Neuronale Netzwerke und mobile Anwendungen
Einer der besten Führungskräfte von Google Sandar Pichai sagte 2014, dass die Hauptpriorität des Unternehmens in diesem Stand seiner Entwicklung maschinell lernt. Zwei Jahre später, nach dieser Erklärung, im März 2016, schlug das Alphago-Programm den besten Spieler in Professional 9 Dana Li Sedol. Dieses Programm, das von der Deepmind-Startup entwickelt wurde, und heute gehören Google-Arbeiten auf dem Algorithmus des selbstlernenden neuronalen Netzwerks. Nach dem unzulässigen Sieg der künstlichen Intelligenz über dem menschlichen Genie begann ein Boom von neuronalen Systemen.
Was sind die neuronalen Netzwerke, in der sie angewendet werden und warum sie heute so oft erwähnt werden, wir werden in diesem Artikel erzählen.
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Was sind neuronale Netzwerke und welche Aufgaben, die sie lösen?
Die Menschheit hat lange Zeit, sich im Bereich der künstlichen Intelligenz zu entwickeln. Neuronale Netzwerke, eine dieser Entwicklungen. Die Prinzipien des Aufbaus solcher Netze liegen im "Kopieren" des menschlichen Nervensystems. Ihr Hauptmerkmal ist, dass sie in der Lage sind, sich selbst zu studieren. Das heißt, sie können auf der Grundlage der zuvor erhaltenen Daten arbeiten.
Das neuronale Netzwerk ist jedoch nicht nur nach der Nachahmung menschlicher Systeme. Sie ähneln auch dem Nervensystem. Das heißt, bestehen aus separaten Rechenelementen. Was mit menschlichen Neuronen verglichen werden kann. Alle Daten, die das Netzwerk empfängt, wird konsequent der Verarbeitung mehrerer neuraler Segmente (Ebenen) unterzogen, die aus mehreren "Neuronen" bestehen.
Da die Netzwerke für die Parameter jedes "Neurons" und des gesamten Netzwerks als Ganzes bekannt sind, kann dies aufgrund von zuvor erhaltenen Daten, um seine Arbeit zu ändern. Das heißt, "Selbststudium".
Heute werden neuronale Netze oft verwendet. Zum Beispiel verwenden viele große Online-Shopping sie, um ihren Kunden ihren Kunden besser für sie anbieten zu können. Mathematische Modelle zum Erkennen und Spielen von Sprache sowie Anerkennung und Bildverarbeitung werden ebenfalls weit verbreitet.
Der Boom auf unbemannten Autos eröffnete auch einen neuen Umfang der Nutzung neuronaler Netzwerke. Sie werden verwendet, um die Route und den Betrieb von Navigationssystemen zu legen.
Die Hersteller von Antivirus-Software zogen sich auch darauf an. Solche Entwicklungen auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz können Informationen von Cyberkriminellen schützen und illegale Inhalte im Internet identifizieren.
Bereits, Futurologen "zeichnen" ein erstaunliches Bild der Zukunft, in dem die Waage von neuronalen Netzwerken wiederholt ansteigen wird. Zum Beispiel erscheint Roboter, Gärtner. Was dank Hunderten von integrierten Mikrocamern Daten erhalten, analysieren sie und trennen Sie Unkraut von Kulturpflanzen. Dank "Selbstbildung" sind solche Roboter in der Lage, einzelne Verarbeitung an jede Anlage anzuwenden.
Im Internet entwickelte sich die neuronalen Netzwerke in der Lage, Sprachschnittstellen für "Kommunikation" verschiedener Objekte von solchen "Web" erstellen. Algorithmen eines solchen mathematischen Modells können eine Person in Call Center, Controller in Lagern, Übersetzern, Beratern und Vertretern anderer Berufe ersetzen können. Nach vielen Analysten benötigen diese neuronalen Netze nur 3-5 Jahre.
Bereits heute erlauben neuronale Netzwerke, einige Lösungen für eine Person zu ergreifen. Lassen Sie sie zu intellektuell genannt werden, aber der Sieg des auf solchen Algorithmen basierenden Programms ermöglicht es Ihnen, an ihren Erfolg in der Zukunft zu glauben.
