Neurális hálózatok és mobil alkalmazások
A Google Sandar Pichai egyik legfontosabb vezetője 2014-ben mondta, hogy a vállalat fő prioritása a fejlesztés ezen szakaszában a gépi tanulás. Két évvel később, a kijelentés után, 2016 márciusában az AlphaGo program megverte a legjobb játékos professzionális 9 Dana Li Sedol. Ez a program a DeepMind indítása és ma a Google-hoz tartozó munkákhoz tartozik az önálló tanulási neurális hálózat algoritmusánál. Miután a mesterséges intelligencia lévõ győzelme az emberi zseniális, kezdte a neurális rendszerek boomját.
Mi az a neurális hálózatok, ahol alkalmazzák őket, és miért ilyen gyakran említik őket, megmondjuk e cikkben.
Navigáció
Mi a neurális hálózatok és milyen feladatokat megoldani?
Az emberiség hosszú ideje elkezd alakulni a mesterséges intelligencia területén. Neurális hálózatok, az egyik ilyen fejlemények. Az ilyen hálózatok kiépítésének elvei az emberi idegrendszer "másolásában" rejlik. Fő jellemzőjük az, hogy képesek önálló tanulmányokra. Ez az, hogy a korábban kapott adatok alapján dolgozhatnak.
De a neurális hálózat nem csak az emberi rendszerek utánzása. Ők is hasonlítanak az idegrendszerre. Azaz külön számítástechnikai elemekből áll. Amely összehasonlítható az emberi neuronokkal. Minden olyan adat, amelyet a hálózat fogad, következetesen több neurális szegmens (réteg) feldolgozását eredményezi, amely több "neuronból" áll.
Mivel a hálózatok ismertek az egyes "neuron" és az egész hálózat egészének paraméteréről, ez a korábban kapott adatok eredményeképpen megváltoztathatják munkáját. Ez az, "önálló tanulmány".
Ma a neurális hálózatokat gyakran használják. Például sok nagy online vásárlás használja őket annak érdekében, hogy ügyfeleiket jobban megfeleljenek ezeknek a termékeknek. A beszéd, valamint a felismerés és a képfeldolgozás, valamint a felismerés és a képfeldolgozás szintén használatosak.
A pilóta nélküli kocsik fellendülése is új alkalmazási területet nyitott a neurális hálózatok használatára. Az útvonalat és a navigációs rendszerek működését használják.
A víruskereső szoftver gyártói is rájuk készültek. Az ilyen fejlemények a mesterséges intelligencia területén lehetővé teszik, hogy megvédjék az információkat a cyberciminals-ről és azonosítsák az illegális tartalmat az interneten.
Már a futurológusok "felhívják" egy csodálatos képet a jövőről, ahol a neurális hálózatok skálája többször is növekedni fog. Például a robotok megjelennek, kertészek. Ami a több száz beépített mikrokamernek köszönhetően adatokat fog kapni, elemzi őket és külön gyomokat a termesztett növényekből. Az "önki-oktatásnak" köszönhetően az ilyen robotok képesek egyéni feldolgozást alkalmazni minden növényre.
Az interneten kifejlesztett, a neurális hálózatok képesek lesznek létrehozni hangfelületeket a "Web" különböző tárgyak "kommunikációjához". Az ilyen matematikai modell algoritmusai képesek lesznek cserélni egy személyt a hívásközpontokban, a raktárak, fordítók, tanácsadók és más szakmák képviselői helyettesítésére. Számos elemző szerint ez a neurális hálózatoknak csak 3-5 évre lesz szükség.
Már ma a neurális hálózatok lehetővé teszik, hogy megoldást nyújtson egy személy számára. Hagyja, hogy túlságosan intellektusnak nevezzék, de az ilyen algoritmusokon alapuló program győzelme lehetővé teszi, hogy a jövőben elhiggyessen a sikerükben.
Miért olyan népszerűvé váltak a neurális hálózatok?
A mesterséges intelligencia az emberiség hosszú ideig gondolkodott. A neurális hálózatok használata, hogy megoldja ezt a problémát, 70 évvel ezelőtt. De csak ma lehetett volna a szükséges volumenben.
A neurális hálózat népszerűsége ma a "neuronok" fokozott sebességének köszönhető. Azaz egyedi számítástechnikai elemek. Köszönjük, hogy csökkenthető volt a "képzés" szakaszának csökkentése. Több tízmillió adat szükséges az ilyen hálózatok működéséhez a modern processzorok és videokártyák feldolgozása nagyon gyorsan. A felgyorsult tanulás modern technológiái, és fejlett mesterséges intelligenciát vezettek.
Neurális rendszerek algoritmusai mobil alkalmazásokban
A közelmúltban sok szórakoztató projekt történt a mobil alkalmazási piacon, amely neurális hálózatokat használ. Természetesen a fő hirdetés az alkalmazás prisma. Ezenkívül érdemes megjegyezni az MLVCH alkalmazás versenytárát, valamint egy népszerű MSQRD videó szolgáltatást. Amely a leírt matematikai algoritmusokat is használja.
Prisma.
A Prisma alkalmazás, az orosz fejlesztők, átalakítják a híres művészek képeit, talán a neurális hálózatok leghíresebb alkalmazása a modern életben. Először is, a Prisma bemutatja az ilyen matematikai algoritmusok képességeit a mobil alkalmazások fejlesztése során. De a képek ilyen stilizálása nem csak szórakoztató célokra, hanem tervezés, animáció, számítógépes grafika és más hasonló régiók is alkalmazható.
