الشبكات العصبية والتطبيقات المحمولة
وقال أحد كبار المديرين في جوجل ساندر بايخاي في عام 2014 أن الأولوية الرئيسية للشركة في هذه المرحلة من تطويرها هي تعلم الآلة. بعد عامين، بعد هذا البيان، في مارس 2016، فاز برنامج Alphago على أفضل لاعب في Professional 9 Dana Li Sedol. يعمل هذا البرنامج الذي طورته بدء تشغيل DeepMind واليوم الذي ينتمي إلى Google على خوارزمية الشبكة العصبية للتعليم الذاتي. بعد النصر الشديد للذكاء الاصطناعي على العبقرية البشرية بدأ طفرة النظم العصبية.
ما هي الشبكات العصبية التي يتم فيها تطبيقها ولماذا يتم ذكرها اليوم في كثير من الأحيان، سنخبرنا في هذه المقالة.
التنقل
ما هي الشبكات العصبية وما المهام التي يحلونها؟
يبدأ البشرية الطويلة في مجال التطوير في مجال الذكاء الاصطناعي. الشبكات العصبية، واحدة من هذه التطورات. تقع مبادئ بناء هذه الشبكات في "نسخ" الجهاز العصبي البشري. ميزةهم الرئيسية هي أنها قادرة على الدراسة الذاتية. وهذا هو، يمكنهم العمل على أساس البيانات التي تم الحصول عليها في وقت سابق.
ولكن، الشبكة العصبية ليست فقط تقليد النظم البشرية. كما تشبه الجهاز العصبي. وهذا هو، يتكون من عناصر حساب منفصلة. والتي يمكن مقارنتها مع الخلايا العصبية البشرية. تخضع جميع البيانات التي يتلقها الشبكة باستمرار لمعالجة العديد من القطاعات العصبية (الطبقات)، والتي تتكون من العديد من "الخلايا العصبية".
نظرا لأن الشبكات معروفة لمعلمات كل "الخلايا العصبية" والشبكة بأكملها ككل، فقد يكون ذلك، نتيجة لبيانات تم الحصول عليها مسبقا لتغيير عملها. وهذا هو، "دراسة ذاتية".
اليوم، تستخدم الشبكات العصبية في كثير من الأحيان. على سبيل المثال، تستخدم العديد من التسوق الكبير عبر الإنترنت من أجل تقديم عملائها أكثر ملاءمة لهم المنتجات. يتم استخدام النماذج الرياضية للتعرف على الكلام ولعب الكلام، بالإضافة إلى الاعتراف ومعالجة الصور أيضا على نطاق واسع.
افتتح الازدهار على السيارات بدون طيار نطاقا جديدا لاستخدام الشبكات العصبية. يتم استخدامها لوضع الطريق وتشغيل أنظمة الملاحة.
كما رسم الشركات المصنعة لبرنامج مكافحة الفيروسات عليها. تتيح لك هذه التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي حماية المعلومات من الإنترنت من الإنترنت وتحديد المحتوى غير القانوني على الإنترنت.
بالفعل، يقوم أخصائيو الأسهم "بسحب" صورة مذهلة للمستقبل، حيث سيزيد حجم الشبكات العصبية مرارا وتكرارا. على سبيل المثال، سيظهر الروبوتات، البستانيين. الذي بفضل مئات من الدوائر الصغيرة المدمجة سيحصلون على بيانات وتحليلها وفصل الأعشاب الضارة من النباتات المزروعة. بفضل "التعليم الذاتي" مثل هذه الروبوتات قادرة على تطبيق المعالجة الفردية لكل مصنع.
في الإنترنت المتقدمة الآن، ستتمكن الشبكات العصبية من إنشاء واجهات صوتية ل "اتصال" للأشياء المختلفة من هذه "الويب". ستتمكن خوارزميات من هذا النموذج الرياضي من استبدال شخص في مراكز الاتصال، وحدات تحكم في المستودعات والمترجمين والاستشاريين وممثلي المهن الأخرى. وفقا للعديد من المحللين، ستتحتاج هذه الشبكات العصبية إلى 3-5 سنوات فقط.
بالفعل اليوم، تتيح لك الشبكات العصبية أن تأخذ بعض الحلول لشخص ما. دعهم يطلق عليهم فكريا للغاية حتى الآن، لكن انتصار البرنامج على أساس هذه الخوارزميات يتيح لك تصديق نجاحهم في المستقبل.
