- Статическое обратное распространение:
- Recurrent обратное распространение:
- Распознавание объектов на картинках (в том числе и на видео, так как видео, это серия картинок).
- Распознавание аудиоречи человека.
- Ранжирование (например, в поисковых системах Интернета).
Нейросеть - упрощенная цифровая модель мозга органического существа. По сути, этот иструмент решает узкопрофильные задачи обобщения и сортировки данных (кластеризации).
Приведу известную задачу про Титаник. Всего катастрофа унесла по разным данным порядка 1500 жизней. У каждого человека есть набор харакетристик: пол, возраст, имя, класс билета и другие характеристики. Точные данные см. тут - https://www.kaggle.com/c/titanic/data. А также целевая метка: выжил он или нет. Обучив нейросеть на наборе этих данных, она их частично запоминает, пытается найти закономерности, обобщает.
Зачем нам это? Теперь можно оценить, выжил бы я на Титанике. Ввожу свои данные, получаю результат в виде вероятности. Такую же штуку можно повторить с оценкой износа станков на производстве, измеряя их парамерты, например.
Неростети уже сейчас избавляют нас от однообразных задач: распознавание речи, сортировка изображений, поиск похожих людей в соцсетях, синтез речи, даже написание осмысленных текстов и т.д.
↓ Поддержите лайком, если помог советом.
Где применяются нейросети
До широкой аудитории доходят только громкие случаи применения нейросетей. Например, когда нейросеть Яндекса записывает музыкальный альбом или ребята из Беларуси снимают короткометражку по сценарию, который написала машина. Всё это громко, необычно, но бесполезно. Основная цель таких акций — привлечь внимание к технологии, показать всю ее необычность и силу. Такие громкие инфоповоды помогают людям увидеть, что будущее уже наступило. Но на самом деле, нейросети каждый день выполняют задачи. Например, алгоритм Brain на основе нейросетей ежедневно работает над системой рекомендаций Ютуба. Он подбирает для пользователей релевантный контент, изучая их поведение. Поэтому ролики часто набирают просмотры не за счет прямого трафика, когда пользователь вводит запрос в поисковую строку, а тогда, когда система сама предлагает ему потенциально интересный контент. Яндекс тоже не отстает от мировых корпораций и использует алгоритм Yandex Data Factory, чтобы помочь крупным промышленным производствам сокращать издержки. Система анализирует данные о, например, загруженности дорог или подсказывает безопасные расстояния от линий электропередач до высокорастущих деревьев.
Нейронная сеть особенно необходима в тех случаев когда имеет место дименция или же просто плохая память или соотвественно ухудшенная реакция
нейронная сеть работает на тех же принципах, что и наш мозг.
Данный сеть может самообучаться и развивать свои способности из года в год.
Сам процесс обучения происходит постоянно и не является подконтрольным процессом, плотно соприкосается с квантом.
Цель создать искуственный интелект и возможность интеграции биокибернетики с техникой для обретения целостности между органической структурой с внедрением технической составляющей. Возможность управлять гинетикой всегда заботила власть имущих, путем соединения нейронной сети с органикой, посредствам нано частиц и живого-разумного материала
короче что тотипа отчцифровка сознания для вечной жизни
В данный момент нейронные сети являются развивающимся направлением, связанным с искусственным интеллектом. Их можно использовать в рамках задач, требующих анализа. Зачастую касается анализа фотографий или текста. С другой стороны, у нее могут быть ошибки
Нейронную сеть использует YouTube, Tumbler и многие другие сервисы в интернете.
Нейронная сеть - это один из программных механизмов, который позволяет программе обучаться, то есть учитывать опыт. Чем больше подходящих для обучения данных имеется, тем, как правило, лучше (при условии, что распределение данных по содержанию схоже с тем, с которым вы намерены сталкиваться уже при рабочей, обученной программе).
Чем хороша нейросеть?
Ведь есть и другие методы, которые позволяют программе учиться.
Во-первых, нейронные сети - нелинейный метод, попросту говоря, они способны находить сложные, едва неуловимые зависимости между отдельными свойствами данных.
Вместе с тем, нейросети хороши с точки зрения скорости вычислений, т.к. они хорошо параллелятся на GPU. Нейронные сети - хорошее решение, когда мы имеем сложные данные, с большим количеством отличающихся признаков, и мы хотим, чтобы модель умела обобщаться на новые данные, и корректно решать задачу. Со многими задачами нейросети на данный момент справляются хуже, чем человек, однако в ряде задач нейросети способны справиться лучше, чем человек (чаще всего, в силу возможности "человеческого фактора" допустить ошибку по невнимательности).
С какими видами данных может работать нейросеть?
- таблицы
- изображения
- аудио
- видео
- временные ряды (например, финансы, показатели с датчиков и т.д.)
- текст
Какие существуют применения нейронных сетей?
- Рекомендательные системы
- Прогнозирование лояльности клиентов
- Чат-боты
- Беспилотные автомобили
- Генерация музыки
- Стилизация изображений
- Написание стихов
- Анализ медицинских снимков
- Прогнозирование выхода устройства из строя
- Распознавание лиц
- И многие другие
Нейронные сети нужны для того, чтобы решать супер сложные задачи, которые требуют аналитических способностей, присущих лишь человеку.
Например, их применяют при решении таких задач, как
- классификация - нейронная сеть может, например, без труда распознать, кому дать кредит, а кому не давать (для этого она анализирует большой объем данных: возраст, историю заемщика, его финансовое положение и т.д)
- предсказание - нейронная сеть может предсказать рост и падение акций, долларов, евро, основываясь на тех данных, что были и появляются каждый час.
- распознавание - в телефоне это, например. функция распознавания вашего лица, которая служит тому, чтобы фотография получилась хорошей.