Как работает нейронная сеть: разбираемся с основами. Что такое нейросеть простым языком.

Нейронные сети хорошо справляются с распознаванием речи, и люди активно используют их. Поэтому одной из важнейших тенденций будущего станет адаптация интернета к работе с речью. Голосовой поиск в приложениях станет опцией по умолчанию.

Что такое нейросети и как использовать их в интернет-торговле: инструкция, советы, примеры

Нейронные сети или искусственный интеллект активно используются в маркетинге. Крупные компании уже используют их для своих нужд. Давайте узнаем, как нейронная сеть может помочь владельцу интернет-магазина прямо сейчас.

Нейронная сеть — это набор нейронов, которые общаются друг с другом по цепочке. Каждая ссылка — это отдельный элемент, отвечающий за определение конкретного критерия: например, цвет, размер, объем и т.д. А вместе нейронные сети видят объект как единое целое. Эта система может работать по заданному алгоритму и обучаться самостоятельно: она может запоминать информацию, действовать по шаблону и даже генерировать собственные ответы. Оказывается, нейронная сеть — это не что иное, как искусственный интеллект, созданный человеком.

Страшно? Может быть, вы помните фильмы о том, как искусственный интеллект захватывает мир? Но не волнуйтесь, антиутопии обычно преувеличены. На самом деле, нейронные сети, по крайней мере, на данный момент, вполне человечны и служат общему благу. Вот несколько примеров:

  1. Алгоритмы поисковых систем представляют собой настоящую нейронную сеть, которая распознает содержание веб-сайтов и генерирует результаты поиска в соответствии с определенными критериями. Никто точно не знает, каковы эти критерии. Точнее, они есть, но они очень молчаливы.
  2. Мобильные приложения для редактирования фотографий: Prisma, Vinci и другие. Они также работают на основе нейронных сетей.
  3. Чатботы, установленные на веб-сайтах и в приложениях, которые общаются с клиентами. Нет никакой гарантии, что вы будете разговаривать с человеком, когда спрашиваете определенный товар в интернет-магазине. Вполне возможно, что искусственный интеллект будет разговаривать с вами.

Подключение персональных услуг по рекомендации продуктов. Например, retailrocket.ru, rees46.com и другие. Используя эти услуги, массовые персонализированные и заранее определенные отправления осуществляются клиентам по различным сценариям на основе их предпочтений и действий на сайте. И вы можете создавать различные группы клиентов — опять же на основе их личных предпочтений — и создавать различные трансляции. Одним словом, возможности безграничны.

Допустим, кто-то приходит к вам в поисках бежевого пальто, а ваша система персонализации предлагает другие похожие варианты. Таким образом, вы узнаете предпочтения ваших посетителей, что, в свою очередь, поможет вам организовать рекламную кампанию, например, с помощью контекстной или целевой рекламы. Это также увеличивает трафик и время, которое пользователи проводят на сайте. Не забывайте, что эти критерии учитываются поисковыми алгоритмами. Это означает, что есть шанс продвинуться на более высокие должности.

Когда на сайте появляются новые товары, нейронная сеть учитывает их — на основе предыдущего опыта. Вы помните, что это система обучения, не так ли?

4. нейронные сети способны распознавать язык. Если на вашем сайте еще нет голосового поиска, вам следует сделать это прямо сейчас. Все больше пользователей заходят на сайт со своих смартфонов, и вместо того, чтобы набирать конкретный поисковый запрос в строке поисковой системы, они произносят его — это проще и удобнее. Примечание: Как и в случае с письменными запросами в поисковой системе, больше нет необходимости адаптировать текст под кривые ключевые слова: например, купить красные шторы в Воронеже. Достаточно писать простым языком: Не волнуйтесь, эти запросы легко распознать.

