Что такое нейросети, принципы работы и как их использовать в интернет-торговле

Трудности при работе с нейросетями

– с помощью нейросетей можно создавать описания карточек товаров. Такая возможность появилась в редакторе inSales . Можно выбрать тональность текста и задать любые дополнительные условия. Результат будет готов за 30 секунд, его можно отредактировать или перегенерировать;

В 1974 году Пол Вербос разработал алгоритм обратного распространения ошибок, который до сих пор используется для обучения нейросетей. Затем Джон Хопфилд в 1985 году поразил мир своей концепцией нейронной сети, способной решать конкретные задачи. Именно работы Хопфилда возродили в мировом сообществе интерес к искусственным нейронным сетям. В течение 90-х годов алгоритм обратного распространения ошибок был значительно усовершенствован, окончательно опровергнув критику Мински о неработоспособности сетей.

В период с 1943 по 1950 год были опубликованы две важные научные работы. Первая, статья Уоррена Маккаллоха и Уолтера Питтса 1943 года, содержала математическую модель нейронных сетей. Затем в 1949 году канадский нейропсихолог Дональд Хебб опубликовал книгу «Организация поведения», в которой он дал исчерпывающее описание того, как искусственная нейронная система может обучаться самостоятельно.

Нейроны — это, по сути, микропроцессоры, и поскольку в нейронной сети их тысячи, решение задачи происходит быстро. Быстрее, чем при использовании обычных алгоритмов. Может показаться, что нейронные сети предлагают идеальное решение всех проблем, но это не так. Они являются лишь удивительным дополнением для решения конкретных задач.

Кандинский может создать картинку из описания за одну минуту. Чтобы обучить систему, инженерам пришлось загрузить 1 000 000 000 наборов картинок и слов. Чтобы использовать нейросеть, нужно написать текстовый запрос с объяснением желаемого результата. Он может быть лаконичным или развернутым, но не должен превышать 300 символов.

Они используются для генерации текста, распознавания голоса и перевода. Имеют циклы, и их основной характеристикой является включение памяти. Модель передает данные вперед и назад на предыдущие этапы для достижения оптимального результата. Слои повторяются по мере циклической передачи и хранения данных, поэтому сеть может запомнить все данные. Это помогает модели понять контекст входных данных и уточнить прогнозы выходных данных.

Looka – нейросеть делает логотипы

Это может понадобиться при добавлении отзыва на сайт, когда изображения пользователя нет. Использование стокового изображения может быть альтернативой, однако читатель может уже видеть это изображение, что может подорвать доверие к отзыву. Фотографирование реальных людей без разрешения также не является подходящим решением.

Разберём работу нейросетей на примере популярной Kandinsky 3.0 от Сбера. Для обучения и генерации конечного результата эта сеть перерабатывает огромное количество текстовых данных и изображений. Это позволяет ей создавать красивые картинки на основе заданных параметров. Вот в чём состоит принцип действия:

Нейросети перерабатывают терабайты данных и со временем выполняют поставленные задачи всё лучше. Раз за разом предлагая анализировать, генерировать и прогнозировать информацию по запросу, пользователь может обучить сеть выдавать нужный результат с наименьшими затратами времени.

Нейросети распространены повсеместно. Мы все знакомы с системой просмотра улиц от Google или Яндекс.Карт, где размытые лица и номера машин — результат работы таких сетей. Нейронные сети также используются в технологии распознавания голоса. Развлекательные проекты, использующие нейронные сети, в изобилии представлены в Интернете: MSQRD, который накладывает различные маски на лица в режиме реального времени; Mlvch, который обрабатывает фотографии через нейросеть, — являются примерами таких проектов.

Musenet способна создавать четырехминутные музыкальные произведения с использованием 10 различных инструментов, смешивая и сочетая стили от классики до поп-музыки. Вы можете выбрать композитора и жанр, а затем позволить ей сделать всю работу! Готовую музыку можно загрузить в различных форматах через веб-сайт, который работает исключительно на английском языке.

Используются для распознавания изображений, видео, объектов и лиц. В отличие от трехслойной системы типичной нейронной сети, она имеет пять слоев: входной, сверточный, объединяющий, связанный и выходной. Такая конструкция позволяет получить стабильный результат даже при изменении масштаба и угла наклона изображения. Каждый слой исследует определенный аспект изображения, а затем соединяет всю информацию вместе на выходе.

Организация данных в категории — наиболее частое применение нейронных сетей. В качестве примера можно привести решение о том, кому из группы людей выдать кредит, на основе анализа их личной информации, такой как возраст, финансовое положение и кредитная история. Нейронные сети используются для таких сложных вычислений, подобно человеческому мозгу.

Компания Google разработала специальный сайт — teachable machine — который позволяет пользователям обучать нейросеть распознавать звуки, позы и визуальные образы. Это намного быстрее, чем если бы люди вручную собирали огромное количество данных. После того как модель обучена, ее можно загрузить на google drive в виде zip-файла, чтобы можно было вернуться и продолжить работу над ней.