ნერვული ქსელები და მობილური აპლიკაციები
Google Sandar Pichai- ს ერთ-ერთმა მენეჯერმა 2014 წელს განაცხადა, რომ კომპანიის მთავარი პრიორიტეტი მისი განვითარების ამ ეტაპზე არის მანქანა. ორი წლის შემდეგ, ამ განცხადების შემდეგ, 2016 წლის მარტში, Alphago პროგრამა Beed საუკეთესო ფეხბურთელი პროფესიული 9 Dana Li Sedol. ეს პროგრამა, რომელიც შემუშავებულია DeepMind Startup- ის მიერ და Google- ის სამუშაოების შესახებ თვითმმართველობის სწავლის ნერვული ქსელის ალგორითმზე. ხელოვნური ინტელექტის დამარცხებული გამარჯვების შემდეგ ადამიანის გენიუსზე დაიწყო ნერვული სისტემების ბუმი.
რა არის ნერვული ქსელები, სადაც ისინი გამოიყენება და რატომ დღეს ისინი ხშირად აღინიშნება ამ სტატიაში.
ნაოსნობა
რა არის ნერვული ქსელები და რა ამოცანები ისინი გადაწყვეტენ?
კაცობრიობა დიდხანს იწყება ხელოვნური ინტელექტის სფეროში. ნერვული ქსელები, ერთ-ერთი ასეთი მოვლენა. ასეთი ქსელების მშენებლობის პრინციპები მდგომარეობს ადამიანის ნერვული სისტემის "კოპირება". მათი მთავარი ფუნქცია ის არის, რომ მათ შეუძლიათ თვითმმართველობის შესწავლა. ანუ, მათ შეუძლიათ იმუშაონ ადრე მიღებული მონაცემების საფუძველზე.
მაგრამ, ნერვული ქსელი არ არის ადამიანის სისტემების იმიტაცია. ისინი ასევე ჰგავს ნერვულ სისტემას. ეს არის ცალკეული კომპიუტერული ელემენტებისგან. რომელიც შეიძლება შედარებით ადამიანის ნეირონებთან. ყველა მონაცემები, რომლებიც ქსელში მიიღება, მუდმივად ხდება რამდენიმე ნერვული სეგმენტის (ფენების) გადამუშავების პროცესში, რომელიც შედგება რამდენიმე "ნეირონების".
მას შემდეგ, რაც ქსელები ცნობილია თითოეული "ნეირონის" პარამეტრებისთვის და მთელი ქსელის მთელი ქსელისთვის, შეიძლება, მას შემდეგ, რაც ადრე მიღებული მონაცემების შეცვლის შედეგად. ეს არის "თვითმმართველობის შესწავლა".
დღეს, ნერვული ქსელები საკმაოდ ხშირად გამოიყენება. მაგალითად, ბევრი დიდი ონლაინ მაღაზია სარგებლობს მათ, რათა მათ მომხმარებელს შესთავაზოს მათთვის პროდუქცია. ასევე ფართოდ გამოიყენება მათემატიკური მოდელები, აგრეთვე სიტყვის აღიარებისა და თამაშების აღიარებისა და სათამაშოების დამუშავებისათვის.
უპილოტო მანქანებზე ბუმი ასევე გაიხსნა ნერვული ქსელების გამოყენების ახალი ფარგლები. ისინი გამოიყენება მარშრუტისა და სანავიგაციო სისტემების მუშაობისთვის.
ანტივირუსული პროგრამების მწარმოებლებმა მათზე გაამახვილეს. ხელოვნური ინტელექტის სფეროში ასეთი მოვლენები საშუალებას გაძლევთ დაიცვას ინფორმაცია კიბერკრიმინალებისგან და ინტერნეტში უკანონო შინაარსის იდენტიფიცირება.
