Как использовать нейросети для создания схем и графиков

Как работает нейросеть Stable Diffusion

В бесплатной версии нейронка обработает до 15 запросов от пользователя. Для начала работы нужно загрузить файл или вставить ссылку на Google Таблицы и написать запрос — можно по-русски, но бот будет отвечать по-английски. Вместе с ответами Julius AI показывает код, который привёл его к такому результату. О том, как писать корректные промты, чтобы получать лучший результат мы писали в отдельной статье.

Julius AI после запроса «Сделай график зависимости частоты использования от цели использования» предложил сделать более сложный график. Он отображает все три показателя сразу — и потому наиболее наглядно представляет результаты опроса. Переводить информацию из текстового формата в числовой не пришлось: нейросеть сделала это сама, у неё ушло около минуты.

Это чат-бот с генеративным искусственным интеллектом, который создан для анализа и визуализации данных. Julius AI может рассчитать среднее значение одного из показателей, отсортировать данные, сделать матрицу или график в формате GIF или PNG. Разработчики предлагают использовать его для научных и маркетинговых исследований в области медицины и экономики.

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 ChartAI нельзя загрузить табличные данные, так что сначала пришлось провести расчёты в таблице с ответами. По полученным числам нейросеть сделала график в формате диаграммы Ганта — и добавила в легенду даты. Убрать их в инструменте не удалось, но можно отредактировать изображение самостоятельно.

В апреле 2022 года компания OpenAI выпустила DALL-E 2. Главная особенность этой нейросети — возможность экспериментировать со стилями. Можно сгенерировать картинку в формате реализма, футуризма, а также «примерить» стиль известных художников: например, Винсента ван Гога или Василия Васильевича Кандинского.

Как установить Telegram-бот Stable Diffusion

Этап, который следует после обучения ИИ — тренировка. Она проходит по следующему сценарию: сначала нейросеть использует знакомые ассоциации, которые были получены в результате обучения, и анализирует соотношения пикселей определенных цветов в пуле известных ей изображений. После этого она формирует окончательный вариант изображения, которое соответствует запросу. Так же, как и обучение, тренировка Stable Diffusion происходит на постоянной основе.

Этот инструмент работает на модели GPT-4. Здесь не получится загрузить файл или ссылку с таблицей, как в двух предыдущих случаях. Можно ввести собственные значения или воспользоваться режимом Google Search — тогда нейросеть сначала найдёт информацию по запросу, а потом отдельным сообщением представит её в виде графика.

– 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;

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.

В основе Stable Diffusion лежит техника латентной диффузии — когда в процессе генерации система находит знакомые формы среди большого пула изображений, а затем фокусируется на них при совпадении с запросом. Как нейросеть узнает формы? Этот «навык» она получает в процессе обучения и тренировки.

После DALL-E 2 компания Сбер выпустила нейросеть ruDALL-E. Она обладает схожим функционалом, однако ее отличительная особенность — это разнообразие стилей российских и советских художников: например, можно сгенерировать изображение в стиле Казимира Севериновича Малевича и Василия Ивановича Сурикова.

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.

Эта нейросеть тоже работает как чат-бот. После загрузки табличных данных GraphMaker AI предлагает пользователю варианты запросов. Если таблица представляет собой результаты опроса, то нейросеть предложит определить самый часто встречающийся ответ или составить гистограмму зависимости одного показателя от другого. Если ни один вариант не подходит, можно ввести свой запрос — по-русски или по-английски.

Как развивались нейросети

Имея на руках данные в табличном виде, можно без труда создавать простые графики самостоятельно в Excel. Но если данные не отсортированы, или их очень много, работать с ними вручную и гибко настраивать внешний вид их представления затруднительно. Сейчас нейросети визуализируют данные не идеально, но это лишь вопрос времени, когда они станут незаменимым инструментом по работе с ними.

На начальном этапе обучения сети сотрудники Stability AI отобрали изображения с метаданными — дополнительной информацией (например, подписью под картинкой на сайте) — и сформировали пул графических данных. Они использовали подмножество из крупного сета LAION-5B, в который входит около 5 000 000 000 изображений из интернета. Большая часть картинок взята с сайтов Getty Images, DeviantArt и Pinterest — благодаря этому Stable Diffusion может применять стили современных художников.

Для презентации исследования нам нужно представить данные опроса в виде графика. Допустим, мы хотим отобразить зависимость частоты использования нейросетей от цели. В Excel или Google Таблицах можно создать график только с одним показателем, а заниматься этим вручную долго и утомительно.

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:

– 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;

Еще, у нейросетей есть заметный потенциал, если использовать их в связке. К примеру, когда один ИИ собирает или обрабатывает данные, а другой рисует много графиков или объясняет их сжато. В таком случае работу над визуальным представлением данных можно автоматизировать и заметно ускорить.

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.

Также в ChartAI есть режим Chart Interpreter, в котором нейросеть выдаёт письменный анализ графика. Режимы можно переключать левой кнопкой в строке набора. Пробный период у ChartAI включает в себя 100 запросов. Кроме классических столбчатых и круговых диаграмм нейросеть может создать тепловую карту, интеллект-карту и диаграмму Ганта.