Warum sind neuronale Netzwerke jetzt so beliebt?
Über künstliche Intelligenz hielt die Menschheit lange Zeit an. Bei der Verwendung neuronaler Netze zur Lösung dieser Ausgabe, vor 70 Jahren. Aber nur heute ist es in den erforderlichen Volumina möglich geworden.
Die Beliebtheit des neuronalen Netzwerks ist heute auf die erhöhte Geschwindigkeit der "Neuronen" zurückzuführen. Das heißt, einzelne Rechenelemente. Dank dessen war es möglich, die Zeit für die Bühne des "Trainings" zu reduzieren. Zehn Millionen von Daten, die für den Betrieb solcher Netzwerke aufgrund moderner Prozessoren und Grafikkarten erforderlich sind, werden ziemlich schnell verarbeitet. Moderne Technologien des beschleunigten Lernens und führten sie zu fortgeschrittenen künstlichen Intelligenz.
Algorithmen von neuronalen Systemen in mobilen Anwendungen
In letzter Zeit gab es viele Unterhaltungsprojekte auf dem mobilen Anwendungsmarkt, die neuronale Netze nutzen. Natürlich machte die Hauptanzeige sie die Anwendung Prisma. Darüber hinaus ist es erwähnenswert, einen Wettbewerber dieser MLVCH-Anwendung sowie einen beliebten MSQRD-Videodienst zu bemerken. Was auch die beschriebenen mathematischen Algorithmen verwendet.
Prisma.
Die Prisma-Anwendung, russische Entwickler, die ein Foto der Bilder berühmter Künstler verwandeln, vielleicht die berühmteste Anwendung neuronaler Netzwerke im modernen Leben. Zunächst zeigt Prisma bei der Entwicklung mobiler Anwendungen die Fähigkeiten solcher mathematischen Algorithmen. Eine solche Stilisierung von Bildern kann jedoch nicht nur in Unterhaltungszwecken angewendet werden, sondern auch in Design, Animation, Computergrafiken und anderen ähnlichen Regionen.
Ja, die Schöpfer von Prisma können nicht als Pioniere bezeichnet werden. Die Verwendung eines neuronalen Netzwerks zur Bildverarbeitung wurde zuvor verwendet. Beispielsweise wurden ähnliche Algorithmen verwendet, um einen Film im van-Gogh-Stil zu erstellen, aber die Verarbeitung eines Rahmens dauerte etwa 3 Minuten. Moderne Technologien ermöglichen es viel schneller. In derselben Prisma dauert die Fotoabwicklung etwas mehr als 1 Sekunde. Und dies ist trotz der Tatsache, dass das Foto auf den Server geladen, verarbeitet und an den Benutzer gesendet wird.
Bei der Verarbeitung von Fotografie sind Objekte, die darauf angezeigt werden, definiert. Danach wird der Stil des ausgewählten Künstlers auf das Bild angewendet. Das heißt, der Antrag mit Hilfe künstlicher neuronaler Netzwerke "Dupliziert" die Arbeit des Gehirns des Künstlers. Es ist erstaunlich, faszinierend und sehr schön.
Jetzt im "Prism" können Sie Filter auswählen, die Stile 21 Künstler imitieren - von Edward Nerz und Mark Stegal nach Van Gogh und Picasso. Nach Angaben der Entwickler helfen die Anwendungen Algorithmen bereits bald dazu, geeignete Filter im Automatikmodus zu wählen.
Mlvch
MLVCH ist der wichtigste Wettbewerber Prisma.
MLVCH ist der wichtigste Wettbewerber Prisma. Es arbeitet an einem ähnlichen Algorithmus, zeichnet sich jedoch durch eine kompliziertere Ausarbeitung aus. Wenn das Prisma-Image in 20-30er Iterationen verarbeitet wird, dann in MLVCH für 100. Dadurch können Sie ein detaillierteres Bild an der Ausgabe erhalten. Darüber hinaus ist Mlvch 2,5-mal mehr Filter als in Prisma.
Bei den Minen erhöht diese Komplexität der Fotoverarbeitung in MLVCH die Zeit des Empfangs der fertigen Option. Darüber hinaus kann nur ein Foto an einem Tag kostenlos verarbeitet werden. Für alle nachfolgend müssen 75 Rubel zahlen. Darüber hinaus können Sie ein Paket von 100 Fotos für 2990 Rubel kaufen.
