Что такое нейросеть: как устроен человеческий мозг «в цифре»

Типы нейросетей

Нейросети и технологии искусственного интеллекта становятся важным инструментом для компаний по всему миру. В крупных бизнесах активно используют нейросети для автоматизации процессов, анализа данных, генерации контента и решения других задач, требующих высокой точности и скорости. Компании внедряют нейронные сети, чтобы оптимизировать бизнес-процессы, улучшить качество сервиса и быстрее принимать решения. Вопрос лишь в том, как эффективно применять эти технологии. В статье расскажем, что такое нейросети, как они работают, и в каких областях бизнеса они могут приносить наибольшую пользу. Мы рассмотрим, как компании могут внедрить искусственный интеллект для автоматизации, улучшения пользовательского опыта и повышения конкурентоспособности.

<> Другой мощный инструмент — Midjourney, который дает генерировать изображения на основе текстовых описаний. Это позволяет человеку создавать уникальные картинки для маркетинговых кампаний, фотографии для социальных сетей или проект в блог и на сайт. Компании, работающие в сфере цифрового маркетинга, активно применяют Midjourney для ускорения разработки визуальных материалов.

<> Приложение Suno AI использует нейросети для создания музыкальных треков на основе параметров: жанр, голос, настроение и продолжительность. Человек может использовать нейросеть для создания фоновой музыки в видеороликах, подкастах или рекламных кампаниях. Это позволяет брендам персонализировать музыкальное сопровождение своих материалов и повысить их эффективность в социальных сетях или на других платформах.

Нейросети применяют в маркетинге для создания персонализированных предложений. С помощью нейросетей эксперты анализируют предпочтения клиентов, их поведение на сайте и в соцсетях. Это позволяет создавать индивидуальные рекомендации, что повышает вовлеченность и конверсии. ИИ могут автоматически адаптировать рекламные сообщения под каждого клиента, сгенерировать креативы интересно, улучшить таргетинг и снизить расходы, чтобы реклама была более выгодной.

Чтобы нейросеть работала с высокой точностью, важно использовать размеченные сведения. Это означает, что каждый элемент данных сопровождается точной аннотацией. Например, при обучении нейросети распознавать изображения, каждое фото должно быть специально подписано — что именно на нем изображено. Это помогает нейросети быстрее находить закономерности и минимизировать ошибки. Размеченная информация может быть собрана вручную или с использованием автоматических систем, таких как капчи Google. Чем больше точно размеченных данных получает нейросеть на этапе обучения, тем лучше она справляется с задачами в реальных условиях.

Глубокие нейронные сети отличаются тем, что искусственные нейроны в них связаны друг с другом, а каждой такой связи присваивается определенный вес, который отражает ее значимость. Кроме того, связь между нейронами может быть «упреждающей». Это означает, что данные проходят через них только в одном направлении. Такое происходит, если значение «веса» соединения ниже заданного.

Чем занимается специалист по нейронным сетям

Разработчик нейронных сетей — это специалист, который создает архитектуру, а также решает теоретические и прикладные задачи систем искусственного интеллекта. Он, в частности, проектирует методики машинного обучения и ведет аналитическую работу в области специализированного программного обеспечения.

CNN были разработаны в 1988 году. Они оптимальны для работы с изображениями и видео. Они анализируют данные по частям, выделяя ключевые элементы, такие как границы объектов. Благодаря этому нейросети распознают лица, классифицируют предметы или анализируют визуальные сведения. CNN незаменимы в задачах компьютерного зрения, расшифровки медицинских снимков и генерации изображений.

Идею нейронных сетей впервые предложили исследователи из Чикагского университета Уоррен Маккалоу и Уолтер Питтс в 1944 году. Первую обучаемую нейросеть в 1957 году продемонстрировал психолог Корнеллского университета Фрэнк Розенблатт. Она была примитивной (одноуровневой).

Аналитики International Data Corporation подсчитали, что мировой рынок решений в сфере искусственного интеллекта будет расти в среднем на 18,6% ежегодно в период с 2022 по 2026 год. По мнению авторов исследования McKinsey, именно прикладной искусственный интеллект и внедрение машинного обучения стали двумя наиболее значимыми технологическими тенденциями на рынке ИИ. В 2022 году компании, занимающиеся генеративным искусственным интеллектом, привлекли $1,37 млрд — это почти столько же, сколько за предыдущие пять лет.

Эти «веса» помогают определить важность той или иной переменной во входных данных. При прохождении каждого слоя входные данные умножаются на их «веса», а затем суммируются. Если получившееся значение выше заданного порога, то нейрон активируется и передает данные на следующий уровень.

Для работы в отрасли потребуются знания в области математики, статистики и основ программирования: знание языка Python, навыки работы с Linux, библиотеками Python для Data Science, в том числе Numpy, Matplotlib, Scikit-learn, навыки работы с базами данных, библиотеками машинного обучения PyTorch и TensorFlow.

Однако возрождение интереса к нейронным сетям и революция в глубоком обучении произошли лишь в последние годы благодаря индустрии компьютерных игр. Современные игры требуют сложных вычислений для обработки большого числа операций. В итоге производители начали выпускать графические процессоры (GPU), которые объединяют тысячи относительно простых вычислительных ядер на одном чипе. Исследователи вскоре поняли, что архитектура графического процессора очень похожа на архитектуру нейросети.

Нейросеть обрабатывает данные через несколько слоев узлов, которые работают последовательно. Таким образом, каждый слой выполняет свою задачу: принимает информацию, производит вычисления и передает результаты дальше. Этот процесс лежит в основе работы нейронных сетей любого типа. <>