Что мне делать? Адаптируйте свой сайт интернет-магазина к этому нововведению: Во-первых, создайте удобную мобильную версию, которая не зависает и легко читается, а во-вторых, интегрируйте систему голосового поиска. Убедитесь, что статьи, карточки товаров, описания и подписи под фотографиями содержат нормальный человеческий язык. Представьте, что вы ищете шторы. Что вы хотите знать? Это выражения, которые вы вкладываете в содержание.

5. Нейронные сети умеют общаться с клиентами. Чатботы и автоматизированные системы имитируют диалог с пользователем и делают это так ловко, что на первый взгляд невозможно определить, кто с вами разговаривает: человек или нейронная сеть.

Чат-боты способны обрабатывать ответы пользователя и отвечать на них, развивать диалог, задавать клиенту наводящие вопросы и всячески мотивировать его к совершению покупки. Чатботы способны обучаться: Если вы исправляете их ответы, нейронная сеть в следующий раз учтет эти исправления и исправит предыдущие ошибки.

Пример: Google Inbox использует нейронные сети для общения с пользователями. Система анализирует письма и предлагает не один ответ, а несколько.

Что мне делать? Добавьте систему автоматизации в свой интернет-магазин. Вовлекайте своих виртуальных помощников в общение. Таким образом, вы сможете оптимизировать время ваших реальных сотрудников и освободить их от ежедневной рутины общения с клиентами.

Google Inbox

6. нейронные сети умеют создавать информационные бюллетени. Сколько времени требуется для создания и отправки электронных писем? Очень много, если вы делаете это вручную, делегируя полномочия сотруднику. Время мчится вперед, и вот уже нейронные сети добиваются успеха. Они знают, как составлять информационные бюллетени и информировать пользователей о распродажах, специальных предложениях и скидках, новых продуктах или других заманчивых предложениях.

Существует три основные проблемы с сетями: феномены забывания и переобучения, а также непредсказуемое поведение. У биологических нейронных сетей они есть, но мы их исправляем. Искусственные нейронные сети применяют аналогичные методы коррекции, но они более сложны и не всегда эффективны.

Что такое нейросети?

Нейронные сети — это математические модели и их реализация в программном обеспечении, основанные на структуре нервной системы человека. Простейшую нейронную сеть, перцептрон (модель восприятия информации мозгом), можно легко написать самому и запустить на компьютере без необходимости внешнего питания или дополнительного оборудования.

Чтобы лучше понять, о чем идет речь, давайте сначала попробуем разобраться, как работают биологические нейронные сети — те, что находятся в нашем организме. Они являются прототипом для механических нейронных сетей.

Биологические нейронные сети. Нервная система живого существа состоит из нейронов — клеток, которые хранят и передают информацию в виде электрических и химических импульсов. Нейроны имеют ствол — основную часть клетки — и дендрит — длинное продолжение клетки, длина которого может достигать сантиметра. Дендриты переносят информацию от одной клетки к другой и служат «проводами» для нервных импульсов. Они соединяются с другими нейронами с помощью специальных отростков, благодаря чему сигналы передаются по всей нервной системе.

В качестве примера можно взять любое сознательное действие. Пример: человек решает поднять руку: Сначала в мозге высвобождается пусковой механизм, а затем информация передается по сети нейронов от одной клетки к другой. По пути она трансформируется и, наконец, достигает клеток руки. Рука поднимается. Именно так работает большинство процессов в организме — под контролем мозга.

Однако главной особенностью нейронных сетей является их способность к обучению. И именно на этом основано развитие нейронных сетей.

Первые машинные нейронные сети. В 1940-х годах была предпринята первая попытка математического описания нейронных сетей. В 1950-х годах модель была воссоздана с помощью кода. Полученная структура называется перцептроном. На схемах и иллюстрациях она обычно представлена в виде ряда кругов и соединяющих их линий — это и есть нейроны, образующие сетку.

