1 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Что умеют нейросети: 10 крутых примеров из недавних новостей

Что умеют нейросети: 10 крутых примеров из недавних новостей

Мы погуляли по телеграм-каналам и насобирали кучу всего интересного о нейросетях. Вот наши основные источники:

  • @denissexy Denis Sexy IT: «О нейронных сетях, виртуальной реальности и технологиях – простым языком»
  • @brodetsky Технологии, медиа и общество
  • @pathetic_low_freq Жалкие низкочастотники: «персональный канал безумных ссылок. Ожидаются: безумные картинки, странная математика, нёрдовский юмор»
  • @NeuralShit «Проклятые нейронные сети»
  • @mustreads «Рациональность, трансгуманизм, книги и статьи»
  • @CGIT_Vines «Канал о сферах CG, Игр и Нейроcетей, всё с помощью чего мы генерируем визуальное и интерактивное искусство»
  • @addmeto

Под каждым примером дали ссылку на источник.

Но это определение абзацем выше чисто техническое, если же говорить языком биологии, то нейронная сеть представляет собой нервную систему человека, ту совокупность нейронов в нашем мозге, благодаря которым мы думаем, принимаем те или иные решения, воспринимаем мир вокруг нас.

Биологический нейрон – это специальная клетка, состоящая из ядра, тела и отростков, к тому же имеющая тесную связь с тысячами других нейронов. Через эту связь то и дело передаются электрохимические импульсы, приводящие всю нейронную сеть в состояние возбуждение или наоборот спокойствия. Например, какое-то приятное и одновременно волнующее событие (встреча любимого человека, победа в соревновании и т. д.) породит электрохимический импульс в нейронной сети, которая располагается в нашей голове, что приведет к ее возбуждению. Как следствие, нейронная сеть в нашем мозге свое возбуждение передаст и другим органам нашего тела и приведет к повышенному сердцебиению, более частому морганию глаз и т. д.

Статья в тему:  Значение имхо. Имхо — что это значит вконтакте и сообщениях

Тут на картинке приведена сильно упрощенная модель биологической нейронной сети мозга. Мы видим, что нейрон состоит из тела клетки и ядра, тело клетки, в свою очередь, имеет множество ответвленных волокон, названых дендритами. Длинные дендриты называются аксонами и имеют протяженность много большую, нежели показано на этом рисунке, посредством аксонов осуществляется связь между нейронами, благодаря ним и работает биологическая нейронная сеть в наших с вами головах.

Нейронные сети

Тема исследования: Нейронные сети в повседневной реальности

Цель исследования: Определить понятие нейросетей и изучить области их применения

Проблема исследования: Что является двигателем всех возможностей?

Гипотеза: Повседневная жизнь не обходится без возможностей нейронных сетей, с которыми пользователь сталкивается в различных сферах жизнедеятельности

Задачи исследования:

  • Дать определение нейронных сетей, рассмотреть их типы и предназначение
  • Описать области применения нейронных сетей
  • Провести опрос с целью получения информации об осведомленности общества о поднятой теме
  • Проанализировать полученные данные и сделать вывод

Методы исследования:

  • Обобщение полученной информации о нейросетях
  • Проведение анализа по найденной информации
  • Проведение опроса по поднятой проблемме
  • Анализ полученных данных

Как развивались нейросети во времени?

Ход исследования:

Что такое нейронные сети?

Искусственная нейронная сеть (ИНС) — математическая модель (а также ее программное или аппаратное воплощение), построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — нервных клеток живого организма.

Статья в тему:  Wdx плагины. Действия с плагинами в программе Total Commander

Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы.

Какие типы нейронных сетей существуют?

Для разных задач применяются различные виды и типы нейронных сетей, среди которых можно выделить:

  • сверточные нейронные сети;
  • реккурентные нейронные сети;
  • нейронную сеть Хопфилда.

