В последнее время мы часто слышим о нейросетях.

Сделать прикольный портрет в стиле великих художников? Это нейросети. Заменить человека с фотографии на популярную голливудскую знаменитость? Они же. Но что такое нейронные сети, и каким образом они творят эту магию? Давайте разбираться!
Нейронные сети — математические модели, которые соединены нейронами (наподобие нервной системе). Каждый из нейронов — отдельный «процессор», который обрабатывает получаемую информацию и распространяет по всей сети. Один такой процессор — слабая вычислительная единица, но собравшись в огромную сеть они могут решать большие задачи и выдавать умопомрачительный результат. Например, дипфейки!
И самое интересное: такие сети можно обучать. Чем больше информации получит нейронная сеть, тем меньше ошибок она сделает в последующих вычислениях. И тем идеальнее получится финальный результат. Выглядит схема обучения примерно так:
1. Берём базу данных, которую нужно «скормить» нейронной сети. Например, несколько сотен/тысяч фотографий Леонардо Ди Каприо.
2. Нейросеть берёт несколько примеров из базы данных и распространяет их по всей нейросети.
3. Нейросеть рассчитывает вероятность ошибки. Если вероятность велика — сеть берёт новый пример и повторяется пункт #2.
4. Если вероятность мала — сеть обучена. На фотографии действительно Леонардо Ди Каприо!
5. Начинаем снова с пункта #2.
Спустя тысячи повторений нейросеть научилась узнавать Леонардо Ди Каприо на фотографиях — теперь, например, можно привести её в финальный вид и создать сайт «Есть ли на этой фотографии Леонардо Ди Каприо?». Ну, или что-то типо того.
Потенциал у этой технологии — огромный. Нейросеть можно обучать шахматам, «скармливая» ей записи игр как базу данных, или обучить рисованию в стиле Ван Гога, используя картины художника как референсы.