Перцептрон был проще, чем современная нейронная сеть. В нем был только один слой и три типа элементов: Первый тип получал информацию, второй обрабатывал ее и устанавливал ассоциативные связи, а третий воспроизводил результат.

Но даже рудиментарная структура уже была способна обучаться простым задачам и решать их с большей или меньшей точностью. Например, перцептрон может ответить на вопрос, есть ли на картинке объект, который он научился распознавать. Он мог отвечать только на вопросы с двумя возможными ответами: «Да» и «Нет».

Затем развитие нейронных сетей замедлилось. Технологии, доступные в то время, были недостаточны для создания мощной системы. Разработка шла медленно, но по мере развития компьютерной индустрии интерес к этой идее рос.

Современные нейронные сети. По мере развития компьютеров до их современных возможностей идея нейронной сети снова стала привлекательной. К этому времени ученые описали множество алгоритмов, помогающих распределять информацию между нейронами, и предложили различные структуры. Это были одноуровневые и многоуровневые, однонаправленные и рекуррентные сети — более подробно мы обсудим классификацию позже.

По мере совершенствования компьютеров нейронные сети смогли выполнять более сложные и интересные задачи. Производительность системы играет важную роль, поскольку каждый нейрон постоянно выполняет ресурсоемкие вычисления. Для решения сложной задачи обычно требуется множество нейронов, их крупномасштабная структура и множество математических функций. Для этого, конечно, требуется очень мощный компьютер.

Как работает нейросеть?

Структура нейрона реконструируется с помощью кода. Ячейка используется в качестве «стержня», в котором хранится ограниченный диапазон значений. Информация об «импульсах нейронов» хранится в виде математических формул и чисел.

Связи между нейронами также реализованы программно. Один из них отправляет некоторую вычисленную информацию другому, который получает и обрабатывает ее, а затем отправляет результат собственных вычислений. Таким образом, информация распространяется по сети, и коэффициенты в нейронах меняются — происходит процесс обучения.

Как работает обучение?

Предоставление информации. Когда нейронная сеть обучается, ей «предъявляют» данные, на основе которых вы хотите, чтобы она что-то предсказала, и она получает правильные ответы — это называется обучающим шаблоном. Это должен быть большой объем информации — считается, что он как минимум в десять раз превышает количество нейронов в сети.

Во время обучения нейронные сети получают некоторую информацию и им сообщают, что это за информация, т.е. они получают ответ. Все данные представлены не в словах, а в виде формул и числовых коэффициентов. Например, изображение женщины соответствует «1», а изображение мужчины — «0». Это простой пример; реальные сети более сложны.

Трансформации. Входные нейроны принимают информацию, преобразуют ее и передают дальше. Содержание информации автоматически обрабатывается с помощью формул и преобразуется в математические коэффициенты. Точно так же, как то, что мы видим глазами, преобразуется в нервные импульсы и передается в мозг. Она обрабатывает их, и люди понимают, что происходит вокруг них. Здесь принцип аналогичный.

Обработка и формулирование выводов. Каждый нейрон имеет «вес» — число, вычисляемое специальными алгоритмами. Он показывает, насколько важны показания нейрона для всей сети. Поэтому веса нейронов меняются в процессе обучения и автоматически уравновешивают друг друга.

В результате возникает ситуация, в которой определенные нейроны реагируют, например, на силуэт человека — и производят информацию, которая преобразуется в реакцию: «Это человек». Человека не обязательно описывать в виде ряда математических чисел — в процессе обучения нейронная сеть сама определяет значения определяющих ее весов.

Результат. Выходом нейронной сети становится серия формул и чисел, которые преобразуются в ответ. Например, если изображение мужчины равно «0», а женщины — «1», то результат 0,67 будет означать что-то вроде «Скорее всего, это женщина». В силу своей структуры нейронная сеть не может дать абсолютно точный ответ, а только вероятности. Из-за близости и нестабильности нейронов показания могут отличаться даже в идентичных образцах.

