ТОП-16 нейросетей для создания приложений в 2024 году

Fig

Softr Studio — это мощная платформа, которая может использоваться для создания веб-приложений различной сложности. Она проста в использовании, предлагает широкий набор функций и доступна по цене. Если вам нужен инструмент для создания веб-приложений без написания кода, Softr Studio — это отличный вариант.

Больше мощностей. Нейронные сети работают с матрицами, так что если нейронов много, вычисления получаются очень ресурсоемкие. Известные нейросети вроде Midjourney или ChatGPT — это сложные и «тяжелые» системы, для их работы нужны сервера с мощным «железом». Так что написать собственный DALL-E на домашнем компьютере не получится. Но есть сервисы для аренды мощностей: ими как раз пользуются инженеры машинного обучения, чтобы создавать, обучать и тестировать модели.

Многие из этих нейронных сетей имеют открытый исходный код и бесплатны в использовании, такие как TensorFlow, PyTorch и Keras. Однако, если вы используете облачные сервисы или проприетарные инструменты, могут возникнуть сопутствующие расходы в зависимости от использования, масштаба и требуемых вам конкретных функций. Всегда лучше проверять информацию о лицензировании и ценах на соответствующих веб-сайтах этих платформ.

Другие методы и формулы. Чтобы нейроны обучались, нужно задать формулу корректировки весов — мы говорили про это выше. Если нейронов много, то формулу нужно как-то распространить на все из них. Для этого используется метод градиентного спуска: рассчитывается градиент по весам, а потом от него делается шаг в меньшую сторону. Звучит сложно, но на самом деле для этого есть специальные формулы и функции.

AskCody — это платформа, которая помогает разработчикам с помощью следующих инструментов: Quick Answers (быстрый поиск ответов на вопросы), Chat (Чат-бот для генерации кода), Workbook (блокнот) и Translate (перевод кода с одного языка на другой).

Человеческий мозг состоит из ста миллиардов клеток, которые называются нейронами. Они соединены между собой синапсами. Если через синапсы к нейрону придет достаточное количество нервных импульсов, этот нейрон сработает и передаст нервный импульс дальше. Этот процесс лежит в основе нашего мышления. Мы можем смоделировать это явление, создав нейронную сеть с помощью компьютера. Нам не нужно воссоздавать все сложные биологические процессы, которые происходят в человеческом мозге на молекулярном уровне, нам достаточно знать, что происходит на более высоких уровнях. Для этого мы используем математический инструмент — матрицы, которые представляют собой таблицы чисел. Чтобы сделать все как можно проще, мы смоделируем только один нейрон, к которому поступает входная информация из трех источников и есть только один выход. 3 входных и 1 выходной сигнал Наша задача — научить нейронную сеть решать задачу, которая изображена в ниже. Первые четыре примера будут нашим тренировочным набором. Получилось ли у вас увидеть закономерность? Что должно быть на месте вопросительного знака — 0 или 1?

Azure

Хотя некоторые знания в области программирования полезны, многие из этих нейронных сетей разработаны с учетом простоты. Такие инструменты, как Google ML Kit и Microsoft Cognitive Toolkit, предлагают удобные интерфейсы и готовые модели, что снижает необходимость в обширном кодировании. Также доступны многочисленные учебные пособия и форумы сообщества, которые помогут новичкам.

Я исследовал 50 различных no-code сервисов и выделил из них 16 наиболее интересных для разработки своего приложения в 2024 году. No-code сервисы — это платформы, которые позволяют создавать приложения, веб-сайты и автоматизировать процессы без необходимости писать код. В этом посте я разберу лучшие платформы, которые помогут вам создать приложения, даже если вы только новичек.

Amazon CodeWhisperer в режиме реального времени генерирует предложения для кода, начиная от его фрагментов и заканчивая полноценными функциями в интегрированной среде разработки на основе ваших комментариев и существующего кода. Сервис также поддерживает заполнение интерфейса командной строки и перевод в ней с естественного языка на bash.

Так часто происходит в реальных задачах, например, при распознавании предметов. Не у всех из них есть жесткие критерии: скажем, гипертрофированного мультяшного персонажа мы по-прежнему различаем как человека, хотя у него совсем другие пропорции. Нейронную сеть сложно научить похожему — но современные системы могут справиться и с этим.

Да, большинство из этих нейронных сетей поддерживают интеграцию с основными мобильными платформами, такими как Android и iOS. Фреймворки, такие как Core ML, специально разработаны для iOS, в то время как TensorFlow Lite обеспечивает кроссплатформенную совместимость. Некоторым сетям могут потребоваться дополнительные инструменты или оболочки для интеграции, но в целом они довольно универсальны.

Например, на вход поступает картинка. Чтобы нейросеть могла понять, что на ней изображено, она должна выделить разные элементы из картинки, распознать их и подумать, что означает сочетание этих элементов. Примерно так работает зрительная кора в головном мозге. Это несколько задач, их не смогут решить одинаковые нейроны. Поэтому нужно несколько слоев, где каждый делает что-то свое. Для распознавания часто используют так называемые сверточные нейросети. Они состоят из комбинации сверточных и субдискретизирующих слоев, каждый из которых решает свою задачу.