Новые технологии, искусственный интеллект, будущее - с этим обычно ассоциируются нейросети. Но мало кто знает, что они начали зарождаться ещё в далёких 1940-х годах.
Сама идея создать математическую модель человеческого мозга возникла в 1943 году, позднее это направление на стыке биологии и математики выделилось в отдельную науку кибернетику. Первая идея реализации искусственной нейросети была с использованием вакуумных лампочек - они соединялись между собой, имитируя работу нейронов💡

Что-то более похожее на то, с чем мы работаем сейчас, появилось в 1958 году - знаменитый перцептрон. Это был первый прототип самообучающейся нейросети, которая могла решать простейшие задачи классификации: распознавание образов или предсказание погоды. Принцип работы заключался в преобразовании одного вида информации в другой - как, например, человеческий мозг переводит зрительную информацию в нервные сигналы🤯

Эти изобретения стали основополагающими в развитии искусственного интеллекта, но прогресс тормозили недостаток вычислительных ресурсов и оцифрованных данных, интерес к нейросетям угас на несколько десятилетий. И только с появлением достаточно мощных компьютеров, уже в 21 веке, появилась возможность создавать многослойные глубокие нейронные сети, способные решать сложные задачи обработки текста и изображений.
Плюс с массовым появлением компьютеров практически каждый человек или компания смогли собирать собственные данные в цифровом виде - как раз то, что нужно для обучения нейросетей. Именно поэтому сейчас они получили такое широкое распространение, а профессия считается самой востребованной*.

В следующих выпусках подробнее поговорим про устройство нейросетей. Ставьте 🔥 если было интересно🤗



* По данным Всемирного экономического форума Data Scientist занимает 1 место в рейтинге самых востребованных профессий до 2025 года.

#полезный_ии@data_easy