Что такое нейросети, принципы работы и как их использовать в интернет-торговле

Как работают нейросети?

Сама нейросеть представляет собой систему из множества таких нейронов (процессоров). По отдельности эти процессоры достаточно просты (намного проще, чем процессор персонального компьютера), но будучи соединенными в большую систему, нейроны способны выполнять очень сложные задачи по сбору информации, ее анализу и созданию новой. Вот вам хорошо иллюстрирующий этот принцип работы пример:

Но что еще главное – людям понравилось, и они стали готовы платить за развлечение. В итоге, когда пару лет назад белорусские разработчики создали приложение MSQRD, добавляющее маски к вашим лицам на камере онлайн, они и подумать не могли о том, что пользователем забавной игрушки станут миллионы. Популярность приложения стала так высока, что Facebook купила их за 85 миллионов долларов. Неплохо для небольшой компании!

Нейронные сети – это одно из направлений в разработке систем искусственного интеллекта. Не единственное, но очень популярное из-за своих возможностей в сфере развлечения. Сейчас о них говорят на каждом углу, а впервые о таких сетях услышали еще в 1943 году. Кстати, тогда еще не существовало даже понятия «искусственный интеллект», а сети уже были.

Для того чтобы построить результативную воронку продаж с помощью нейросети, необходимо учитывать совокупность данных, таких как особенности продукта или услуги, целевая аудитория, конкуренты, маркетинговая стратегия. Важно также обрабатывать результаты на каждой стадии, чтобы выявлять слабые места и корректировать процесс продаж.

Среди основных областей применения нейронных сетей — прогнозирование, принятие решений, распознавание образов, оптимизация, анализ данных. Нейросети лежат в основе большинства современных систем распознавания и синтеза речи, а также распознавания и обработки изображений. Они применяются в некоторых системах навигации, будь то промышленные роботы или беспилотные автомобили. О примерах мы поговорим чуть позже, а пока же узнаем…

Потому что мощности стали позволят разрабатывать нейросети даже небольшим компаниям. А главное — появились готовые, предобученные нейросети, распознающие образы, на основании которых можно делать свои приложения, не занимаясь длительной подготовкой нейросети к работе. По сути, создав один раз нейросеть, которая что-то делает с фотографиями (различает лицо, например), вы потом сможете использовать этот алгоритм и на других подобных проектах.

Трудности при работе с нейросетями

К середине 2019 года нейросети обрели невероятную мощь. До восстания машин еще далеко, но прогресс налицо: они умеют не только развлекать, но и лечить, учить и работать. Попробуем на простых примерах, рассказать, что это такое, и как нейросети, обучаясь сами, обучают и нас

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.

Есть много программ и сервисов, которые позволяют создавать тексты различной сложности и объема, например, ChatGPT, Яндекс GPT, LLaMA. Использование искусственного интеллекта для написания текстов позволяет существенно сократить время на создание контента, практически не снижая его качество. Однако следует учитывать, что не все тексты, созданные ИИ, могут быть полностью оригинальными и качественными, поэтому их следует проверять на плагиат и редактировать при необходимости.

Чтобы бизнесу обрести помощника в виде нейросети, нужно разобраться, что это. Предположим, что человеческий мозг — это компьютер. Он содержит огромное количество «проводов» и «переключателей», которые соединяют различные части и помогают думать и запоминать. Эти «провода» и «переключатели» — нейроны. Во время мыслительного процесса и запоминания эти нейроны соединяются по-новому, за счёт чего происходит запоминание и обучение.

К середине 2019 года нейросети обрели невероятную мощь. До восстания машин еще далеко, но прогресс налицо: сначала все ринулись заменять лица одних актеров на другие (вставляя Юрия Никулина в «Криминальное чтиво», например), потом бросились узнавать, как они будут выглядеть в другом гендерном обличии в приложении Snapchat .

Персонализация общения — это процесс, при котором общение между людьми учитывает их индивидуальные особенности, интересы и предпочтения. Она может включать в себя использование личных обращений, обсуждение общих интересов, учет эмоционального состояния собеседника и прочее. Персонализация общения помогает установить более тесную связь с собеседником. Это важный инструмент для улучшения коммуникации, который требует тщательного подхода и учета возможных последствий, с чем очень поможет ИИ.

Что такое нейросеть, почему нейросеть и ИИ не одно и то же

Нейросети предлагают много решений для достижения ваших целей. Например, они могут анализировать данные клиентов для определения их предпочтений, чтобы предлагать то, что требуется клиенту. С помощью нейросетей можно анализировать поведение пользователей сайта или сервиса для оптимизации конверсии, что тоже способствует росту количества продаж. А еще нейронные сети могут помочь в оптимизации ценообразования, предлагая наиболее прибыльные стратегии для каждого сегмента рынка.

Нейросети работают путем обработки больших объемов данных с использованием алгоритмов машинного обучения. Каждый элемент нейросети обрабатывает свой кусочек информации, а затем передает результат следующему слою нейронов. Таким образом, нейросеть обучается на данных и может предсказывать поведение системы или человека на основе этих данных.

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.

Представьте себе сельскохозяйственный комбайн, исполнительные механизмы которого снабжены множеством видеокамер. Он делает пять тысяч снимков в минуту каждого растения в полосе своей траектории. Каждый снимок сам по себе ничего не значит. Но используя нейросеть, сравнивая полученные результаты с теми, что есть в его программе, комбайн анализирует — не сорняк ли это, не поражено ли оно болезнью или вредителями. И обрабатывает каждое растение индивидуально. Фантастика? Уже не совсем. А через пять лет может стать нормой.

В обучаемости. Без этого они просто были бы еще одной математической моделью, но благодаря обучению могут приводить в шок непосвященных. Нейросети могут распознавать более глубокие, иногда неожиданные закономерности в данных. Объяснить на пальцах это не так просто. В общем смысле слова, обучение заключается в нахождении верных коэффициентов связи между нейронами, а также в обобщении данных и выявлении сложных зависимостей между входными и выходными сигналами. Если вначале ее легко обмануть, то через пару сотен тысяч действий, она легко распознает, если вы пытаетесь дать ей что-то не то.

Применение ИИ для анализа поведения лидов и генерации персональных предложений включает использование чат-ботов и других технологий для быстрой и точной реакции на запросы и вопросы лидов. Анализ и оптимизация процессов работы с лидами поможет улучшить работу с каждым лидом, а также снизить затраты на привлечение потенциальных покупателей.

ИИ помогает оптимизировать складские операции, планировать размещение товаров и определять наиболее эффективные способы доставки товаров клиентам. Кроме того, ИИ может использоваться для анализа данных о продажах и определения наиболее прибыльных товаров. Это позволяет компаниям более эффективно управлять своими ресурсами и увеличивать прибыль.

Ну а последние несколько месяцев и вовсе принесли нейронным сетям и их создателям небывалую славу: выстрелило приложение FaceApp, показывающее, как вы будете выглядеть через энное количество лет. Наверное, пока мы пишем эту статью, кто-то изобрел нейросеть, которая напишет эту статью за меня… Но на самом деле, развлечения – это не предел использования нейронных сетей. Куда важнее то, чему они могут научиться и чему научить нас.