Sieci neuronowe i aplikacje mobilne
Jeden z najlepszych menedżerów Google Sandar Pichai powiedział w 2014 r., Że głównym priorytetem firmy na tym etapie rozwoju jest uczenie się na maszynie. Dwa lata później, po tym stwierdzeniu, w marcu 2016 r. Program Alphago pokonał najlepszego gracza w Professional 9 Dana Li Sedol. Ten program opracowany przez start Uruchomienie Deepmind i dziś należący do Google działa na temat algorytmu samodzielnego nauki sieci neuronowej. Po uciążliwym zwycięstwie sztucznej inteligencji nad ludzkim geniuszem rozpoczął boom systemów neuronowych.
Jakie są sieci neuronowe, w których są stosowane i dlaczego dzisiaj są tak często wspominane, powiemy w tym artykule.
Nawigacja
Jakie są sieci neuronowe i jakie zadania rozwiązują?
Ludzkość długo zaczyna rozwijać się w dziedzinie sztucznej inteligencji. Sieci neuronowe, jeden z tych wydarzeń. Zasady budowania takich sieci leży w "kopiowaniu" ludzkiego układu nerwowego. Ich główną cechą jest to, że są w stanie samodzielnemu badaniu. Oznacza to, że mogą pracować na podstawie uzyskanych danych wcześniej.
Ale sieć neuronowa jest nie tylko naśladowanie systemów ludzkich. Przypominają również układ nerwowy. To znaczy składać się z oddzielnych elementów obliczeniowych. Które można porównać z ludzkimi neuronami. Wszystkie dane, które otrzyma sieć konsekwentnie przechodzą przetwarzanie kilku segmentów neuronowych (warstw), które składają się z kilku "neuronów".
Ponieważ sieci są znane z parametrów każdego "neuronu" i całej sieci jako całości, może, w wyniku wcześniej uzyskanych danych do zmiany jego pracy. To znaczy "samodzielne studium".
Dzisiaj, sieci neuronowe są używane dość często. Na przykład wiele dużych zakupów online korzystają z nich, aby zaoferować swoim klientom bardziej odpowiednimi dla produktów. Powszechnie stosowane są również modele matematyczne do rozpoznawania i grania, a także rozpoznawania i przetwarzania obrazu.
Boom na bezzałogowych samochodach otworzył nowy zakres wykorzystania sieci neuronowych. Służą do połowu trasy i działanie systemów nawigacyjnych.
Producenci oprogramowania antywirusowego również przyciągają się na nich. Takie zmiany w dziedzinie sztucznej inteligencji umożliwiają ochronę informacji z cyberprzestępców i zidentyfikować nielegalne treści w Internecie.
Już, futurologowie "rysują" niesamowite zdjęcie przyszłości, gdzie skala sieci neuronowych wzrośnie wielokrotnie. Na przykład pojawią się roboty, ogrodnicy. Dzięki setkom wbudowanej mikrokamentach otrzyma dane, analizuje je i oddzielne chwasty z roślin uprawnych. Dzięki "samokształce" takie roboty są zdolne do stosowania indywidualnego przetwarzania do każdej rośliny.
W internetowym opracowanym teraz sieci neuronowe będą mogły tworzyć interfejsy głosowe dla "komunikacji" różnych obiektów takich obiektów "Web". Algorytmy takiego modelu matematycznego będą mogły zastąpić osobę w centrach telefonicznych, kontrolerów w magazynach, tłumaczy, konsultantów i przedstawiciele innych zawodów. Według wielu analityków ta neuronowie będą potrzebować tylko 3-5 lat.
Już dziś sieci neuronowi pozwalają na podjęcie kilku rozwiązań dla osoby. Niech nazywają się jednak zbyt intelektualnymi, ale zwycięstwo programu opartego na takich algorytmach pozwala wierzyć w ich sukces w przyszłości.
Dlaczego sieci neuronowe są teraz tak popularne?
O sztucznej inteligencji ludzkość myśli przez długi czas. W korzystaniu z sieci neuronowych do rozwiązania tego problemu, 70 lat temu. Ale tylko dziś stało się możliwe w tych wolumenach, które są konieczne.
Popularność sieci neuronowej jest dzisiaj ze względu na zwiększoną prędkość "neuronów". To jest indywidualne elementy obliczeniowe. Dzięki, że możliwe było zmniejszenie czasu na etapie "szkolenia". Dziesiątki milionów danych wymaganych do działania takich sieci spowodowanych nowoczesnymi procesorami i kartami wideo są bardzo szybko przetwarzane. Nowoczesne technologie przyspieszonego uczenia się i doprowadziły je do zaawansowanej sztucznej inteligencji.
Algorytmy systemów neuronowych w aplikacjach mobilnych
Ostatnio nastąpiło wiele projektów rozrywkowych na rynku aplikacji mobilnych, które korzystają z sieci neuronowych. Oczywiście główna reklama sprawiła, że \u200b\u200baplikacja prisma. Ponadto warto zauważyć konkurenta tej aplikacji MLVCH, a także popularnej usługi wideo MSQRD. Który również używa opisanych algorytmów matematycznych.
Prisma.
Aplikacja Prisma, rosyjscy deweloperzy, przekształcając zdjęcie zdjęć słynnych artystów, może najbardziej znany stosowanie sieci neuronowych w nowoczesnym życiu. Przede wszystkim Prisma demonstruje możliwości takich algorytmów matematycznych podczas opracowywania aplikacji mobilnych. Ale taka stylizacja obrazów może być stosowana nie tylko w celach rozrywkowych, ale także w projektowaniu, animacji, grafice komputerowej i innych podobnych regionach.
