The main approaches and principles of using neural systems in the work of engineers and scientists in various fields of engineering and technology are considered. The capabilities of the Keras library of the Python programming language are described
neural networks, Keras, Python
В последние годы нейронные сети стали внедряться в инженерную практику различных областей техники и технологии, а также широко использоваться для решения различных научных проблем. Этот мощный математический метод моделирования позволяет выполнять анализ и прогнозирование сложных систем. Нейронные сети способны учиться на данных и выявлять закономерности, которые могут быть слишком сложными для традиционных аналитических методов.
Одной из ключевых сильных сторон нейронных сетей является их способность делать точные прогнозы на основе больших и разнообразных наборов данных. По своей сути нейронная сеть – это сложная математическая модель с большим количеством неизвестных параметров. Процесс ее обучения заключается в нахождении оптимальных значений этих параметров по имеющейся выборке данных. Такая сложная математическая работа требует от инженеров и ученых специфичных компетенций, которыми может обладать малое количество специалистов.
Для упрощения работы с нейронными сетями на языке программирования Python был создан модуль Keras, который используют для разработки и обучения различных видов нейронных сетей. Keras известен своим удобством и простотой использования, что делает его популярным выбором как среди непрофессионалов, так и среди опытных специалистов машинного обучения [1].
Keras предоставляет огромный набор классов и функций, которые позволяют быстро и легко создавать модели нейронных сетей, не беспокоясь о деталях базовой реализации. Инженеры и ученые могут использовать Keras для создания различных типов нейронных сетей, включая:
– обыкновенные нейронные сети для создания классификаторов и регрессионных моделей;
– сверточные нейронные сети для распознавания изображений;
– рекуррентные нейронные сети для анализа и прогнозирования последовательностей данных.
Одним из ключевых преимуществ Keras является его гибкость и совместимость с другими платформами машинного обучения. Это позволяет инженерам и ученым воспользоваться мощными функциями этих модулей, одновременно получая выгоду от простоты и удобства использования Keras.
Применительно к вопросам техники и технологии модуль Keras может быть использован по следующим направлениям:
– анализ обширных наборов данных. В этом ключе нейронные сети позволяют извлекать ценную информацию и закономерности, которые могут быть неочевидны с помощью традиционных подходов. Эта возможность особенно полезна в таких областях, как проектирование сложных систем, где анализ может привести к более обоснованным проектным решениям.
– оптимизация процессов и производственной цепочки. Нейронные сети можно применять для оптимизации производств продуктов, энергии, транспортных систем и т.п.
– прогнозируемое обслуживание. Во многих отраслях промышленности нейронные сети можно использовать для предсказания момента выхода оборудования или машины из строя. Анализируя исторические данные и показания датчиков в реальном времени, нейронные сети могут помочь инженерам заранее планировать техническое обслуживание, сокращая время простоев и связанные с ними затраты.
– создание систем автоматизации и робототехники. Нейронные сети играют важнейшую роль в разработке автономных систем, включая цифровых операторов процессов, роботов, дронов и т.п. Инженеры могут использовать нейронные сети, чтобы позволить этим системам воспринимать окружающую среду, взаимодействовать с ней и предпринимать адекватные управленческие действия.
В заключение можно отметить, что модуль Keras является ценным инструментом для ученых и инженеров. Он позволяет, не погружаясь в детали специфичных областей математики, создавать, обучать и использовать для своей работы нейронные сети различной сложности.
1. Dzhulli, A. Biblioteka Keras – instrument glubokogo obucheniya. Per. s ang. / A. Dzhulli, S. Pal – M.: DMK Press, 2018. – 294 s.