უკვე, Futurologists "მიაპყროს" მომავლის საოცარი სურათი, სადაც ნერვული ქსელების მასშტაბი გაიზრდება არაერთხელ. მაგალითად, რობოტები გამოჩნდებიან, მებოსტნეები. რომელიც ასობით ჩამონტაჟებული მიკროკამების წყალობით, მიიღებს მონაცემებს, გააანალიზებს მათ და გაშენებულ მცენარეებს. "თვითმმართველობის" ამგვარი რობოტების წყალობით, თითოეული ქარხნის ინდივიდუალური დამუშავების საშუალებაა.
ინტერნეტში განვითარებული, ნერვული ქსელები შეძლებენ ასეთი "ვებ-გვერდის სხვადასხვა ობიექტების" კომუნიკაციის "ხმოვანი ინტერფეისების შექმნას. ასეთი მათემატიკური მოდელის ალგორითმები შეძლებენ ზარის ცენტრებში, საწყობებში, მთარგმნელთა, კონსულტანტებისა და სხვა პროფესიის წარმომადგენლების კონტროლერები. ბევრი ანალიტიკოსების აზრით, ეს ნერვული ქსელები მხოლოდ 3-5 წელი დასჭირდება.
უკვე დღეს, ნერვული ქსელები საშუალებას გაძლევთ გარკვეული გადაწყვეტილებების მიღება. დაე მათ ძალიან ინტელექტუალური, მაგრამ ამ ალგორითმების პროგრამის პროგრამის გამარჯვება საშუალებას მოგცემთ მჯერა მათი წარმატების მომავალში.
რატომ არის ნერვული ქსელები ახლა პოპულარული გახდა?
ხელოვნური სადაზვერვო კაცობრიობის შესახებ დიდი ხნის განმავლობაში ფიქრობდა. ნერვული ქსელების გამოყენების შესახებ, 70 წლის წინ. მაგრამ, მხოლოდ დღეს ეს შესაძლებელი გახდა იმ მოცულობით, რომლებიც აუცილებელია.
ნერვული ქსელის პოპულარობა დღეს "ნეირონების" გაზრდილი სიჩქარის გამო. ეს არის ინდივიდუალური კომპიუტერული ელემენტები. მადლობა, რომლითაც შესაძლებელი იყო "ტრენინგის" ეტაპზე დროის შემცირება. თანამედროვე პროცესორებისა და ვიდეო ბარათების გამო ამგვარი ქსელების ფუნქციონირებისთვის საჭიროა მრავალი ქსელის ფუნქციონირებისთვის. დაჩქარებული სწავლის თანამედროვე ტექნოლოგიები და მათთვის ხელოვნური ინტელექტის მოწინავე.
მობილური აპლიკაციების ნერვული სისტემების ალგორითმები
ცოტა ხნის წინ, მობილური აპლიკაციის ბაზარზე ბევრი გასართობი პროექტი იყო, რომელიც ნერვულ ქსელებს იყენებდნენ. რა თქმა უნდა, მთავარი რეკლამა მათ განაცხადის Prisma- მა გააკეთა. გარდა ამისა, აღსანიშნავია ამ MLVCH აპლიკაციის კონკურენტი, ისევე როგორც პოპულარული MSQRD ვიდეო სერვისი. რომელიც ასევე იყენებს მათემატიკურ ალგორითმს.
PRISMA.
Prisma განაცხადის, რუსი დეველოპერები, გარდაქმნის ფოტო სურათები ცნობილი მხატვრების, ალბათ ყველაზე ცნობილი განაცხადის ნერვული ქსელების თანამედროვე ცხოვრებაში. უპირველეს ყოვლისა, Prisma აჩვენებს შესაძლებლობებს ასეთი მათემატიკური ალგორითმები, როდესაც განვითარებადი მობილური აპლიკაციების განვითარებას. მაგრამ, გამოსახულებების ასეთი სტილიზაცია შეიძლება გამოყენებულ იქნას არა მხოლოდ გასართობ მიზნებში, არამედ დიზაინში, ანიმაციურ, კომპიუტერულ გრაფიკაში და სხვა მსგავსი რეგიონებში.