В случае обучения преобразованию Фурье обучаемый (нейронная сеть) должен быть глубоким, так как здесь не так много понятий, которые нужно знать, но каждое из них довольно сложное и требует глубокого понимания.

Какие бывают нейронные сети?

Сначала мы рассмотрим примеры самого базового типа нейронных сетей — сети прямого распространения (далее DPR). В следующих статьях я введу другие понятия и расскажу о рекуррентных нейронных сетях. РНР, как следует из названия, представляет собой сеть с нейронными слоями, соединенными последовательно; в такой сети информация всегда идет только в одном направлении.

Нейронные сети используются для решения сложных задач, требующих аналитических вычислений, аналогичных вычислениям человеческого мозга. Наиболее распространенными областями применения нейронных сетей являются:

Классификация — разделение данных на параметры. Например, в качестве исходных данных предоставляется набор лиц, и необходимо принять решение о том, кого из них следует вменить, а кого нет. Нейронная сеть может выполнить эту задачу, анализируя такую информацию, как возраст, платежеспособность, кредитная история и т.д.

Прогнозирование — способность предсказывать следующий ход. Например, рост или падение курса акций в зависимости от показателей фондового рынка.

Распознавание — в настоящее время наиболее широко используемое применение нейронных сетей. Она используется в Google при поиске фотографии, в телефонах с камерой, когда она распознает положение вашего лица и выделяет его, и многое другое.

Теперь, чтобы понять, как работают нейронные сети, давайте рассмотрим их компоненты и параметры.

Что такое нейрон?

image

Нейрон — это вычислительная единица, которая получает информацию, выполняет простые вычисления и передает ее дальше. Они делятся на три основных типа: Вход (синий), скрытый (красный) и выход (зеленый). Существует также нейрон предубеждения и контекстный нейрон, о которых мы поговорим в следующей статье. Когда нейронная сеть состоит из множества нейронов, вводится термин слой. Соответственно, есть входной слой, который получает информацию, n скрытых слоев (обычно не более 3), которые ее обрабатывают, и выходной слой, который извлекает результаты. Каждый нейрон имеет 2 основных параметра: Входные данные и выходные данные. В случае входного нейрона вход = выход. Кстати, поле ввода берет суммарную информацию всех нейронов из предыдущего слоя, нормализует ее с помощью функции активации (теперь просто укажите f(x)) и передает в поле вывода.

Важно помнить, что нейроны работают с числами в диапазоне 0,1 ил и-1,1. А как, спросите вы, мы поступим с цифрами, которые выходят за пределы этого диапазона? На данный момент самый простой ответ — разделить 1 на это число. Этот процесс называется нормализацией и очень часто используется в нейронных сетях. Подробнее об этом позже.

Что такое синапс?

Синапс — это соединение между двумя нейронами. Синапс имеет 1 параметр — вес. Это изменяет входную информацию при ее передаче от одного нейрона к другому. Допустим, есть 3 нейрона, передающих информацию следующему нейрону. Тогда у нас есть 3 веса, соответствующие каждому из этих нейронов. Нейрон с наибольшим весом будет доминировать над следующим нейроном (примером может служить смешение цветов). Набор весов нейронной сети или таблица весов — это, так сказать, мозг всей системы. С помощью этих весов входная информация обрабатывается и преобразуется в результат.

Важно помнить, что веса устанавливаются в случайном порядке при инициализации нейронной сети.

Чат-боты способны обрабатывать ответы пользователя и отвечать на них, развивать диалог, задавать клиенту наводящие вопросы и всячески мотивировать его к совершению покупки. Чатботы способны обучаться: Если вы исправляете их ответы, нейронная сеть в следующий раз учтет эти исправления и исправит предыдущие ошибки.

Как работает нейросеть

Представим, что мы используем нейронную сеть для описания работы профессора университета. Задача нейрона (представим его в виде круга) — решить, поставит ли профессор зачет студенту.