لماذا أصبحت الشبكات العصبية تحظى بشعبية كبيرة الآن؟
حول الذكاء الاصطناعي البشرية الفكر لفترة طويلة. على استخدام الشبكات العصبية لحل هذه المشكلة، قبل 70 عاما. ولكن، فقط اليوم أصبح ممكنا في تلك الأحجام اللازمة.
شعبية الشبكة العصبية اليوم ترجع إلى زيادة سرعة "الخلايا العصبية". وهذا هو، عناصر الحوسبة الفردية. بفضل ما كان من الممكن تقليل الوقت لمرحلة "التدريب". تتم معالجة عشرات الملايين من البيانات المطلوبة لتشغيل هذه الشبكات بسبب المعالجات الحديثة وبطاقات الفيديو بسرعة كبيرة. التقنيات الحديثة للتعلم المتسارع وقدم لهم الاستخبارات الاصطناعية المتقدمة.
خوارزميات النظم العصبية في تطبيقات الهاتف المحمول
في الآونة الأخيرة، كان هناك الكثير من المشاريع الترفيهية في سوق تطبيقات الهاتف المحمول، والتي تستخدم الشبكات العصبية. بالطبع، الإعلان الرئيسي جعلهم التطبيق prisma. بالإضافة إلى ذلك، تجدر الإشارة إلى منافس تطبيق MLVCH هذا، بالإضافة إلى خدمة فيديو MSQRD شهيرة. التي تستخدم أيضا الخوارزميات الرياضية الموصوفة.
بريزما.
تطبيق PRISMA، المطورين الروس، تحويل صورة لصور الفنانين المشهورين، وربما الأكثر شهرة للشبكات العصبية في الحياة الحديثة. بادئ ذي بدء، يوضح Prisma إمكانات هذه الخوارزميات الرياضية عند تطوير تطبيقات الهاتف المحمول. ولكن، يمكن تطبيق هذا الانتعاش من الصور ليس فقط في أغراض الترفيه، ولكن أيضا في التصميم والرسوم المتحركة ورسومات الكمبيوتر وغيرها من المناطق المماثلة.
نعم، لا يمكن أن يطلق على مبتدئين Prisma الرواد. استخدام شبكة عصبية لمعالجة الصور تم استخدامها من قبل. على سبيل المثال، تم استخدام خوارزميات مماثلة لإنشاء فيلم في نمط فان جوخ، لكن معالجة إطار واحد استغرق حوالي 3 دقائق. التقنيات الحديثة تسمح لها أسرع بكثير. في نفس Prisma، تستغرق معالجة الصور أكثر من 1 ثانية. وهذا على الرغم من حقيقة أن الصورة يتم تحميلها على الخادم، معالجتها وإرسالها إلى المستخدم.
عند معالجة التصوير الفوتوغرافي، يتم تعريف الكائنات المعروضة عليها. بعد ذلك، يتم تطبيق أسلوب الفنان المختار على الصورة. وهذا هو، التطبيق بمساعدة الشبكات العصبية الاصطناعية "تكرار" عمل دماغ الفنان. إنه مذهل، رائع وجميلة جدا.
الآن في "المنشور"، يمكنك اختيار مرشحات تقليد أنماط 21 فنانين - من إدوارد المنك وعلامة Stegal إلى فان جوخ وبيكاسو. وفقا للمطورين، فإن خوارزميات التطبيقات تساعد بالفعل في اختيار المرشحات المناسبة في الوضع التلقائي.
mlvch.
mlvch هو المنافس الرئيسي prisma.
mlvch هو المنافس الرئيسي prisma. إنه يعمل على خوارزمية مماثلة، ولكن يتميز بوضع أكثر تعقيدا. إذا تمت معالجة صورة Prisma في 20-30 تكرارا، ثم في MLVCH لمدة 100. والتي تتيح لك الحصول على صورة أكثر تفصيلا في الإخراج. بالإضافة إلى ذلك، فإن MLVCH هو 2.5 مرة المزيد من المرشحات مما كانت عليه في Prisma.
بالنسبة للقيلات، تزيد تعقيد معالجة الصور في MLVCH وقت استلام الخيار النهائي. بالإضافة إلى ذلك، يمكن معالجة صورة واحدة فقط مجانا في يوم واحد. بالنسبة لجميع اللاحق، يجب أن تدفع 75 روبل. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك شراء حزمة من 100 صورة ل 2990 روبل.
