ИТ Транспорт и связь
Как работает нейросеть
Искусственный интеллект, машинное обучение и нейросети — это не синонимы, но тесно связанные понятия. Искусственный интеллект — это область знаний, которая изучает и разрабатывает системы, имитирующие поведение человека. Она включает данные, программы и технологии. Машинное обучение — это способ формирования искусственного интеллекта. Нейросеть — это один из методов машинного обучения, в основе которого лежит математическая модель, имитирующая мозг.
Создавать голосовые помощники и чат-боты для работы с клиентами. Ответы голосового помощника Алисы формирует нейросеть YaLM, разработанная «Яндексом». «Мегафон» также создал на основе алгоритмов нейросети программу для обзвона клиентов , которую использует самостоятельно и продает другим компаниям.
Перцептрон — самый фундаментальный и старый тип. Состоит из одного нейрона, который принимает входные данные и практически сразу выдает результат. У классического варианта этой нейросети нет скрытых слоев, поэтому она может разделять данные только на две категории. Примером использования перцептрона может быть задача классификации почтовых отправлений на спам и не спам.
Их используют для распознавания изображений, видео, объектов и лиц. Она имеет не три, а пять слоев: входной, сверточный, объединяющий, связанный и выходной. Это особенно важно в условиях изменения масштаба и угла наклона картинки. Каждый слой исследует определенный аспект изображения, а затем соединяет всю информацию вместе на выходе.
Главная особенность нейросетей в том, что они умеют принимать решения на основе прошлого опыта. Обычно для решения задач программы используют заданный алгоритм — точную последовательность операций, которая ведет к определенному результату. Все возможные варианты событий и решений уже прописаны в коде.
Оптимизировать затраты на медиапланирование. Volkswagen в Германии формирует медиаплан , исходя из рекомендаций нейросети. Это помогло оптимизировать затраты на медийную рекламу. Например, алгоритм рекомендовал радио для продвижения новых моделей автомобилей. В Volkswagen считали этот медиа-канал устаревшим, но кампания оказалась эффективной.
Где используют нейросети
Таргетологи «Тинькофф Журнала» сгенерировали десять картинок для баннерной рекламы. Основная идея эксперимента — быстро проводить A/B-тестирование без привлечения дизайнеров. Все арты отличаются по стилю и содержанию. У дизайнера на отрисовку уйдет несколько дней, нейросеть справилась за несколько часов.
Свой художник в кармане: 8 нейросетей для генерации картинок
Автоматизировать покупку цифровой рекламы. На мировом рынке представлены несколько рекламных сервисов на основе нейронных сетей. Например Albert, Publicis COSMOS, LoopMe. Платформы позволяют оптимизировать закупку объявлений, сегментировать ЦА, анализировать поведенческие факторы и проводить A/B-тестирования . Крупный поставщик фруктов Dole использовал платформу Albert для запуска рекламной кампании. Нейросеть выявила, что видеоформат и реклама на мобильных устройствах эффективнее, и позволила компании таргетироваться более локально.
К примеру, для того, чтобы распознать лицо на фотографии, нейросети сначала нужно обнаружить лицо на фотографии, затем — глаза и нос, потом идентифицировать другие детали лица, повернуть данные в соответствии с заданным алгоритмом, а затем обработать и выдать результат.
Анализировать и планировать промоактивности. «Магнит» проверяет правильность выкладки в розничных точках. Искусственный интеллект анализирует наличие товаров на полке и контролирует остатки на складах. Автоматизация сокращает время на проверку почти в 4 раза. Также компания использует нейросети для анализа и планирования промо-мероприятий . Алгоритмы подбирают ассортимент, глубину скидки и тип акции.
Нейросети решают задачи, которые традиционно выполняет человеческий интеллект: распознают и генерируют изображения, понимают смысл письменной и устной речи, анализируют данные и строят прогнозы. Для обычной программы это слишком сложно, так как нет однозначного или полностью известного алгоритма, который приводит к результату.
Благодаря особой модели обработки информации нейросеть понимает неструктурированные данные разного вида и формата, находит сложные нелинейные взаимосвязи, анализирует ошибки и совершенствуется. Нейросеть изучает все доступные аналогичные случаи и выдает наиболее эффективное решение.
Во-вторых, для расшифровки аудио — нашим клиентам удобно давать информацию для материалов в формате голосовых и оказалось очень удобно использовать именно нейросеть. Тот же Telegram Premium справляется с расшифровкой гораздо хуже, чем Whisper JAX, а у людей такая задача требует очень много времени. Нейросеть расшифровывает запись на несколько часов за пару-тройку минут.
Именно этот тип нейросетей помогает генерировать текст и переводить его. Их отличительная особенность — наличие памяти. Модель передает данные вперед и назад между слоями, так что процессы передачи и хранения данных цикличны. Поэтому сеть может запомнить все данные. Это помогает ей понять контекст входных данных и выдать осмысленный результат.
