Топ 5 нейросетей: их плюсы и минусы – подробный туториал для новичков

Вступление

С тех пор как в мире технологий появился термин «нейронная сеть», он стал частью повседневной речи. Люди говорят о «моделях глубокого обучения», о «нейросетевых решениях» и даже просто о «AI‑приложениях». Но что это такое на самом деле? Как они работают? И какие из них стоит использовать, если вы только начинаете свой путь в машинном обучении? В этой статье мы разберём пять самых популярных нейросетей, их преимущества и недостатки. Плюс – подробный пошаговый инструктаж по настройке каждой из них для тех, кто ещё не знаком с терминологией «pip install», «virtualenv» и т.д. Всё в живом, разговорном стиле: я уже пробовал всё это на практике и готов поделиться опытом.

1. TensorFlow – от Google до ваших проектов

Что такое?

TensorFlow – это библиотека для численных вычислений с открытым исходным кодом, созданная исследовательской группой Google Brain. Она позволяет строить модели глубокого обучения как графы данных, а затем запускать их на CPU, GPU или даже TPU.

Плюсы

Минусы

Как поставить и запустить первую модель

# 1. Создаём виртуальное окружение (лучше не трогать глобальные библиотеки)
python3 -m venv tf_env
source tf_env/bin/activate   # Windows: tf_env\Scripts\activate

# 2. Устанавливаем TensorFlow (CPU‑версия, если нет GPU)
pip install --upgrade pip
pip install tensorflow==2.15.0

Ошибка №1: ImportError: libcusolver.so.10: cannot open shared object file.
Это значит, что вы пытались запустить GPU‑версию без установленного CUDA. Решение – перейти на CPU‑версию или установить нужный пакет.

# 3. Минимальный пример: модель классификации MNIST
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)

model.compile(optimizer='adam',
              loss=loss_fn,
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
print("Тестовая точность:", model.evaluate(x_test, y_test)[1])

Вопрос: «А что если я хочу использовать GPU?»
Ответ: просто установите pip install tensorflow-gpu==2.15.0 и убедитесь, что CUDA 11.x + cuDNN 8.x уже есть в системе.

2. PyTorch – от Facebook

Что такое?

PyTorch – динамическая библиотека глубокого обучения с открытым исходным кодом, разработанная Meta (Facebook). Она известна своей гибкостью и простотой отладки благодаря динамической графической модели.

Плюсы

Минусы

Установка и пример

# 1. Виртуальное окружение
python3 -m venv torch_env
source torch_env/bin/activate

# 2. Устанавливаем PyTorch (CPU‑версия)
pip install --upgrade pip
pip install torch==2.4.0 torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

Ошибка №1: RuntimeError: CUDA error: unrecognized device – попытка запустить GPU‑версию без драйвера.
Решение: либо установить CPU‑версию, либо обновить NVIDIA драйверы и CUDA.

import torch
from torchvision import datasets, transforms

# 3. Подготовка данных MNIST
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True,
                               download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset,
                                           batch_size=64, shuffle=True)

# 4. Определяем простую модель
class SimpleNN(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        self.flatten = torch.nn.Flatten()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(28*28, 128)
        self.relu = torch.nn.ReLU()
        self.dropout = torch.nn.Dropout(0.2)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.flatten(x)
        x = self.relu(self.fc1(x))
        x = self.dropout(x)
        return self.fc2(x)

model = SimpleNN()
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 5. Обучение
for epoch in range(5):
    for data, target in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
print("Обучение завершено.")

Вопрос: «Можно ли использовать GPU?»
Ответ: просто установите pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 и убедитесь, что CUDA 11.8 установлен.

3. Keras – простая надстройка над TensorFlow

Что такое?

Keras изначально был независимым фреймворком, но теперь является официальной высокоуровневой API внутри TensorFlow. Он позволяет быстро строить модели без глубокого погружения в детали графов.

