Нейросети: что это такое и где применяется


sergeo60
 Поділитись

Рекомендовані повідомлення

Вы смотрели фильм «Терминатор»? Помните про скорое восстание машин? Если это произойдет, то винить будете ученых, которые сегодня занимаются развитием нейронных сетей. А пока Ваш холодильник ничего не замышляет, читайте нашу статью. Сегодня мы простым языком расскажем о роли нейронных сетей в современных технологиях.

 

Что это такое

Нейронной сетью (далее НС) называют математическую модель, которая самостоятельно обучается на основе получаемых данных. Она работает по принципу человеческого мозга, но вместо нейронов — аппаратное и программное обеспечение.

В мозге функционируют около 86 млрд нейронов. Если представить нейрон в качестве электрического элемента, он будет иметь множество входов и один выход. Выходной сигнал определяется набором входных данных.

prostaja-neironnaja-set-izobrazhenie-504

Историческая справочка

Идея нейросетей появилась с приобретением учеными знаний о принципе работы мозга, развитии нейрофизиологии. Впервые понятие «нейронная сеть» упоминается в 1943 году. В то время ученые рассматривали возможность реализации эквивалентов НС на основе вакуумных ламп. Уже в конце 40-х был предложен первый алгоритм обучения.
Известный математик Алан Тьюринг в 50-х годах прошлого века предположил, что через 50 лет машины научатся думать и приобретут вычислительные мощности, которые позволят им вводить в заблуждение людей правдоподобностью речи. Он был прав, но об этом позже.  В 80-х уже у многих ученых появился серьезный интерес к обучаемым сетям, но до появления интернета работать с огромными базами данных приходилось вручную.

В 2007 году в Торонто были созданы и внедрены алгоритмы глубокого обучения, которые сегодня используются во многих современных системах. Например, именно благодаря этой разработке камеры наших смартфонов мгновенно находят и фокусируются на лицах, поисковые системы предлагают нам наиболее подходящие результаты, а сайты — рекламные объявления.

НС сегодня

НС отличаются от обычного ПО способностью к обучению. Оно происходит не только на стадии запуска сети, а постоянно. Поэтому результат работы часто основывается на данных, приобретенных через большой промежуток времени после внедрения.

Яркий пример — переводчик от Google. При переводе пользователи могут выбирать более подходящее слово из вариантов, а также предложить свой. Программа запоминает выбор и в дальнейшем использует эти данные для показа другим пользователям.
В других сетях в качестве источников информации могут использоваться онлайн-библиотеки и базы данных.

Тьюринг был прав: сегодня на многих сайтах Вы можете пообщаться с чат-ботами, которые ответят на Ваши вопросы. Обычно это довольно примитивные собеседники, задача которых состоит исключительно в консультации потенциальных клиентов.
На конкурсе «Тест Тьюринга» представляют более серьезные разработки. Так, несколько лет назад чат-бот убедил 47% судей конкурса в том, что он — живая девочка четырнадцати лет.
В 2016 году программа японских разработчиков самостоятельно написала книгу «День, когда компьютер пишет роман». Она получила положительные оценки и участвовала в финале литературного конкурса вместе с книгами, авторы которых — люди.
Один из гигантов в сфере разработки графических процессоров NVIDIA создал интеллектуальное приложения GauGAN. С его помощью из примитивных рисунков можно получить почти настоящие картины.

neironetw-1024x374.png

Будущее НС

Развитие данной отрасли направлено на создание полностью автономного искусственного интеллекта. Презентация полностью рабочей модели головного мозга человека назначена на 2022 год. Разработкой занимаются швейцарские ученые и IBM.

Предполагается, что технология машинного обучения позволит автоматизировать труд людей. Речь идет об отходе от монотонной работы и оптимизации трудозатрат, а не о полной замене всех сотрудников роботами.

Уже сейчас во многих супермаркетах есть кассы самообслуживания. Это еще даже не нейросети, но некоторым уже кажется, что их рабочие места рабочие места хотят отобрать. С такими настроениями далеко не уедешь, но мы надеемся на то, что наше общество все-таки захочет стать прогрессивным

Посилання на коментар
Поділитися на інших сайтах

  • sergeo60 закріпив темі

НЕйросети применяются так же и в ставках на спорт. Создается программа, которая по нужным тебе алгоритмам ищет подходящий матч. Очень удобно и если выбрать правильный алгоритм, то и очень прибыльно.Поэтому я зарабатываю деньги ...

Змінено користувачем sergeo60
Удалена часть сообщения из-за рекламы и спама
Посилання на коментар
Поділитися на інших сайтах

Нейронные сети - это тип алгоритма машинного обучения, который создан по образцу структуры человеческого мозга. Они состоят из взаимосвязанных узлов, или "нейронов", которые обрабатывают информацию и принимают решения на основе этой информации.

Нейронные сети могут применяться для решения широкого круга задач, в том числе:

Распознавание изображений и речи: Нейронные сети могут быть обучены выявлять закономерности и распознавать объекты на изображениях или в речи.

Обработка естественного языка: Нейронные сети могут быть использованы для понимания и обработки естественного языка, например, текста или речи.

Предсказательное моделирование: Нейронные сети могут использоваться для предсказания будущих результатов на основе исторических данных.

Робототехника и автономные транспортные средства: Нейронные сети могут использоваться для управления роботами и автономными транспортными средствами, позволяя им принимать решения и адаптироваться к изменяющимся условиям.

Финансовое прогнозирование: Нейронные сети могут использоваться для прогнозирования цен на акции или других финансовых показателей на основе исторических данных.

Медицинская диагностика: Нейронные сети могут использоваться для анализа медицинских данных и помощи в диагностике заболеваний.

Игры: Нейронные сети могут использоваться для создания интеллектуальных противников в играх, делая их более сложными и реалистичными.

В целом, нейронные сети имеют широкий спектр применения и все чаще используются в таких отраслях, как здравоохранение, финансы и транспорт для решения сложных проблем и принятия более эффективных решений.

Посилання на коментар
Поділитися на інших сайтах

Приєднуйтесь до обговорення

Ви можете опублікувати повідомлення зараз, а зареєструватися пізніше. Якщо у вас є акаунт, увійдіть в нього для написання від свого імені.

Гість
Відповісти в темі...

×   Вставлено в вигляді відформатованого тексту.   Вставити у вигляді звичайного тексту

  Дозволено не більше 75 емодзі.

×   Ваше посилання було автоматично вбудоване.   Відобразити як посилання

×   Ваш попередній контент був відновлений.   Очистити редактор

×   Ви не можете вставити зображення безпосередньо. Завантажте або вставте зображення за посиланням.

Завантаження...
 Поділитись