Tak, twórcy Prisma nie można nazwać pionierami. Korzystanie z sieci neuronowej do przetwarzania obrazu zostało użyte wcześniej. Na przykład podobne algorytmy zastosowano do tworzenia filmu w stylu Van Gogha, ale przetwarzanie jednej ramy trwało około 3 minut. Nowoczesne technologie pozwalają na znacznie szybciej. W tej samej Prisma przetwarzanie zdjęć trwa trochę więcej niż 1 sekundę. I to jest pomimo faktu, że zdjęcie jest ładowane do serwera, przetworzone i wysłane do użytkownika.
Podczas przetwarzania fotografii wyświetlane obiekty są określone. Po tym styl wybranego artysty jest stosowany do obrazu. Oznacza to, że aplikacja z pomocą sztucznych sieci neuronowych "duplikuje" dzieło mózgu artysty. To niesamowite, fascynujące i bardzo piękne.
Teraz w "Prism" możesz wybrać filtry imitujące style 21 artystów - z Edward Mink i Mark Stegal do Van Gogha i Picassa. Według programistów algorytmy aplikacji już wkrótce pomagają wybrać odpowiednie filtry w trybie automatycznym.
MLVCH.
MLVCH jest głównym konkurencją prisma.
MLVCH jest głównym konkurencją prisma. Działa na podobnym algorytmie, ale wyróżnia się bardziej skomplikowaną opracowaniem. Jeśli obraz Prisma jest przetwarzany w 20-30 iteracjach, a następnie w MLVCH za 100. co pozwala uzyskać bardziej szczegółowy obraz na wyjściu. Ponadto MLVCH wynosi 2,5 razy więcej filtrów niż w Prisma.
Jeśli chodzi o minusy, ta złożoność przetwarzania zdjęć w MLVCH zwiększa czas odbierania gotowej opcji. Ponadto, tylko jedno zdjęcie może być przetwarzane bezpłatnie w dniu. Dla wszystkich kolejnych będzie musiał zapłacić 75 rubli. Ponadto można kupić pakiet 100 zdjęć na 2990 rubli.
Gdzie stosują się sieci neuronowe?
Oczywiście stosowane produkty przy użyciu sieci neuronowych są najczęściej używane do analizowania obrazów. Ale korzystając z aplikacji ClariFai, możesz iść dalej i rozpoznać obraz na wideo. Kolejna podobna usługa oferuje rosyjską firmę Ntechlab. Opracowała aplikację Findface. Z którym możesz za pomocą zdjęcia użytkownika, aby znaleźć swój profil w sieci społecznościowej "VKontakte"
Serwis "Auto.ru", który dziś należy do Yandex, na zdjęciu niezależnie rozpoznaje markę i model przedstawiony samochód. Zasada "widzenia komputera" stosowanego w takim rozpoznawaniu działa również na technologii sieci neuronowej.
Korzystając z aplikacji Ostagrame, możesz nie tylko przynieść style, ale nawet zdjęcia redraw. Z pomocą Deepatic, użytkownik oparty na tym, jakie zdjęcia dystrybuowane w Internecie są oferowane produkty z sklepów internetowych.
Oczywiście analiza zdjęć z celami reklamowymi i rozrywkowymi Obszar zastosowania sieci neuronowej nie jest ograniczona. Uruchomienie AVA umożliwia śledzenie zdrowia. Aplikacja analizuje fotografie naczyń i żywności oraz zagadnienia informacji o kalorii i różnych dodatków.
Nie tak dawno, przy pomocy algorytmu sieci neuronowej Yandex odnotował album muzyczny "obrona neuronowa". Projekt, który nazywany tekstami "Autopoet" wygenerowane teksty.
Używa opisanych algorytmów matematycznych i kolejnej wiodącej wyszukiwarki internetowej Google. W listopadzie 2015 r. Spółka ta wprowadziła specjalną funkcję jego poczty Gmail, dzięki czemu sama obsługa generuje trzy odpowiedzi na list przychodzący. Możesz wybrać najlepszą myszkę jednym kliknięciem.
Również sieci neuronowe są używane podczas tworzenia bezzałogowych samochodów i urządzeń latających. Po pierwsze, osoba jest zarządzana przez te środki ruchu. Dane są gromadzone w specjalnej bazie, która jest używana do autopilota "uczenia się". Już w Szwajcarii znajduje się bezzałogowy obiekt lotniczy, który korzysta z zasad sieci neuronowej i służy do wyszukiwania utraconych turystów.
Bezzałogowy samochód
Popularne ostatnie boty używane w sieciach społecznościowych i wiadomościach mogą również używać opisanych algorytmów matematycznych. Amerykański uruchomienie Luki z powodzeniem wykorzystuje sieć neuronową do nauki jego botów. I korzystając z aplikacji Eterni.me, możesz stworzyć awatar i "uczyć", aby był własnym właścicielem. W tej sieci neuronowej zbierają informacje o właścicielu Avataru i przedstawić go do wirtualnego obiektu. Taki obiekt po śmierci jego prototypu będzie mógł kontynuować "życie" swojego właściciela.
Ponadto ten bot avatar można stworzyć, aby komunikować się z ludźmi, którzy nie chcą spędzać czasu. Palnik z powodzeniem testuje taki produkt. Czekamy na przyjęcie specjalnej aplikacji do stworzenia bota.
Również sieci neuronowe w przyszłości zostaną wykorzystane do utworzenia diagnozy medycznej lub "czytania" wyników analiz. Firmy takie jak Atom Wwory, Zaliczka, skwantyfikowana skóra itp. Już pracują w tym kierunku. A projekt Geners Genomics może przeanalizować genom i przewidzieć rozwój możliwych chorób.