Сверточные сети являются одними из самых популярных типов искусственных нейронных сетей. Так они доказали свою эффективность в распознавании визуальных образов (видео и изображения), рекомендательных системах и обработке языка.

Рекуррентными называют такие нейронные сети, соединения между нейронами которых образуют ориентировочный цикл.

Нейронной сетью Хопфилда называется полносвязная нейронная сеть с симметричной матрицей связей. В процессе работы динамика таких сетей сходится к одному из положений равновесия.

В каких областях применяются возможности нейросетей?

Потенциальными областями применения искусственных нейронных сетей являются те, где человеческий интеллект малоэффективен, а традиционные вычисления трудоёмки или физически неадекватны (т.е. не отражают или плохо отражают реальные физические процессы и объекты).

Рассмотрим отдельные области, где решение такого рода задач имеет практическое значение уже сейчас.

Экономика и бизнес: прогнозирование временных рядов (курсов валют, цен на сырьё, спроса, объемов продаж. ), автоматический трейдинг (торговля на валютной, фондовой или товарной бирже), оценка рисков невозврата кредитов, предсказание банкротств, оценка стоимости недвижимости, выявление переоцененных и недооцененных компаний, рейтингование, оптимизация товарных и денежных потоков, считывание и распознавание чеков и документов, безопасность транзакций по пластиковым картам.

Статья в тему:  Вход в вк моя. Социальная сеть вконтакте

Медицина и здравоохранение: постановка диагноза больному (диагностика заболеваний), обработка медицинских изображений, очистка показаний приборов от шумов, мониторинг состояния пациента, прогнозирование результатов применения разных методов лечения, анализ эффективности проведённого лечения.

Авионика: обучаемые автопилоты, распознавание сигналов радаров, адаптивное пилотирование сильно поврежденного самолета, беспилотные летательные аппараты.

Связь: сжатие видеоинформации, быстрое кодирование-декодирование, оптимизация сотовых сетей и схем маршрутизации пакетов.

Интернет: ассоциативный поиск информации, электронные секретари и автономные агенты в интернете, фильтрация и блокировка спама, автоматическая рубрикация сообщений из новостевых лент, адресные реклама и маркетинг для электронной торговли, распознавание captcha.

Автоматизация производства: оптимизация режимов производственного процесса, контроль качества продукции, мониторинг и визуализация многомерной диспетчерской информации, предупреждение аварийных ситуаций.

Робототехника: распознавание сцены, объектов и препятствий перед роботом, прокладка маршрута движения, управление манипуляторами, поддержание равновесия.

Политологические и социологические технологии: предсказание результатов выборов, анализ опросов, предсказание динамики рейтингов, выявление значимых факторов, кластеризация электората, исследование и визуализация социальной динамики населения.

Безопасность, охранные системы: распознавание лиц; идентификация личности по отпечаткам пальцев, голосу, подписи или лицу; распознавание автомобильных номеров, мониторинг информационных потоков в компьютерной сети и обнаружение вторжений, обнаружение подделок, анализ данных с видеодатчиков и разнообразных сенсоров, анализ аэрокосмических снимков.

Ввод и обработка информации: распознавание рукописных текстов, отсканированных почтовых, платежных, финансовых и бухгалтерских документов; распознавание речевых команд, речевой ввод текста в компьютер.

Статья в тему:  Что больше мг или кб. Байты Килобайты - Объясняем

Геологоразведка: анализ сейсмических данных, ассоциативные методики поиска полезных ископаемых, оценка ресурсов месторождений.

Компьютерные и настольные игры: создание нейроигроков в шашки и шахматы (подтверждённые игрой с людьми рейтинги — на уровне мастеров и международных мастеров), выигрыш в Го у чемпионов Европы и мира, в среднем лучшее, чем у человека, прохождение почти полусотни старых классических игр с Атари.

