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

Что такое нейросеть, почему нейросеть и ИИ не одно и то же

Чтобы бизнесу обрести помощника в виде нейросети, нужно разобраться, что это. Предположим, что человеческий мозг — это компьютер. Он содержит огромное количество «проводов» и «переключателей», которые соединяют различные части и помогают думать и запоминать. Эти «провода» и «переключатели» — нейроны. Во время мыслительного процесса и запоминания эти нейроны соединяются по-новому, за счёт чего происходит запоминание и обучение.

По сути, принцип работы нейронных сетей, о которых мы сейчас рассказываем, близок к человеческой нервной системе. Каждый нейрон здесь – это этакая ячейка, у которой имеется множество входных отверстий для получения информации и одно выходное. Каким образом многочисленные входящие сигналы формируются в выходящий, как раз и определяет алгоритм вычисления.

Но что еще главное – людям понравилось, и они стали готовы платить за развлечение. В итоге, когда пару лет назад белорусские разработчики создали приложение MSQRD, добавляющее маски к вашим лицам на камере онлайн, они и подумать не могли о том, что пользователем забавной игрушки станут миллионы. Популярность приложения стала так высока, что Facebook купила их за 85 миллионов долларов. Неплохо для небольшой компании!

– 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;

В нескольких абзацах расскажем, что это такое, как работает и чего ждать. Сразу скажем – на научную точность не претендуем, потому что тему в трех словах не опишешь, зато оставим в конце несколько ссылок на интересные примеры использования нейронных сетей, которые могут пригодиться и вам.

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.

Как происходит обучение нейросетей

– 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;

Среди основных областей применения нейронных сетей — прогнозирование, принятие решений, распознавание образов, оптимизация, анализ данных. Нейросети лежат в основе большинства современных систем распознавания и синтеза речи, а также распознавания и обработки изображений. Они применяются в некоторых системах навигации, будь то промышленные роботы или беспилотные автомобили. О примерах мы поговорим чуть позже, а пока же узнаем…

Сама нейросеть представляет собой систему из множества таких нейронов (процессоров). По отдельности эти процессоры достаточно просты (намного проще, чем процессор персонального компьютера), но будучи соединенными в большую систему, нейроны способны выполнять очень сложные задачи по сбору информации, ее анализу и созданию новой. Вот вам хорошо иллюстрирующий этот принцип работы пример:

Самый простой пример – «умные» плейлисты музыки (например, Яндекс.Музыка подбирает уникальный плейлист исходя из того, чтобы слушаете чаще всего) или видео на YouTube . Совпадение? Не думаем. Точнее, знаем, что так работают нейронные сети, которые получают поступившую от вас, а также миллионов похожих на вас людей, и прогнозируют то, что вам может понравиться. Вы, кстати, можете им помочь, посмотрев или нет предложенный ролик или пропустив песню. Поисковый алгоритм тут же будет чуть изменен.

Ну а последние несколько месяцев и вовсе принесли нейронным сетям и их создателям небывалую славу: выстрелило приложение FaceApp, показывающее, как вы будете выглядеть через энное количество лет. Наверное, пока мы пишем эту статью, кто-то изобрел нейросеть, которая напишет эту статью за меня… Но на самом деле, развлечения – это не предел использования нейронных сетей. Куда важнее то, чему они могут научиться и чему научить нас.

– 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;