В качестве нейрона — круг.

Входные данные являются значимыми величинами. Каждому из них присваивается номер — 0 или 1. Первый вход (1) говорит о том, знает ли ученик имя учителя. На втором входе (1) известно, посещал ли он занятия. Третий (0) — знает ли он предмет.

осмысленные значения

Основываясь на этих данных, нейрон должен решить, давать ему кредит или нет. В нашем примере это будет сделано с помощью простейшей функции активации. Ключевой момент заключается в следующем: если мы складываем все исходные данные и их значение больше или равно 0,5, то учитель дает тест. Если он меньше, учитель повторяет тест.

Нейрон не обрабатывает входные данные. Перед принятием решения входные данные взвешиваются с помощью весов (W). Каждый вход имеет свой вес решения. Если студент хорошо знает предмет — независимо от того, посещал ли он курсы или знает имя преподавателя, — он успешно сдаст тест.

Нейрон не обрабатывает данные

Каждому выходному значению присваивается определенный множитель, на который оно умножается перед тем, как нейрон начнет его обрабатывать. В нашем примере самым важным аргументом является знание предмета.

Посчитайте: Умножьте каждый множитель на выходное значение, сложите их и получите итоговый результат.

каждый множитель умножаем на выходное значение

Результат: 1×0.3+1×0.2+0x0.5. Имеем 0.5. В зависимости от данных параметров учитель выставляет ученику оценку.

Наиболее важной характеристикой нейронной сети является способность обучаться и действовать на основе предыдущего опыта.

Как обучается нейросеть

Для того чтобы программа ответила на вопрос пользователя, программист не загружает скрипты для ответа на вопрос. Программа сама «учится» правилам общения и может самостоятельно вести диалог. Однако он не может импровизировать или находить оригинальные решения — он просто воспроизводит то, чему его научили.

Предположим, у нас есть данные о людях, использующих определенное приложение для заказа вещей. Наша цель — предсказать вероятность того, что эти люди закажут одежду марки «Z». В то же время, в отдельном файле у нас есть фактические вероятности — как пользователи приложения на самом деле заказывали.

Давайте создадим примитивную сеть. Исходными данными является количество заказов, сделанных за месяц. Выходные данные — это вероятность того, что кто-то заказал одежду данного бренда. Вход и выход связаны математической формулой — она обрабатывает данные и создает прогноз. Мы должны уточнить формулу, чтобы делать более или менее точные прогнозы. Пока мы не узнаем правильную формулу, мы вводим гипотетическую формулу и говорим программе, что нужно рассчитать. Прогноз заключается в том, что человек, сделавший 15 заказов за месяц, с вероятностью 5% закажет продукцию марки «Z». Но у нас есть реальные данные: Вероятность из файла составляет 35%.

Затем мы подгоняем формулу под готовое решение. Мы запускаем программу снова: Вероятность из файла совпадает с рассчитанной. Этот пример показывает, как обучить простую нейронную сеть на наборе данных.

Нейронные сети не всегда нужно программировать. Они учатся программировать себя сами

Какие бывают нейросети

Нейронные сети имеют множество характеристик для классификации, но обычно их классифицируют по способу обучения, количеству слоев, типу связей внутри сетей и типу входных данных.

По количеству слоёв

Многослойные сети, в отличие от однослойных, могут решать более сложные задачи. Это связано с тем, что при обработке данных каждый промежуточный слой является новым уровнем, на котором происходит обработка и распределение информации.

Однослойная нейронная сеть Многослойная нейронная сеть
Сигналы с входного слоя сразу же передаются на выходной слой. Между входным и выходным слоями есть несколько скрытых промежуточных слоев, через которые проходят сигналы.
Выходной слой не только извлекает сигнал, но и преобразует его Скрытые слои обрабатывают сигнал

По характеру обучения

При обучении нейронной сети веса в модели подбираются таким образом, чтобы выходной сигнал был как можно более точным и реалистичным. Существует два вида обучения — с преподавателем и без него. Безрепетиторное обучение — более правдоподобная модель с точки зрения биологической природы нейронных сетей.