Нейронные сети умеют практически все, но их работа пока напоминает черный ящик. Дело в том, что при работе с нейронными сетями самым сложным и трудоемким процессом является обучение ИНС решать ту или иную задачу. Необходимо учитывать каждую деталь, каждую мелочь, поскольку даже незначительная ошибка или отсутствие минимальной части данных приведет к неправильной работе всей нейронной сети в целом.

Что думает общество?

Было опрошено 20 респондентов в возрасте 18-20 лет.

Большая половина респондентов интересовалась нейронными сетями. Однако, только чуть более половины из них углублялись не только в возможности, но и в способы их создания.

На данной диаграмме можно заметить, что большинство опрошенный используют результаты работы нейросетей не реже, чем несколько раз в неделю. Но в целом используют достаточно часто.

Большая часть опрошенных считают, что нейросети вносят ощутимый вклад в улучшение качества жизни.

Единогласным мнением стало то, что расширение области применения нейросетей — положительная тенденция. Но большая часть опрошенных считает, что следует очень внимательно выбирать сферы и конкретное применение.

Статья в тему:  Таблица элементарных интегралов. Первообразная

По данной диаграмме можно сделать вывод, что респонденты считают перспективным направлением развитие нейросетей, как в долгосрочном, так и в краткосрочном периоде.

Учитывая результат опроса, можно сказать, что общество имеет представление о нейронных сетях, пользуется результатом их работы и считает это направление перспективным.

Вывод: Нейронные сети были созданы человеком для упрощения различных задач. С каждым годом это направление развивалось все больше. Сейчас результат этой работы можно встретить практически везде. Каждый человек, который пользуется смартфоном, использует и возможности нейросети, но не каждый знает об этом. Направление, которое имеет действительно большое будущее, уже захватывает нашу жизнь. И дальнейшее его развитие зависит только от самого человека.

Где применяют нейронные сети?

Нейронные сети применяются для решения множества разных задач. Если мы говорим о простых проектах, то с ними справляется обычная компьютерная программа, если говорить об усложнённых задачах, требующих решения уравнений и прогнозирования, применяется компьютерная программа, поддерживающая статические методы обработки. Есть и совсем сложные задачи, то же распознавание образов. Здесь нужен другой подход, ведь в голове человека все эти процессы проходят неосознанно (при распознавании и запоминании образов человек делает это, если можно так сказать, сам по себе, то есть он не управляет соответствующими процессами в мозгу).

Собственно говоря, нейронные сети как раз для этого и созданы, чтобы помогать людям решать задачи со сложными и не до конца исследованными алгоритмами. Имеет значение и качество нейронных сетей.

Статья в тему:  Как установить расширение savefrom в google chrome

Схема нейронной сети:

Сегодня нейронные сети применяются в следующих сферах: — распознавание образов (по этому направлению работают наиболее широко); — предсказание следующего шага (повышает эффективность и качество торговли на тех же фондовых рынках); — классификация входной информации по параметрам (с этой работой легко справляются кредитные роботы, способные быстро принять решение об одобрении или отказе по поводу кредита, используя для этого входные наборы разнообразных параметров).

Так как современные нейронные сети имеют очень большие способности и разные варианты использования, их популярность растёт, а развитие отрасли тоже идёт семимильными шагами. Их учат играть в компьютерные игры, узнавать голоса и т. д. По сути, искусственные сети создаются по принципу биологических, а значит, мы можем обучить их выполнению тех процессов, которые человек выполняет не вполне осознанно.

P. S. Одно дело читать, другое дело — практиковаться. Если вас интересует развитие навыков работы с современными нейронными сетями (neural networks) и вы хотели изучить различные связанные технологии из категории «нейро», ждём вас на наших курсах. Все занятия проходят онлайн, потребуется только компьютер и интернет. Специалистом может стать каждый.

Это курсы для тех, кому важен результат и нужно получить практические знания. Не пропустите ссылку выше!

Ссылка на основную публикацию
Статьи c упоминанием слов:
Adblock
detector