Redes neuronales y aplicaciones móviles.
Uno de los principales gerentes de Google Sandar Pichai dijo en 2014 que la principal prioridad de la compañía en esta etapa de su desarrollo es el aprendizaje automático. Dos años después, después de esta declaración, en marzo de 2016, el programa Alphago venció al mejor jugador en Professional 9 Dana Li Sedol. Este programa desarrollado por la puesta en marcha de DeepMind y hoy que pertenece a Google trabaja en el algoritmo de red neuronal de autoaprendizaje. Después de la victoria desagradable de la inteligencia artificial sobre el genio humano comenzó un auge de los sistemas neuronales.
¿Qué son las redes neuronales donde se aplican y por qué hoy se mencionan tan a menudo, le diremos en este artículo?
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¿Qué son las redes neuronales y qué tareas resuelven?
La humanidad ha comienza a desarrollarse en el campo de la inteligencia artificial. Redes neuronales, uno de estos desarrollos. Los principios de la construcción de tales redes se encuentran en la "copia" del sistema nervioso humano. Su característica principal es que son capaces de autoaprendizar. Es decir, pueden trabajar sobre la base de los datos obtenidos anteriormente.
Pero, la red neuronal no es solo la imitación de los sistemas humanos. También se asemejan al sistema nervioso. Es decir, consiste en elementos de computación separados. Que se puede comparar con las neuronas humanas. Todos los datos que reciben la red se encuentra constantemente en proceso de procesamiento de varios segmentos neuronales (capas), que consisten en varias "neuronas".
Dado que las redes son conocidas por los parámetros de cada "neurona" y toda la red en su conjunto, puede, como resultado de los datos obtenidos previamente para cambiar su trabajo. Es decir, "auto-estudio".
Hoy en día, las redes neuronales se utilizan con bastante frecuencia. Por ejemplo, muchas compras en línea grandes lo utilizan para ofrecer a sus clientes más adecuados para ellos. Los modelos matemáticos para reconocer y jugar el habla, así como el reconocimiento y el procesamiento de la imagen también se utilizan ampliamente.
El auge en los automóviles no tripulados también abrió un nuevo alcance de uso de redes neuronales. Se utilizan para sentar la ruta y la operación de los sistemas de navegación.
Los fabricantes de software antivirus también se acercaron a ellos. Dichos desarrollos en el campo de la inteligencia artificial le permiten proteger la información de los ciberdelincuentes e identificar contenido ilegal en Internet.
Ya, los futurólogos "dibujan" una imagen increíble del futuro, donde la escala de las redes neuronales aumentará repetidamente. Por ejemplo, aparecerán los robots, jardineros. Lo que gracias a cientos de microcámbulos incorporados recibirán datos, los analizarán y separarán las malezas de las plantas cultivadas. Gracias a "auto-educación", tales robots son capaces de aplicar el procesamiento individual a cada planta.
En Internet desarrollado ahora, las redes neuronales podrán crear interfaces de voz para "comunicación" de varios objetos de dicho "web". Los algoritmos de tal modelo matemático podrán reemplazar a una persona en centros de llamadas, controladores en almacenes, traductores, consultores y representantes de otras profesiones. Según muchos analistas, estas redes neuronales necesitarán solo 3-5 años.
Hoy en día, las redes neuronales le permiten tomar algunas soluciones para una persona. Permítales que se llamen demasiado intelectuales, pero la victoria del programa basada en tales algoritmos le permite creer en su éxito en el futuro.
¿Por qué las redes neurales se han vuelto tan populares ahora?
Sobre la inteligencia artificial, la humanidad pensó durante mucho tiempo. Sobre el uso de redes neuronales para resolver este problema, hace 70 años. Pero, solo hoy se ha vuelto posible en aquellos volúmenes necesarios.
La popularidad de la red neuronal de hoy se debe a la mayor velocidad de las "neuronas". Es decir, elementos de computación individuales. Gracias a lo cual fue posible reducir el tiempo para la etapa de "entrenamiento". Las decenas de millones de datos requeridos para el funcionamiento de dichas redes debido a los procesadores modernos y las tarjetas de video se procesan bastante rápidamente. Tecnologías modernas de aprendizaje acelerado y los llevaron a una inteligencia artificial avanzada.
Algoritmos de sistemas neuronales en aplicaciones móviles.
Recientemente, ha habido muchos proyectos de entretenimiento en el mercado de aplicaciones móviles, que utilizan redes neuronales. Por supuesto, el anuncio principal los convirtió en la aplicación Prisma. Además, vale la pena señalar a un competidor de esta aplicación MLVCH, así como un popular servicio de video MSQRD. Que también utiliza los algoritmos matemáticos descritos.
Prisma.
La aplicación Prisma, los desarrolladores rusos, transformando una foto de las imágenes de artistas famosos, quizás la aplicación más famosa de las redes neuronales en la vida moderna. En primer lugar, Prisma demuestra las capacidades de tales algoritmos matemáticos al desarrollar aplicaciones móviles. Pero, dicha estilización de imágenes se puede aplicar no solo con fines de entretenimiento, sino también en diseño, animación, gráficos informáticos y otras regiones similares.
