Рассмотрены основные подходы и принципы использования нейронных систем в работе инженеров и ученых различных областей техники и технологий. Описаны возможности модуля Keras языка программирования Python
нейронные сети, 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. Джулли, А. Библиотека Keras – инструмент глубокого обучения. Пер. с анг. / А. Джулли, С. Пал – М.: ДМК Пресс, 2018. – 294 с.