Нейронные сети при обучении с помощью репетитора Нейронные сети с несамостоятельным обучением
Они предоставляют различные исходные данные и дают правильные решения. Алгоритм понимает, какой ответ является правильным с вашей точки зрения. Вы даете информацию без правильных ответов. Алгоритм не указывает в явном виде, как правильно поступить.
Алгоритм изучает обучающие пары на основе данных и начинает предсказывать правильные результаты Алгоритм автоматически анализирует закономерности в данных
Пример — фильтр спама для информационного бюллетеня по электронной почте Пример — Google News

По видам связей внутри

Однонаправленные сети активно используются для распознавания образов и прогнозирования. Сети с обратной связью имеют кратковременную память, чтобы сигналы восстанавливались и усиливались в процессе обработки.

Улица с односторонним движением С обратной связью
Сигнал перемещается от входа слоя к его выходу Сигнал движется вперед и назад
Невозможно двигаться в противоположном направлении Выход может вернуться на вход

Обучающая сеть — это последовательность данных, с которыми работает нейронная сеть. В случае блокировки or (xor) существует в общей сложности 4 различных исхода, т.е. у нас есть 4 обучающих набора: 0xor0=0, 0xor1=1, 1xor0=1, 1xor1=0.

Книги про нейросети

Ниже приведен список литературы по нейронным сетям. Часть из них — вводная литература по нейронным сетям, часть — серьезная техническая литература для программистов и инженеров нейронных сетей:

  • Нейрокомпьютинг: теория и практика — F. Вассерман
  • Нейронные сети — Саймон Хейкин
  • Самоорганизующиеся карты — Тойво Кохонен
  • Модели и алгоритмы нейронных сетей. Справочник — Дмитрий Тархов
  • Создайте свою собственную нейронную сеть — Тарик Рашид
  • Краткое введение в нейронные сети — Дэвид Кризел
  • Введение в статистическое обучение — Гарет Джеймс
  • Программирование коллективного разума — Тоби Сегаран
  • Нейронные сети: систематическое введение — Рауль Рохас
  • Глубокое обучение: методы и приложения — Ли Дэн Дун Юй

Однонаправленные сети активно используются для распознавания образов и прогнозирования. Сети с обратной связью имеют кратковременную память, чтобы сигналы восстанавливались и усиливались в процессе обработки.

Функция активации (activation function)

Функция активации является одним из самых мощных инструментов, влияющих на производительность нейронных сетей. Он частично определяет, какие нейроны активируются, т.е. какая информация передается следующим слоям.

Без функций активации глубокие сети теряют большую часть своих способностей к обучению. Нелинейность этих функций отвечает за увеличение степеней свободы, что позволяет обобщить высокоразмерные задачи на более низкие измерения. Примеры распространенных функций активации приведены ниже:

функции активации нейронной сети

Функция потери (loss function)

Функция потерь находится в середине нейронной сети. Он используется для расчета ошибки между фактическим и полученным ответами. Наша общая цель — минимизировать эту ошибку. Таким образом, функция потерь приближает обучение нейронной сети к этой цели.

Функция потерь измеряет «насколько хороша» нейронная сеть по сравнению с заданной обучающей выборкой и ожидаемыми ответами. Он также может зависеть от таких переменных, как веса и смещения.

Функция потерь является одномерной, а не векторной, поскольку она измеряет, насколько хорошо работает нейронная сеть в целом.

Некоторые известные функции потерь:

  • Квадратичный (стандартное отклонение),
  • Перекрестная энтропия,
  • Экспоненциальный (AdaBoost),
  • Расстояние Куллбэка-Лейблера или информационный выигрыш.