Sí, los creadores de Prisma no se pueden llamar pioneros. El uso de una red neuronal para el procesamiento de imágenes se usó antes. Por ejemplo, se utilizaron algoritmos similares para crear una película en estilo Van Gogh, pero el procesamiento de un marco tardó unos 3 minutos. Las tecnologías modernas lo permiten mucho más rápido. En el mismo prisma, el procesamiento de fotos lleva un poco más de 1 segundo. Y esto es a pesar del hecho de que la foto está cargada al servidor, procesada y enviada al usuario.
Al procesar la fotografía, se definen los objetos que se muestran. Después de eso, el estilo del artista elegido se aplica a la imagen. Es decir, la solicitud con la ayuda de las redes neuronales artificiales "duplica" el trabajo del cerebro del artista. Es increíble, fascinante y muy hermoso.
Ahora, en el "prisma", puedes elegir filtros imitando los estilos 21 artistas, desde Edward Mink y Mark Stegal a Van Gogh y Picasso. Según los desarrolladores, los algoritmos de aplicaciones ya están ayudando pronto a elegir filtros adecuados en modo automático.
Mlvch
MLVCH es el principal competidor Prisma.
MLVCH es el principal competidor Prisma. Funciona en un algoritmo similar, pero se distingue por una elaboración más complicada. Si la imagen prisma se procesa en 20-30 iteraciones, luego en MLVCH para 100. Lo que le permite obtener una imagen más detallada en la salida. Además, MLVCH es 2.5 veces más filtros que en Prisma.
En cuanto a las menos, esta complejidad del procesamiento de fotos en MLVCH aumenta el tiempo de recibir la opción terminada. Además, solo una foto se puede procesar de forma gratuita en un día. Para todos los posteriores tendrán que pagar 75 rublos. Además, puede comprar un paquete de 100 fotos para 2990 rublos.
¿Dónde más se aplican las redes neuronales?
Por supuesto, los productos aplicados que utilizan redes neuronales se utilizan con mayor frecuencia para analizar las imágenes. Pero utilizando la aplicación Clarifai, puede ir más allá y reconocer la imagen en el video. Otro servicio similar ofrece a la compañía rusa Ntechlab. Ella desarrolló la aplicación Findface. Con el que puede por una foto del usuario para encontrar su perfil en la red social "vkontakte"
El servicio "AUTO.RU", que hoy pertenece a Yandex, en la foto reconoce de forma independiente la marca y el modelo del automóvil descrito. El principio de "Visión informática" utilizada en dicho reconocimiento también funciona en tecnología de red neuronal.
Usando la aplicación Ostagram, no solo puede traer estilos, sino que incluso reduzca las imágenes. Y con la ayuda de Deepomatic, el usuario se basa en las imágenes que distribuyó en Internet se ofrece productos de las tiendas en línea.
Por supuesto, el análisis de las imágenes con objetivos de publicidad y entretenimiento, el área de aplicación de una red neuronal no está limitada. AVA Startup le permite seguir su salud. La solicitud analiza las fotografías de los platos y la información sobre alimentos y problemas sobre las calorías y varios aditivos.
No hace mucho tiempo, con la ayuda del algoritmo de la red neuronal de Yandex registró el álbum de música "Defensa neural". El proyecto que se llamó "AutoPOET" generó textos estampados.
Utiliza los algoritmos matemáticos descritos y otro motor de búsqueda de Internet líder de Google. En noviembre de 2015, esta compañía presentó una función especial para su correo de Gmail, gracias a la cual el servicio en sí genera tres respuestas a una carta entrante. Puede elegir el mejor ratón con un solo clic.
También se utilizan redes neuronales al crear autos no tripulados y dispositivos voladores. Primero, la persona está gestionada por estos medios de movimiento. Los datos se recopilan en una base especial, que se utiliza para el piloto automático "Aprendizaje". Ya en Suiza hay una instalación aérea no tripulada que utiliza los principios de la red neuronal y se utiliza para buscar turistas perdidos.
Coche no tripulado
Los bots recientes populares que se utilizan en las redes sociales y los mensajes también pueden usar los algoritmos matemáticos descritos. El lanzamiento estadounidense de LUKA utiliza con éxito una red neuronal para aprender sus bots. Y utilizando la aplicación Eterni.ME, puede crear un Avatar y "Enseñar" para ser su propio propietario. Para esta red neuronal, recopile información sobre el propietario del Avatar y preséntelo a un objeto virtual. Tal objeto después de la muerte de su prototipo podrá continuar la "vida" de su dueño.
Además, este avatar Bot se puede crear para comunicarse con personas que no quieren pasar tiempo. El quemador prueba con éxito dicho producto. Estamos esperando la adopción de una aplicación especial para crear su bot.
También se utilizarán redes neuronales en el futuro para formar un diagnóstico médico o resultados de "lectura" de los análisis. Empresas como Ajustwer, Enjmic, Skin Cantification, Skin, etc. ya funcionan en esta dirección. Y el proyecto de genómica profundo puede analizar el genoma y predecir el desarrollo de posibles enfermedades.