Плюсы

Минусы

Как поставить и запустить

# 1. Виртуальное окружение
python3 -m venv keras_env
source keras_env/bin/activate

# 2. Установка Keras (встроенный в TensorFlow)
pip install tensorflow==2.15.0

Ошибка №1: ImportError: cannot import name 'tf'.
Это значит, что вы импортировали Keras из старой версии, а не из TensorFlow. Решение – использовать from tensorflow import keras.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
print("Тестовая точность:", model.evaluate(x_test, y_test)[1])

Вопрос: «Можно ли использовать Keras для более сложных задач?»
Ответ: да – можно подключать кастомные слои, комбинировать модели и даже интегрировать с PyTorch через tf.keras.utils.

4. Scikit‑Learn – классика машинного обучения

Что такое?

Scikit‑Learn – это библиотека Python для традиционного машинного обучения (регрессии, классификации, кластеризации). Она не использует графы вычислений, а предоставляет простые API.

Плюсы

Минусы

Установка и пример

# 1. Виртуальное окружение
python3 -m venv sklearn_env
source sklearn_env/bin/activate

# 2. Устанавливаем scikit-learn
pip install scikit-learn==1.5.0

Ошибка №1: ImportError: numpy.core.multiarray failed to import.
Это значит, что пакет NumPy не совместим с текущей версией Python. Решение – обновить NumPy: pip install --upgrade numpy.

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 3. Загрузка датасета Iris
data = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 4. Масштабирование признаков
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 5. Обучаем логистическую регрессию
model = LogisticRegression(max_iter=200)
model.fit(X_train, y_train)

predictions = model.predict(X_test)
print("Точность:", accuracy_score(y_test, predictions))

Вопрос: «Может ли scikit‑learn работать с большими данными?»
Ответ: да, но для больших объёмов лучше использовать joblib для параллельной обработки или переходить к библиотекам вроде XGBoost.

5. FastAI – ускоренный фреймворк на основе PyTorch

Что такое?

FastAI – высокоуровневая библиотека, построенная поверх PyTorch, которая упрощает создание и обучение моделей для компьютерного зрения, NLP и табличных данных.

Плюсы

Минусы

Установка и пример

# 1. Виртуальное окружение
python3 -m venv fastai_env
source fastai_env/bin/activate

# 2. Устанавливаем FastAI (внутри уже есть PyTorch)
pip install fastai==0.10.60

Ошибка №1: RuntimeError: No CUDA runtime is available.
Это значит, что вы пытаетесь использовать GPU без установленного CUDA. Решение – установить CPU‑версию или обновить драйверы.

from fastai.vision.all import *

# 3. Загружаем датасет CIFAR-10 (из коробки)
path = untar_data(URLs.CIFAR_10)

# 4. Создаём DataLoaders
dls = ImageDataLoaders.from_folder(path, valid_pct=0.2, seed=42,
                                   item_tfms=Resize(224))

# 5. Обучаем ResNet34
learn = vision_learner(dls, resnet34, metrics=accuracy)
learn.fine_tune(1)
print("Тестовая точность:", learn.validate()[1])

Вопрос: «Можно ли использовать FastAI для NLP?»
Ответ: да – просто импортируйте fastai.text.all и используйте готовые датасеты, как TextDataLoaders.from_csv.

Как выбрать подходящую нейросеть

Критерий TensorFlow PyTorch Keras (TF) Scikit‑Learn FastAI
Гибкость ★★★★☆ ★★★★★ ★★★☆☆ ★★☆☆☆ ★★★★☆
Масштабируемость ★★★★★ ★★★★☆ ★★★★☆ ★★☆☆☆ ★★★☆☆
Лёгкость начала ★★★☆☆ ★★★★☆ ★★★★★ ★★★★★ ★★★★☆
Поддержка GPU ★★★★★ ★★★★★ ★★★★☆ ★★☆☆☆ ★★★★☆
Если вам нужна максимальная гибкость и масштабируемость – TensorFlow или PyTorch. Если вы только начинаете, Keras (встроенный в TF) и FastAI дают быстрый старт. Для классических задач без глубокого обучения Scikit‑Learn остаётся лучшим выбором.

Итоги

Выбирайте по своим задачам и уровню комфорта. Если сомневаетесь – начните с Keras или FastAI, а потом переходите к более продвинутым решениям.
26.08.2025 12:59:37