Wo sonst gelten neuronale Netze?
Natürlich werden angewandte Produkte mit neuronalen Netzwerken am häufigsten zur Analyse von Bildern verwendet. Mit der Clarifai-Anwendung können Sie jedoch weiter fortfahren und das Bild auf dem Video erkennen. Ein anderer ähnlicher Service bietet der russischen Firma Ntechlab. Sie entwickelte die FindFACE-Anwendung. Mit dem Sie ein Foto des Benutzers können, um sein Profil im sozialen Netzwerk "venkontakte" zu finden
Service "AUTO.RU", das heute zu Yandex gehört, erkennt auf dem Foto die Marke und das Modell des dargestellten Autos unabhängig an. Das Prinzip der "Computer Vision", die in einer solchen Anerkennung verwendet wird, arbeitet auch auf neuronaler Netztechnologie.
Mit der Ostagrammanwendung können Sie nicht nur Styles mitbringen, sondern auch Bilder erneut umgeben. Und mit Hilfe von Tiefmöntlich, basiert der Benutzer, auf den er auf den Bildern, die er im Internet verteilt hat, Produkte aus Online-Shops angeboten.
Natürlich ist die Analyse von Bildern mit Werbe- und Unterhaltungszielen des Anwendungsbereichs eines neuronalen Netzwerks nicht begrenzt. Mit Ava Startup können Sie Ihrer Gesundheit folgen. Die Anwendung analysiert Fotos von Gerichten und Lebensmitteln und gibt Informationen zu Kalorien und verschiedenen Additiven analysiert.
Vor nicht allzu langer Zeit erzielte der Algorithmus mit Hilfe des Yandex Neural Network Algorithmus das Musikalbum "Neural Defense". Das Projekt, das als "Autopoet" genannt wurde, erzeugte stempelte Texte.
Verwendet die beschriebenen mathematischen Algorithmen und eine weitere führende Internet-Suchmaschine Google. Im November 2015 hat dieses Unternehmen seine Google Mail eine spezielle Funktion eingeführt, dank dessen Service selbst drei Antworten auf einen eingehenden Brief erzeugt. Sie können die beste Maus mit einem Klick auswählen.
Auch neuronale Netze werden beim Erstellen unbemannter Autos und Fluggeräte verwendet. Erstens wird die Person von diesen Bewegungsmitteln verwaltet. Die Daten werden in einer speziellen Basis gesammelt, die zum "Lernen" Autopilot verwendet wird. Bereits in der Schweiz gibt es eine unbemannte Luftanlagen, die die Prinzipien des neuronalen Netzwerks nutzt und zur Suche nach verlorenen Touristen verwendet wird.
Unbemanntes Auto
Beliebte jüngste Bots, die in sozialen Netzwerken und Meldungen verwendet werden, können auch die beschriebenen mathematischen Algorithmen verwenden. Der amerikanische Start von Luka verwendet erfolgreich ein neuronales Netzwerk zum Erlernen seiner Bots. Mit der Eterni.ME-Anwendung können Sie einen Avatar erstellen und "lehren", um Ihr eigener Besitzer zu sein. Für dieses neuronale Netzwerk sammeln Sie Informationen zum Eigentümer des Avatars und stellen Sie es einem virtuellen Objekt vor. Ein solches Objekt nach dem Tod seines Prototyps kann das "Leben" seines Besitzers fortsetzen können.
Darüber hinaus kann dieser Bot-Avatar erstellt werden, um mit Menschen zu kommunizieren, die keine Zeit verbringen möchten. Der Brenner testet ein solches Produkt erfolgreich. Wir warten auf die Annahme einer speziellen Anwendung, um Ihren Bot zu erstellen.
Auch neuronale Netzwerke in der Zukunft werden verwendet, um eine medizinische Diagnose oder "Lesen" Ergebnisse von Analysen zu bilden. Unternehmen wie Atomwieh, bedeutsame, quantifizierte Haut usw. arbeiten bereits in diese Richtung. Das tiefe Genomics-Projekt kann das Genom analysieren und die Entwicklung möglicher Krankheiten vorhersagen.