დიახ, PRISMA- ს შემქმნელები არ შეუძლიათ პიონერებს. გამოყენებულ იქნა გამოსახულების დამუშავების ნერვული ქსელის გამოყენება. მაგალითად, მსგავსი ალგორითმები გამოყენებულ იქნა ვან გოგის სტილის ფილმის შესაქმნელად, მაგრამ ერთი ჩარჩოს დამუშავება დაახლოებით 3 წუთი დასჭირდა. თანამედროვე ტექნოლოგიები საშუალებას იძლევა უფრო სწრაფად. იმავე PRISMA- ში, ფოტო დამუშავება 1 წამზე მეტია. ეს არის მიუხედავად იმისა, რომ ფოტო დატვირთულია სერვერზე, დამუშავებული და გაგზავნილი მომხმარებლისთვის.
როდესაც დამუშავების ფოტოგრაფია, მასზე ნაჩვენები ობიექტები განისაზღვრება. ამის შემდეგ, შერჩეული მხატვრის სტილი გამოიყენება სურათზე. ანუ, ხელოვნური ნერვული ქსელების დახმარებით "დუბლირებს" მხატვრის ტვინის ნამუშევრებს. ეს არის საოცარი, მომხიბლავი და ძალიან ლამაზი.
ახლა "PRISM" თქვენ შეგიძლიათ აირჩიოთ ფილტრები Imating Styles 21 მხატვრები - საწყისი ედვარდ Mink და Mark Stegal to Van Gogh და Picasso. დეველოპერების აზრით, განაცხადების ალგორითმები უკვე მალე ეხმარება ავტომატურ რეჟიმში შესაფერისი ფილტრების შერჩევას.
Mlvch
MLVCH არის მთავარი კონკურენტი PRISMA.
MLVCH არის მთავარი კონკურენტი PRISMA. იგი მუშაობს მსგავსი ალგორითმით, მაგრამ გამოირჩევა უფრო რთული შემუშავებით. თუ PRISMA გამოსახულება დამუშავებულია 20-30 iterations, მაშინ MLVCH 100. რომელი საშუალებას გაძლევთ მიიღოთ უფრო დეტალური გამოსახულება გამომავალი. გარდა ამისა, MLVCH არის 2.5 ჯერ მეტი ფილტრები, ვიდრე Prisma.
რაც შეეხება Minuses- ს, MLVCH- ის ფოტოების ამ სირთულე ზრდის დასრულების ვარიანტს. გარდა ამისა, მხოლოდ ერთი ფოტო შეიძლება დამუშავდეს უფასოა დღეში. ყველა მომდევნო უნდა გადაიხადოს 75 რუბლი. გარდა ამისა, თქვენ შეგიძლიათ შეიძინოთ 100 ფოტოების პაკეტი 2990 რუბლისთვის.
სად სხვაგან ნერვული ქსელები ვრცელდება?
რა თქმა უნდა, გამოყენებითი პროდუქცია ნერვული ქსელების გამოყენებით ხშირად გამოიყენება სურათების ანალიზისთვის. მაგრამ გამოყენებით Clarifai განაცხადის, შეგიძლიათ კიდევ შემდგომი და აღიაროთ გამოსახულება ვიდეო. კიდევ ერთი მსგავსი სერვისი რუსულ კომპანია NTechlab- ს სთავაზობს. მან შეიმუშავა findface პროგრამა. რომელთანაც შეგიძლიათ ფოტო მომხმარებლის მიერ მისი პროფილი სოციალური ქსელის "Vkontakte"
სერვისი "Auto.ru", რომელიც დღეს Yandex- ს ეკუთვნის, ფოტოზე დამოუკიდებლად აღიარებს გამოსახულებული ავტომანქანის ბრენდისა და მოდელს. ასეთი აღიარებით გამოყენებული "კომპიუტერული ხედვის" პრინციპი ასევე მუშაობს ნერვული ქსელის ტექნოლოგიებზე.
