Введеиие или зачем тебе вообще своя нейросеть
Если ты держишь в руках эту книгу, скорее всего, ты хочешь разобраться в том, как работают нейросети, и, возможно, создать свою. Не просто "поиграться", не просто нажать на кнопку, а понять суть – и собрать инструмент, который работает под твои задачи. Это правильная цель.
Сегодня нейросети повсюду – в поиске, в рекламе, в банковских решениях, в голосовых помощниках и в камерах смартфонов. Они пишут тексты, рисуют картинки, подбирают музыку и советуют фильмы. Но вот парадокс: чем больше таких сервисов становится «доступными и бесплатными», тем больше пользователей начинают задаваться вопросом: а кто в этой цепочке – продукт?
Опыт общения с крупными нейросетевыми системами показывает: если продукт бесплатен – продуктом становишься ты сам. Ты, твои запросы, твой стиль общения, твои данные. Всё это анализируется, обрабатывается, запоминается – но не ради тебя. Не чтобы ты в следующий раз получил «лучший ответ». А чтобы система стала умнее, быстрее, точнее. Ты – обучающая выборка.
Иногда эти сервисы и вовсе устроены так, что никаких «объёмов пользовательских данных» они не хранят: после сессии твои данные выгружаются, освобождая память. В лучшем случае они попадают в обезличенный журнал, в худшем – просто исчезают. В таких условиях бессмысленно говорить о «настройке» под тебя, об «обучении на твоих задачах». Это не инструмент – это стенд для демонстрации.
Да, это может быть забавно. Да, иногда получается красиво. Но в долгосрочной перспективе это тупиковый путь: ты зависишь от интерфейса, не контролируешь модель, не понимаешь, как она принимает решения – и не можешь встроить её в свои процессы. У тебя нет инструмента – только интерфейс к чужому серверу.
Поэтому мы пойдём другим путём
В этой книге мы не будем изучать математику ради математики. Мы не будем писать километры кода, чтобы «почувствовать дух open source». Мы пойдём по прямой линии: от понимания к реализации, от простого к работающему.
Ты узнаешь:
* как устроен искусственный нейрон и как из них собирается сеть;
* как обрабатывать данные, чтобы с ними могла работать модель;
* как обучить свою сеть и проверить, действительно ли она «поняла» задачу;
* как использовать готовые модели и адаптировать их под себя;
* и как в итоге встроить свою нейросеть в реальное приложение – хоть на сайте, хоть в CRM, хоть в чат-боте.
