Где можно применить нейросети

Интернет-поиск

Нейронные сети уже внедрены в сферу транспорта, особенно в разработке автономных транспортных средств. Они способны анализировать данные с датчиков и камер, что позволяет автомобилям самостоятельно определять преграды, обозначать дорожные знаки, оптимизировать маршрут и принимать решения на основе обстановки на дороге. Такие нейросети могут снизить число дорожных происшествий и повысить безопасность на дорогах.

В основе искусственной нейронной сети лежит устройство нервной ткани человека. Она состоит из нервных клеток, связанных между собой длинными отростками. В клетках происходят нервные импульсы, они передаются по отросткам в другие клетки. Таким образом нервная ткань обрабатывает или генерирует информацию. Сами импульсы очень сложно расшифровать: это не понятные человеку данные, а набор слабых электрических токов, которые нейроны воспринимают как информацию.

Нейронные сети играют важную роль в современных поисковых системах. Они позволяют улучшить релевантность результатов поиска, анализируя запросы пользователей и предлагая более подходящие ответы. Более того, нейросети способны адаптироваться к предпочтениям каждого пользователя и предлагать персонализированные рекомендации и контент.

Но по какой логике пересчитываются веса, понять можно. В ходе обучения нейросеть анализирует данные, а потом ей дают правильный ответ. Этот ответ для нее — числовое значение. Поэтому она подгоняет веса так, чтобы в своей работе сеть приближалась к эталонному значению. Мы подробнее расскажем об этом процессе ниже, когда поговорим про обучение.

В игровой индустрии нейронные сети применяются для создания реалистичных и умных виртуальных персонажей, а также для улучшения графики и анимации. Они помогают играм стать более интерактивными и захватывающими, создавая более реалистичные и увлекательные виртуальные миры.

Нейросети могут использоваться в клиентском сервисе и поддержке для автоматизации ответов на вопросы пользователей. Они могут анализировать текстовые запросы и предлагать соответствующие ответы, что помогает снизить нагрузку на персонал и обеспечить более быстрый и точный ответ на вопросы клиентов. Некоторые компании уже успешно применяют нейросети в чатах для обслуживания клиентов.

Искусственная нейронная сеть — не модель человеческого мозга: даже самые мощные из существующих сетей не могут достигнуть таких мощностей и подобного количества нейронов. В человеческом мозгу огромное количество нервных клеток — десятки миллиардов. В искусственных нейросетях намного меньше нейронов. Для создания нейронной сети, по возможностям равной человеческому мозгу, сейчас нет мощностей.

Структура. Нейросеть состоит из искусственных нейронов, которые соединяются между собой. У самой примитивной нейронной сети один слой нейронов, у более сложных — несколько. Часто каждый слой занимается своей задачей, например, один распознает, другой преобразует.

Перевод

Нейронные сети, основанные на искусственном интеллекте, уже давно не являются просто фантастическими идеями из научно-фантастических фильмов. Они активно внедряются во многие сферы нашей жизни и играют значительную роль в решении множества задач. В этой статье мы рассмотрим, куда уже внедрили нейросети и какие преимущества они предоставляют в каждой из них.

Классификация Такие нейросети берут заданные данные и классифицируют их. Например, могут догадаться, к какому жанру относится текст, или оценить платежеспособность человека по его банковскому профилю Предсказание Эти сети делают какие-то выводы на основе заданной информации. Сюда можно отнести как предсказание будущих доходов по текущим данным, так и «дорисовывание» картинки Распознавание Часто применяемая задача — распознавать те или иные объекты. Такие нейросети используются в умных камерах, при наложении фотофильтров, в камерах видеонаблюдения и других подобных программах и устройствах.

В сфере финансов нейросети используются для прогнозирования рыночных тенденций, анализа рисков и оптимизации инвестиционных стратегий. Они помогают финансовым аналитикам принимать более обоснованные решения, основанные на анализе больших объемов данных. Кроме того, нейронные сети могут также использоваться для обнаружения мошеннических операций, что повышает безопасность финансовых систем.

Веса. Веса — числовые значения внутри синапсов нейронов. Нейросеть подсчитывает их самостоятельно в ходе обучения. Когда нейронная сеть сталкивается в ходе обучения с каким-то признаком, который нужно запомнить, она пересчитывает веса. При этом доподлинно неизвестно, какие именно числовые значения отвечают за те или иные признаки — и как именно признаки в них преобразуются.