Стандартное отклонение — самая простая функция потерь и наиболее часто используемая. Он определяется следующим образом:

среднеквадратическое отклонение

Функция потерь в нейронной сети должна удовлетворять двум условиям:

  • Функция потерь должна быть записана в виде среднего значения,
  • Функция потерь не должна зависеть от значений активации нейронной сети, отличных от начальных значений.

Глубокие нейронные сети

Глубокое обучение — это класс алгоритмов машинного обучения, которые учатся понимать данные более глубоким (более абстрактным) образом. Популярные алгоритмы глубокого обучения для нейронных сетей показаны на следующей диаграмме.

Популярные алгоритмы нейронных сетей

Популярные алгоритмы нейронных сетей (http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo)

Формальный подход в глубоком обучении:

  • Использует каскад (конвейеризация, как последовательный поток) нескольких уровней обработки (нелинейных) для извлечения и преобразования характеристик,
  • Он полагается на изучение особенностей (представление информации) в данных без обучения у учителя. Характеристики более высокого уровня (расположенные в последних слоях) получаются из характеристик более низкого уровня (расположенных в первых слоях),
  • Исследование слоистых представлений, соответствующих различным уровням абстракции; слои образуют иерархию представления.

Пример

Рассмотрим однослойную нейронную сеть:

простая нейросеть

Здесь обучается первый слой (зеленые нейроны); он просто идет на выход.

В случае двухслойной нейронной сети, независимо от того, как она обучалась, зеленый скрытый слой передается синему скрытому слою, где он продолжает обучаться:

двухслойная нейронная сеть

Таким образом, чем больше количество скрытых слоев, тем выше способность сети к обучению.

нейросеть

Это не следует путать с широкой нейронной сетью.

В этом случае большое количество нейронов в слое не приводит к глубокому пониманию данных. Но это приводит к изучению большего количества функций.

Изучение грамматики английского языка требует усвоения большого количества понятий. В этом случае однослойная нейронная сеть работает намного лучше, чем глубокая нейронная сеть, которая намного меньше.

В случае обучения преобразованию Фурье обучаемый (нейронная сеть) должен быть глубоким, так как здесь не так много понятий, которые нужно знать, но каждое из них довольно сложное и требует глубокого понимания.

Главное — баланс

Очень заманчиво использовать глубокие и широкие нейронные сети для решения любых задач. Но это может быть плохой идеей, потому что:

  • Оба варианта требуют значительно больше данных для обучения, чтобы достичь желаемой минимальной точности,
  • Оба имеют экспоненциальную сложность,
  • Слишком глубокая нейронная сеть будет пытаться разрушить базовые представления, но будет делать ложные предположения и пытаться найти ложные зависимости, которых не существует,
  • Слишком обширная нейронная сеть будет пытаться найти больше признаков, чем существует. Таким образом, как и в предыдущем методе, делаются ложные предположения о данных.

Проклятье размерности

Проклятие размерности относится к различным явлениям, возникающим при анализе и организации данных в многомерных пространствах (часто с сотнями или тысячами измерений), которые не встречаются в низкоразмерных ситуациях.

Принцип расчета погрешности одинаков во всех случаях. Для каждого набора мы измеряем ошибку, вычитая ее из идеального ответа. Затем мы либо возводим эту разницу в квадрат, либо вычисляем квадратичный тангенс этой разницы, а затем делим это число на количество предложений.

Какие задачи решают нейросети?

Если рассматривать ИИ в целом, то он часто упрощает и ускоряет решение проблемы.

Например, нейронная сеть помогает персонализировать контент в соответствии с интересами человека. Нейронные сети нашли такое применение в рекламе. Машинное обучение помогает найти целевую группу и автоматически отобразить соответствующие рекламные блоки, основываясь исключительно на ранее полученных данных о пользователях. Подобные системы используются во всех сервисах, где пользователям рекомендуется определенный контент. Похожая музыка, похожее видео, похожая одежда и так далее. Все эти данные интеллектуально собираются неодушевленными машинами.

