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

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Фаустова К. И.

Распознавание, перевод, воспроизведение речи. Каждому известен голосовой ввод, Окей Гугл, однако, нейронная сеть DeepMind, приобретенная Google, научился более реалистично имитировать речь человека [6]. Так же стоит сказать, что на данный момент постоянно совершенствуется технология перевода иностранных слов, опять же

Наука. Нейросети пишут уникальные тексты для сайтов, еще не профессиональные, но уже очень добротные, для некоторых новостных агентств ИИ пишут новости. Более того, они создают научные статьи. В рамках эксперимента в нейронную сеть была загружена целая база научных статей, проанализировав которую сеть сама написала несколько десятков, разослала их в ряд научных журналы, где некоторые даже были публикованы. Этот факт может говорить как о халатности редакторов этих журналов, так и о высоком качестве статей, написанных сетью.

– по направлению распространения информации можно выделить сети прямого распространения и рекуррентные. Прямые чаще применяются для распознавания образов, кластеризации и классификации информации. Они не могут перенаправлять данные и работают в одну сторону — ввели запрос и сразу получили ответ. Рекуррентные сети «гоняют» информацию туда и обратно, пока не появится конкретный результат. За счёт эффекта кратковременного запоминания они дополняют и восстанавливают информацию. Такие сети очень востребованы в прогнозировании;

считающаяся почти реальностью, о нанороботах, живущих в организме человека и нейтрализующих любые зачатки болезней. Автомобилестроение с самообучающимися машинами, где функция водителя сводится к функции наблюдателя. Дроны и роботы способные учиться ориентироваться на местности, передвигаться с минимум столкновений и по любой поверхности. Прогресс в сфере науки поможет сохранить тысячи жизни, помогая как лечить, так и заменяя человека в зонах высокого риска.

Искусство. Нейронные сети могут обрабатывать фото, как по заданным параметрам, например, превращая обычный снимок в изображение по стилю похожее на указанную автором репродукцию, или превратить эскиз в проработанный рисунок, дорисовав все элементы, так же сеть может творить по собственному усмотрению, самостоятельно выбирая стиль итогового изображения. Нейросети пишут музыку, некоторые сервисы придумываю и воспроизводят простые мелодии, а есть такие, что пишут целые альбомы, придумывая слова к музыке, саму музыку создают люди, как и потом накладывают на нее слова, на выходе совместный результат оказывается неотличимым от того же, но полностью проделанного людьми. Создание первого трейлера к фильму, написание сценария, по которому отсняли артхаусное кино — сфера искусства уже не является сугубо человеческой.

Искусственный интеллект — понятие более широкое. Оно включает в себя не только нейронные сети, но и другие методы обработки информации, в том числе экспертные и логические программы. Нейронные сети — один из видов искусственного интеллекта. Их отличительная особенность — обучение и адаптация в основе алгоритмов.

Распознавание изображений — данный вид деятельности давно освоен нейронными сетями, взять хотя бы самые популярные поисковые системы, такие как Яндекс и Google, в которых реализован поиск по картинкам [5]. Загружая или кликая мышкой на картинке, выбрав задачу поиска похожих изображений, пользователь дает команду нейросети, с которой она успешно справляется и выдает аналоги, она же просматривая тысячи картинок в сети делает себе заметки, что бы потом определить что изображено на новом загруженном фото, помочь человеку найти определенные картинки, сделать теги. Но технологии шагнули еще дальше: нашумевший стартап FindFace, который использует нейронную сеть, через которую пропустили миллионы фотографий лиц, она выявила закономерности и теперь может выдавать фото похожих друг на друга людей. Эту разработку в 2015 году на международном конкурсе по распознаванию лиц признали лучшей, она обошла даже технологию распознавания от Гугл. А в 2016 году нейронные сети научились видеть сквозь замыленность. Точность распознавания составила от 80 до 90 процентов в случае с обработанными изображениями на YouTube и 5075 процентов при анализе тщательно запикселенными с помощью фоторедакторов картинками [2]. Теперь прибегать к замыливанию лица, что бы оставить человека инкогнито становится невозможным.

– 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;

Как работает нейросеть?

Вышеперечисленное — лишь малая толика от всего разнообразия применения или уже использования в сфере нейронных сетей, а сколько еще в стадии разработки или планов. Благодаря нейронным сетям с 2011 года ежегодный объем инвестиций в сферу ИИ вырос в 15 раз, но это только самое начало, если посмотреть на количество стартапов, которые развиваются в этой области, то их уже десятки тысяч и по прогнозам аналитиков сотни из них будут стоить сотни миллиардов долларов уже через несколько лет. Уже сегодня только один рынок распознавания лиц расценивается в 3 миллиарда долларов и это только одно направление нейронных сетей. Такое бурное развитие несет улучшение во многие сферы жизни человека, облегчение рутинной работы, но вместе с тем грядет опасность сокращения большого количества рабочих мест, а порой полной ликвидации целой профессии, ведь сеть сделает это быстрее, качественнее и дешевле. Людям придется искать новые подходы к

– конкуренция с людьми за рабочие места. В тех случаях, когда квалификация специалиста не особенно важна, сети могут заменить человека. Под удар попадают копирайтеры, иллюстраторы, дизайнеры, программисты. Это не значит, что у людей есть повод для паники, скорее это причина для профессионального роста и развития. Но повод, чтобы задуматься, серьёзный;

На сегодняшний момент искусственный интеллект прочно вошел в нашу жизнь и помогает в решении большого числа задач. Одно из самых перспективных направлений искусственного интеллекта, приближающего будущее из фантастических фильмов, являются нейронные сети. Уже сейчас они активно используются в бизнесе, особенно в маркетинговой работе, применяются в сфере безопасности, развлечения и других областях. Исследованиями в этой области занимаются все самые передовые компании, например, такие как Microsoft и Google, что способствует появлению все новых открытий в этой области чуть ли не каждый день.

Нейросеть — это компьютерная система, которая имитирует работу нейронов в мозге человека. Она состоит из множества «нейронов», соединённых между собой и передающих информацию по цепочке. Нейросети используются во многих сферах для решения различных задач, в том числе для распознавания образов, обработки речи и прочего.

В 2024 году тот, кто приручил нейросеть — уже как минимум на шаг опередил конкурентов. Ведь нейронные сети существенно упрощают работу и ускоряют бизнес-процессы. Что же такое нейросети, какую пользу они могут принести бизнесу, в чём отличие нейросети от искусственного интеллекта — это и многое другое вы найдёте в нашей статье. В конце материала вас ждёт список нейросетей, которые упростят работу на маркетплейсах.

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:

Если говорить о науке, то тут искусственный интеллект развивается невообразимо быстро. В медицине чуть ли не каждый день случаются новые открытия сфер применения нейросетей, чего только стоит распознавание болезни по виду сетчатки глаза. Роботы акушеры, с возможностью внутреннего обмена информацией между себеподобными с целью обучения ухода за больными, идея,

огромное количество простых процессов со множеством связей. Подобно человеческому мозгу эти сети способны обучаться. Для искусственных нейронных сетей под обучением понимается процесс настройки архитектуры сети (структуры связей между нейронами) и весов синаптических связей (влияющих на сигналы коэффициентов) для эффективного решения поставленной задачи. Обычно обучение нейронной сети осуществляется на некоторой выборке [1]. По ходу обучения сеть начинает все лучше выполнять поставленные задачи, реагировать на поставленные команды.