Нейронные сети находят применение в сфере безопасности для обнаружения аномалий и предотвращения кибератак. Они могут анализировать большие объемы данных и обнаруживать необычное поведение, которое может указывать на наличие вредоносных программ или взлома. Также нейронные сети могут помочь в разработке усовершенствованных систем контроля доступа и распознавания лиц.

Нейронные сети применяются в производственных процессах для оптимизации работы оборудования и улучшения эффективности производства. Они могут анализировать данные с датчиков и предсказывать возможные сбои оборудования, позволяя произвести ремонт до проблемы станет критической. Нейронные сети также могут использоваться для автоматизации производственных операций, что повышает производительность и качество конечного продукта.

Это опять же свойство, взятое из человеческого мозга. Нейронные связи в нашей нервной системе укрепляются, когда мы что-то выучиваем, — в итоге мы помним и делаем это лучше. Так появляются знания и навыки. У искусственных нейронных сетей так же: просто вместо физического изменения нервной ткани здесь происходит изменение числовых значений.

Нейросеть повторяет этот же принцип, но программно. Нейроны — это программные объекты, внутри которых хранится какая-то формула. Они соединены синапсами — связями, у которых есть веса: некоторые числовые значения. Веса отражают накопленную нейросетью информацию, но сами по себе, в отрыве от сети, не несут информационной ценности.

Медицина

Процесс обучения бывает ручным и автоматическим и выглядит обычно так. Нейросети дают на вход разные данные, она анализирует их, а потом ей сообщают, каким должен быть правильный ответ. Сеть устроена так, что будет «стремиться» подогнать веса синапсов, чтобы выдавать верные результаты.

Перцептроны — Это классические нейронные сети, изначально однослойные, позже многослойные. Сейчас используются в основном для вычислений. Сверточные нейронные сети — Это многослойные сети, которые состоят из чередующихся сверточных и субдискретизирующих слоев и предназначены специально для работы с изображениями. Рекуррентные нейронные сети Их особенность в возможности последовательно обрабатывать цепочки данных и «запоминать» предыдущую информацию. Поэтому их применяют для работы с изменяющимися сведениями или длинными цепочками данных, например рукописными текстами. Генеративные нейронные сети Предназначены для создания контента. Иногда используются генеративно-состязательные нейросети — связка из двух сетей, где одна создает контент, а другая оценивает его качество.

Кроме того, есть входной и выходной слои. Входной принимает информацию и преобразовывает ее, например переводит картинку в матрицу из чисел. Выходной обрабатывает результат и представляет его в понятном человеку виде. Например, результат 0,77827273 он представит как «с точностью в 78% это такой-то предмет».

Для эффективного обучения нужно много повторений. Иначе нейронная сеть будет работать неточно — ведь входные данные могут серьезно различаться, а она окажется натренирована только на один возможный вариант. Поэтому обучение проводится в несколько итераций и эпох.

Обучение не так просто, как кажется. В нейронных сетях есть эффект переобучения: если тренировочных сетов слишком много и они слишком разные, нейросеть «теряется» и перестает эффективно выделять признаки. В результате она может, например, воспринять артефакт графики как чье-то лицо или перепутать мужчину с женщиной. Это происходит из-за размытия весов. И это не единственная ошибка, просто самая известная.

Принцип действия нейросети не похож на классическую программу. Такой сети не дают четкого алгоритма: ее обучают, чтобы она могла самостоятельно выполнять ту или иную задачу. В результате деятельность программы становится менее предсказуемой, но более вариативной и даже творческой.

В последние годы с развитием нейронных сетей их стали использовать в том числе в SMM. Уже сейчас есть блоги, где изображения и другой контент частично генерируются нейросетями. Применяют их и в развлекательных целях: различные сервисы «перерисовывают» лица людей, делают из них картины, персонажей мультфильмов, вставляют лица в отрывки из кино. Все это возможно благодаря машинному обучению и нейросетям.

В области медицины нейронные сети находят широкое применение. Они помогают в диагностике заболеваний, анализе медицинских изображений (например, рентгеновских снимков и МРТ), определении риска развития болезней, прогнозировании результатов лечения и многое другое. Нейросети способны обрабатывать и анализировать большие объемы данных, что помогает врачам принимать более точные и обоснованные решения в лечении пациентов.