Робот якобы управляемый искусственным интеллектом

Нейронные сети также берут на себя решение творческих задач. Например, они пытаются создавать логотипы и шрифты. Таким образом, они могут быстро создать уникальный дизайн для своего сайта, не нанимая специалистов и не тратя много ресурсов на работу с живым персоналом.

Существуют и другие варианты решаемых задач, но всех их объединяет то, что нейронные сети пытаются заменить живых людей в любой отрасли.

Как можно использовать нейросети?

Давайте теперь рассмотрим более конкретные примеры использования искусственного интеллекта.

Коммерческие варианты

Вот основные направления использования искусственного интеллекта в электронной коммерции.

ИИ, стоящий за Yandex или Google, постепенно учится распознавать хороший контент, не ориентируясь на ключевые слова. Поэтому изменился подход к созданию контента. Он должен быть написан для реальных людей, а не для поисковых систем.

Фотографии и видео также распознаются поисковыми системами. Это дает дополнительное преимущество веб-сайтам с мультимедийным контентом. Есть больше способов найти их в Интернете.

Нейронные сети хорошо справляются с распознаванием речи, и люди активно используют их. Поэтому одной из важнейших тенденций будущего станет адаптация интернета к работе с речью. Голосовой поиск в приложениях станет опцией по умолчанию.

Нейронные сети можно использовать для общения с людьми. Они отвечают на основные вопросы, помогают выбрать продукты и услуги, решают многие типичные проблемы и предоставляют необходимые данные. Во многих случаях живой «советник» вообще не нужен. Чат-боты и голосовые роботы (например, Sber) хорошо справляются со своей работой.

Пример работы нейросети по созданию логотипов

Нейронная сеть может взять на себя проектирование. Turbologo, например, может создавать логотипы на основе бренда.

Существуют такие сервисы, как Shikari, которые могут искать клиентов в социальных сетях, на форумах, в блогах и т.д.

А искусственный интеллект может сам позаботиться о списках рассылки.

Некоммерческие варианты

Нейронные сети можно использовать не только в бизнесе. Они могут быть полезны и в повседневной жизни, то есть не для создания сайтов или получения прибыли.

С помощью нейронной сети Nvidia можно удалить любой объект с фотографий в Интернете. Прямо в вашем браузере, без какого-либо специального программного обеспечения! Все это происходит на серверах компании и обрабатывается искусственным интеллектом.

Искусственный интеллект Mail.ru может выразить любой видеоклип. Этим активно пользуются пранкеры.

Пример работы нейросети по улучшению качества изображений

Нейронная сеть Boring может улучшить качество изображения, воссоздавая его деталь за деталью.

Программа AutoDraw от Google превращает любой дудл в полноценную иллюстрацию. Все, что вам нужно сделать, это нарисовать, а нейронная сеть поймет, что вы пытаетесь нарисовать, и превратит это в красивый рисунок.

Существуют приложения, которые могут рассказать вам на английском языке, как должен выглядеть сайт, и превратить его в реальную страницу с разметкой HTML и кодом JavaScript. И это действительно работает в распространенных IDE, таких как VS Code.

Вместо заключения

Как видите, возможности нейронных сетей ограничены только человеческим воображением. Роботы пишут музыку, создают веб-сайты, генерируют слоганы, выдают себя за людей, публикуют статьи, продают дорогие логотипы правительству и работают с врачами, чтобы найти лекарство от рака. Это перспективный сектор, который одинаково полезен как в бизнесе, так и в повседневной жизни.

В будущем влияние нейронных сетей в интернете будет усиливаться, поэтому рекламодателям уже сейчас приходится адаптироваться и менять свои стратегии. Нейронные сети будут влиять на жизнь всех без исключения.

Оцените статью
Бизнес блог