целях решения узкого круга сетей, способы применения практико-ориентированных задач, основанный на нейронных сетей в использовании входящей информации и имитирующий работу человеческой человеческого мозга. В статье также описывается опыт жизнедеятельности. применения нейронных сетей в различных направлениях деятельности, определяется общий набор функций, реализуемых нейронными сетями, представляются типы нейронных сетей и система их архитектуры. 1 Senior Backend Developer, San Diego, CA, US Your Next Agency. E-mail: drdispool@gmail.com Жамият ва инновациялар – Общество и инновации – Society and innovations Issue – 4 № 1 (2023) / ISSN 2181-1415 SUMMARY Реферат на английском языке. The purpose of this study is to analyze the modern conceptual foundations for the practical use of neural networks, as well as to identify the characteristic problems and prospects of these processes. In the work, we focus on the use of such methods as analysis, synthesis, comparison, generalization, comparison, deductive and inductive methods, and observation. The study discusses the concept of an artificial neural network, emphasizing that the main advantage of the practice of using neural networks is their learning ability and the possibility of introducing into information systems as a supporting and predictive element. Neural networks are a fairly important computer tool, which is usually used to solve a limited range of practice-oriented problems; neural networks can help you to make solutions to the tasks and problems based on the analysis of the information provided and self- learning. The system of neural networks is aimed at studying process characteristics and determining patterns by analogy with the work of the human brain. It has been determined that neural networks make it possible to find patterns in supplied data and use them in modelling processes. Such areas of application of artificial neural networks as recognition and classification, management decision-making, clustering, predictive operations, object replacement, compression, data analysis, structure optimization, and others are described. It is clarified that neural networks can: reduce the costs of performing tasks in comparison with traditional approaches, search for alternative directions for solving the task, fulfil the goal, including with a small amount of input information, independently avoid mistakes, maintain efficiency for a long time and speed, learn and apply in a wide range of variations, perform parallel processes and thereby increase efficiency. At the same time, neural networks have some specific problems, including the need for high computing power (rather expensive), the presence of imperfect algorithms that require improvement in practical application, the difficulty of human perception of the relationship between incoming data and the initial result obtained, the duration of development and adjustment of effective neural network, high cost of computing. Реферат на русском языке. Цель настоящего исследования - проанализировать современные концептуальные основы практического использования нейронных сетей, а также определить характерные проблемы и перспективы данных процессов. В работе мы фокусируемся на использовании таких методов, как анализ, синтез, сравнение, обобщение, сопоставление, дедуктивный и индуктивный методы, наблюдение. В исследовании рассматривается понятие искусственной нейронной сети, подчеркивается, что главное преимущество практики использования нейронных сетей заключается в их обучаемости и возможности внедрения в информационные системы в качестве поддерживающего и прогнозирующего элемента. Нейронные сети представляют собой достаточно важный компьютерный инструмент, использующийся как правило в целях решения узкого круга практико-ориентированных задач; нейронные сети позволяют формировать решения поставленных задач и проблем на основании анализа предоставляемой информации и самообучения. Система нейронных сетей направлена на изучение процессных характеристик, определение закономерностей по аналогии с работой человеческого мозга. Определено, что нейронные сети позволяют учитывать постоянно поступающие потоки информации и учитывать их в процессах моделирования. Описаны такие сферы применения искусственных 2 Жамият ва инновациялар – Общество и инновации – Society and innovations Issue – 4 № 1 (2023) / ISSN 2181-1415 нейронных сетей, как распознавание и классификация, принятие управленческих решений, кластеризация, выполнение прогнозных операций, замена объектов, сжатие, анализ данных, оптимизация структуры и