أين تنطبق الشبكات العصبية؟
بالطبع، يتم استخدام المنتجات المطبقة باستخدام الشبكات العصبية في أغلب الأحيان لتحليل الصور. ولكن باستخدام تطبيق Clarifai، يمكنك الذهاب إلى أبعد من ذلك والتعرف على الصورة على الفيديو. تقدم خدمة أخرى مماثلة للشركة الروسية Ntechlab. انها طورت طلب البحث. مع وجود صورة للمستخدم لإيجاد ملف التعريف الخاص به في الشبكة الاجتماعية "Vkontakte"
الخدمة "auto.ru"، والتي تنتمي اليوم إلى ياندكس، على الصورة تعترف بشكل مستقل بالعلامة التجارية ونموذج السيارة المنصوص عليها. يعمل مبدأ "رؤية الكمبيوتر" المستخدمة في مثل هذا الاعتراف أيضا على تكنولوجيا الشبكة العصبية.
باستخدام تطبيق Ostagram، لا يمكنك فقط إحضار الأنماط، ولكن حتى صور Redraw. وبمساعدة أعماق المستخدمين، يعتمد المستخدم على الصور التي قام بها موزعة على الإنترنت المنتجات من المتاجر عبر الإنترنت.
بطبيعة الحال، فإن تحليل الصور ذات الإعلانات والترفيه يستهدف مساحة تطبيق الشبكة العصبية غير محدودة. يتيح لك بدء تشغيل AVA متابعة صحتك. يحلل التطبيق صورا للأطباق والمواد الغذائية والمشكلات حول السعرات الحرارية والمضافات المختلفة.
منذ وقت ليس ببعيد، بمساعدة خوارزمية الشبكة العصبية ياندكس سجلت ألبوم الموسيقى "الدفاع العصبي". تم إنشاء المشروع الذي كان يسمى "Autopoet" النصوص المختومة.
يستخدم الخوارزميات الرياضية الموصوفة ومحرك البحث الرائد في الإنترنت جوجل. في نوفمبر 2015، قدمت هذه الشركة وظيفة خاصة إلى بريد Gmail الخاص به، بفضل الخدمة نفسها تنشئ ثلاثة إجابات على خطاب وارد. يمكنك اختيار أفضل ماوس بنقرة واحدة.
يتم استخدام الشبكات العصبية أيضا عند إنشاء سيارات غير مأهولة وأجهزة الطيران. أولا، يتم إدارة الشخص من خلال هذه الوسائل للحركة. يتم جمع البيانات في قاعدة خاصة، والتي يتم استخدامها ل Autopilot "تعلم". يوجد بالفعل في سويسرا منشأة جوية غير مأهولة تستخدم مبادئ الشبكة العصبية وتستخدم للبحث عن السياح المفقودين.
سيارة بدون طيار
يمكن أن تستخدم الروبوتات الأخيرة المستخدمة في الشبكات الاجتماعية والرسائل أيضا الخوارزميات الرياضية الموصوفة. يستخدم إطلاق Luka الأمريكي بنجاح شبكة عصبية لتعلم روبوته. واستخدام تطبيق Eterni.me، يمكنك إنشاء صورة شخصية و "تعليم" أن تكون مالكك الخاص. لجمع هذه الشبكة العصبية معلومات حول صاحب الصورة الرمزية وتقديمها إلى كائن افتراضي. مثل هذا الكائن بعد وفاة النموذج الأولي سيكون قادرا على مواصلة "الحياة" لمالكها.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن إنشاء هذه الصورة الرمزية BOT للتواصل مع الأشخاص الذين لا يريدون قضاء بعض الوقت. الناقل بنجاح يختبر مثل هذا المنتج. نحن ننتظر اعتماد تطبيق خاص لإنشاء بوتك.
كما سيتم استخدام الشبكات العصبية في المستقبل لتشكيل تشخيص طبي أو "قراءة" نتائج التحليلات. الشركات مثل Atomwise، InliTic، الجلد الكمي، إلخ. تعمل بالفعل في هذا الاتجاه. ويمكن لمشروع الجينوم العميق تحليل الجينوم والتنبؤ بتطوير الأمراض المحتملة.