გამოყენება Ostagram განაცხადის, თქვენ არ შეგიძლიათ მხოლოდ სტილის, მაგრამ კიდევ redraw სურათები. და დახმარებით deepomatic, მომხმარებლის საფუძველზე, თუ რა სურათები მან განაწილებული ინტერნეტში შესთავაზა პროდუქცია ონლაინ მაღაზიები.
რა თქმა უნდა, სარეკლამო და გასართობი სურათების ანალიზი მიზნად ისახავს ნერვული ქსელის გამოყენების არარსებობას. Ava Startup საშუალებას გაძლევთ დაიცვას თქვენი ჯანმრთელობის. აპლიკაცია აანალიზებს ფოტოსურათებს და სურსათის ფოტოსურათებსა და სხვადასხვა დანამატებს ინფორმაციას.
არც ისე დიდი ხნის წინ, Yandex Neural Network ალგორითმის დახმარებით მუსიკის ალბომების "ნევროლოგიური თავდაცვის" ჩაწერა. პროექტი, რომელსაც "ავტოპიეტმა" გენერირებული ბეჭედი ტექსტები.
იყენებს მათემატიკურ ალგორითმებს და სხვა წამყვან ინტერნეტ-საძიებო სისტემას Google- ს. 2015 წლის ნოემბერში ამ კომპანიამ სპეციალური ფუნქცია გააცნო თავისი Gmail- ის ფოსტით, რომლის წყალობითაც სერვისი შემომავალ წერილში სამი პასუხი გამოიმუშავებს. თქვენ შეგიძლიათ აირჩიოთ საუკეთესო მაუსი ერთი დაწკაპუნებით.
ასევე ნერვული ქსელები გამოიყენება უპილოტო მანქანებისა და საფრენი მოწყობილობების შექმნისას. პირველი, პირი მართავს გადაადგილების გზას. მონაცემები შეგროვებულია სპეციალურ ბაზაზე, რომელიც გამოიყენება "სწავლის" ავტოპილოტისთვის. უკვე შვეიცარიაში არის უპილოტო საჰაერო დაწესებულება, რომელიც იყენებს ნერვული ქსელის პრინციპებს და გამოიყენება ტურისტების დაკარგვისთვის.
უპილოტო მანქანა
პოპულარული ბოლოდროინდელი ბოტები, რომლებიც გამოიყენება სოციალურ ქსელებში და შეტყობინებები ასევე შეგიძლიათ გამოიყენოთ აღწერილი მათემატიკური ალგორითმები. ლუკას ამერიკული გაშვება წარმატებით იყენებს ნერვულ ქსელს მისი ბოტების შესწავლისთვის. და გამოყენებით Eterni.ME განაცხადის, თქვენ შეგიძლიათ შექმნათ avatar და "ასწავლე" ეს იქნება თქვენი მფლობელი. ამ ნერვული ქსელისთვის ინფორმაციის შეგროვება ავატარის მფლობელის შესახებ და ვირტუალურ ობიექტს გააცნობს ინფორმაციას. ასეთი ობიექტი მისი პროტოტიპის გარდაცვალების შემდეგ შეძლებს მისი მფლობელის "სიცოცხლის" გაგრძელებას.
გარდა ამისა, ეს ბოტი ავატარა შეიძლება შეიქმნას ხალხთან კომუნიკაციისთვის, რომლებსაც არ სურთ დროის გასატარებლად. Burner წარმატებით ტესტები ასეთი პროდუქტი. ველოდებით სპეციალურ განაცხადს, რათა შეიქმნას თქვენი ბოტი.
ასევე მომავალში ნერვული ქსელები გამოყენებული იქნება სამედიცინო დიაგნოსტიკის ან ანალიზის შედეგების "მოსმენით" შედეგების შესაქმნელად. კომპანიები, როგორიცაა ატომური, enlitic, რაოდენობრივი კანი და ა.შ. უკვე ამ მიმართულებით მუშაობს. და ღრმა გენომიკის პროექტს შეუძლია გააანალიზოს გენომის ანალიზი და შესაძლო დაავადებების განვითარების პროგნოზირება.