Igen, a prisma alkotói nem nevezhetők úttörőknek. A képfeldolgozáshoz használt neurális hálózatot használták. Például hasonló algoritmusokat használtak egy filmben lévő film létrehozására, de az egyik keret feldolgozása körülbelül 3 percet vett igénybe. A modern technológiák sokkal gyorsabbá teszik. Ugyanebben a prisma-ban a fotófeldolgozás egy kicsit több mint 1 másodpercig tart. És ez annak ellenére, hogy a fotó betöltődik a kiszolgálóhoz, feldolgozva és elküldve a felhasználónak.
A fényképezés feldolgozásakor a megjelenített objektumok meghatározzák. Ezután a kiválasztott művész stílusa a képre kerül. Vagyis az alkalmazás a mesterséges neurális hálózatok segítségével "megduplázza" a művész agya munkáját. Csodálatos, lenyűgöző és nagyon szép.
Most a "Prish" -ben kiválaszthatja a 21 művészek utánzó szűrőket - Edward Minktől és Mark Stegal-tól Van Gogh és Picasso között. A fejlesztők szerint az alkalmazások algoritmusok már hamarosan segítenek az automatikus üzemmódban megfelelő szűrők kiválasztásában.
Mlvch
Az MLVCH a fő versenytárs prisma.
Az MLVCH a fő versenytárs prisma. Hasonló algoritmussal működik, de megkülönbözteti a bonyolultabb kidolgozás. Ha a PRISMA kép feldolgozásra 20-30 ismétléseket, majd MLVCH a 100., amely lehetővé teszi, hogy egy részletesebb képet a kimeneten. Ezenkívül az MLVCH 2,5-szer több szűrő, mint a Prisma.
Ami a mínuszokat illeti, ez a fotófeldolgozás összetettsége az MLVCH-ban növeli a kész opció beérkezését. Ezenkívül csak egy fotó feldolgozható ingyenes naponta. Minden későbbi el kell fizetnie 75 rubelt. Ezenkívül 100 fotót vásárolhat 2990 rubel számára.
Hol alkalmazzák a neurális hálózatok?
Természetesen a neurális hálózatokat használó termékeket leggyakrabban használják a képek elemzésére. De a ClariFai alkalmazás használatával tovább haladhat, és felismerheti a képet a videóban. Egy másik hasonló szolgáltatás az Oroszország Ntechlab céget kínálja. Kifejlesztette a FindFace alkalmazást. Amivel a felhasználó fotója, hogy megtalálja profilját a "vkontakte" szociális hálózatban
Szerviz "Auto.ru", amely ma a Yandexhez tartozik, a fényképen függetlenül felismeri az ábrázolt autó márkáját és modelljét. Az ilyen elismerésben használt "számítógépes vízió" elve a neurális hálózati technológiákon is működik.
Az Ostagram alkalmazás használatával nem csak stílusokat hozhat létre, de még a redraw képeket is. És mélységes, a felhasználó segítségével a felhasználó az interneten elosztott képek alapján kínál termékeket az online áruházakból.
Természetesen a hirdetési és szórakoztató képek elemzése a neurális hálózat alkalmazásának területe nem korlátozott. Az AVA indítása lehetővé teszi, hogy kövesse az egészségét. Az alkalmazás elemzi az edények és az élelmiszerek fényképeit, valamint a kalóriákról és a különböző adalékokról szóló információkat.
Nem olyan régen, a Yandex Neural Network algoritmus segítségével rögzítette a "neurális védelem" zenei albumát. A projekt, amelyet "autopoet" generált szövegek neveztek.
A leírt matematikai algoritmusokat és egy másik vezető internetes keresőmotort használja. Novemberben 2015-től ez a cég bevezetett egy speciális funkciót a Gmail levelezés, amelynek köszönhetően a szolgáltatás maga állít elő három választ a beérkező levelet. Kiválaszthatja a legjobb egeret egy kattintással.
A neurális hálózatokat is használják a pilóta nélküli autók és repülő eszközök létrehozásakor. Először is, a személyt kezelik ezek a mozgási eszközök. Az adatokat egy speciális bázisban gyűjtik össze, amelyet "tanulás" autopilot használnak. Már Svájcban van egy pilóta nélküli légialkatrész, amely a neurális hálózat elveit használja, és az elveszett turisták keresésére használják.
Pilóta nélküli autó
Népszerű közelmúltbeli botok, amelyeket a közösségi hálózatokban és az üzenetekben használnak a leírt matematikai algoritmusok is. Az amerikai Luka bevezetése sikeresen használ egy idegi hálózatot a botjainak megtanulására. És az ETERNI.ME alkalmazás használatával létrehozhat egy avatarot és "tanítani", hogy a saját tulajdonosod legyen. Ehhez a neurális hálózathoz információt gyűjt az Avatar tulajdonosáról, és bemutatja azt egy virtuális objektumra. Egy ilyen tárgy a prototípus halála után képes lesz folytatni a tulajdonos "életét".
Ezenkívül ez a bot avatár létrehozható, hogy kommunikáljon olyan emberekkel, akik nem akarnak időt tölteni. Az égő sikeresen teszteli az ilyen terméket. Várjuk a különleges alkalmazás elfogadását a bot létrehozására.
A jövőben a neurális hálózatok is használják az analízisek orvosi diagnózisa vagy "olvasás" eredményeit. Olyan vállalatok, mint az atomi, gilit, számszerűsített bőr, stb. Már működik ebben az irányban. És a mély genomikai projekt elemezheti a genomot, és megjósolhatja a lehetséges betegségek kialakulását.