Rețele neuronale și aplicații mobile
Unul dintre principalii manageri ai Google Sandar Pichai a declarat în 2014 că principala prioritate a companiei în această etapă a dezvoltării sale este învățarea mașinilor. Doi ani mai târziu, după această afirmație, în martie 2016, programul Alphago bate cel mai bun jucător din Professional 9 Dana Li Sedol. Acest program elaborat de către pornirea profundă și astăzi aparținând lucrărilor Google pe algoritmul rețelei neuronale de auto-învățare. După victoria deformabilă a inteligenței artificiale asupra geniului uman a început un boom al sistemelor neuronale.
Care sunt rețelele neuronale în care sunt aplicate și de ce astăzi sunt menționate atât de des, vom spune în acest articol.
Navigare
Ce este rețelele neuronale și ce sarcini rezolvă?
Umanitatea începe mult să se dezvolte în domeniul inteligenței artificiale. Rețele neuronale, una dintre aceste evoluții. Principiile construirii unor astfel de rețele se află în "copierea" sistemului nervos uman. Caracteristica lor principală este că acestea sunt capabile de auto-studiu. Adică, pot lucra pe baza datelor obținute mai devreme.
Dar, rețeaua neuronală nu este doar imitarea sistemelor umane. De asemenea, ele seamănă cu sistemul nervos. Care este, constă în elemente separate de calcul. Care pot fi comparate cu neuronii umani. Toate datele pe care le primește rețeaua sunt în mod constant supuse procesării mai multor segmente neuronale (straturi), care constau din mai mulți "neuroni".
Deoarece rețelele sunt cunoscute pentru parametrii fiecărui "neuron" și întreaga rețea în ansamblu, aceasta poate, ca urmare a datelor obținute anterior să-și schimbe activitatea. Adică "Self-studiu".
Astăzi, rețelele neuronale sunt folosite destul de des. De exemplu, multe cumpărături online mari le folosesc pentru a oferi clienților lor mai potriviți pentru produsele lor. Modelele matematice de recunoaștere și redare a vorbirii, precum și prelucrarea recunoașterii și imaginilor sunt, de asemenea, utilizate pe scară largă.
Boom-ul pe mașinile fără pilot a deschis, de asemenea, un nou domeniu de utilizare a rețelelor neuronale. Acestea sunt folosite pentru a pune traseul și funcționarea sistemelor de navigație.
Producătorii de software antivirus au atras de asemenea. Astfel de evoluții în domeniul inteligenței artificiale vă permit să protejați informațiile de la cibernetice și să identificați conținutul ilegal pe Internet.
Deja, Futurologii "trage" o imagine uimitoare a viitorului, unde scara rețelelor neuronale va crește în mod repetat. De exemplu, vor apărea roboți, grădinari. Care datorită sutelor de microcame încorporate vor primi date, se analizează și se vor separa buruienile din plantele cultivate. Datorită "auto-educației", astfel de roboți sunt capabili să aplice procesarea individuală la fiecare plantă.
În Internet dezvoltat acum, rețelele neuronale vor putea crea interfețe vocale pentru "comunicarea" de diferite obiecte de astfel de "web". Algoritmi de un astfel de model matematic vor putea înlocui o persoană în centrele de apel, controlorii în depozite, traducători, consultanți și reprezentanți ai altor profesii. Potrivit multor analiști, aceste rețele neuronale vor avea nevoie doar de 3-5 ani.
Deja astăzi, rețelele neuronale vă permit să luați soluții pentru o persoană. Lăsați-i să fie chemați prea intelectual, dar victoria programului bazată pe astfel de algoritmi vă permite să credeți în succesul lor în viitor.
De ce rețelele neuronale au devenit atât de populare acum?
Despre inteligența artificială a omenirii se gândea mult timp. Privind utilizarea rețelelor neuronale pentru a rezolva această problemă, acum 70 de ani. Dar, numai astăzi a devenit posibilă în acele volume care sunt necesare.
Popularitatea rețelei neuronale de astăzi se datorează vitezei sporite a "neuronilor". Adică elemente individuale de calcul. Datorită căreia era posibil să se reducă timpul pentru stadiul "instruirii". Zeci de milioane de date necesare pentru funcționarea unor astfel de rețele datorate procesoarelor moderne și cardurilor video sunt procesate destul de repede. Tehnologii moderne de învățare accelerată și le-au condus la inteligența artificială avansată.
Algoritmi de sisteme neuronale în aplicații mobile
Recent, au existat o mulțime de proiecte de divertisment pe piața de aplicații mobile, care utilizează rețelele neuronale. Desigur, principala publicitate le-a făcut aplicația Prisma. În plus, merită să remarcăm un concurent al acestei aplicații MLVCH, precum și un serviciu video popular MSQRD. Care utilizează, de asemenea, algoritmii matematici descriși.
Prisma.
Aplicația Prisma, dezvoltatorii ruși, transformând o fotografie a imaginilor artiștilor celebri, poate cea mai faimoasă aplicație a rețelelor neuronale în viața modernă. În primul rând, Prisma demonstrează capabilitățile unor astfel de algoritmi matematici la dezvoltarea aplicațiilor mobile. Dar, astfel de stilizare a imaginilor poate fi aplicată nu numai în scopuri de divertisment, ci și în design, animație, grafică informatică și alte regiuni similare.
Da, creatorii lui Prisma nu pot fi numiți pionieri. Utilizarea unei rețele neuronale pentru procesarea imaginilor a fost utilizată înainte. De exemplu, algoritmi similari au fost utilizați pentru a crea un film în stilul Van Gogh, dar procesarea unui cadru a durat aproximativ 3 minute. Tehnologiile moderne îi permit mult mai repede. În aceeași prisma, procesarea fotografiilor durează puțin mai mult de o secundă. Și acest lucru este în ciuda faptului că fotografia este încărcată pe server, procesată și trimisă utilizatorului.
La procesarea fotografiei, sunt definite obiecte afișate pe acesta. După aceasta, stilul artistului ales este aplicat imaginii. Aceasta este, aplicația cu ajutorul rețelelor neuronale artificiale "duplică" lucrarea creierului artistului. Este uimitor, fascinant și foarte frumos.
Acum, în "prisma" puteți alege filtre imită stiluri 21 artiști - de la Edward Mink și Mark Stegal la Van Gogh și Picasso. Potrivit dezvoltatorilor, algoritmii de aplicații ajută deja în curând să aleagă filtre adecvate în modul automat.
Mlvch.
Mlvch este principalul concurent Prisma.
Mlvch este principalul concurent Prisma. Funcționează pe un algoritm similar, dar se distinge printr-o elaborare mai complicată. Dacă imaginea Prisma este procesată în 20-30 iterații, atunci în MLVCH pentru 100. Care vă permite să obțineți o imagine mai detaliată la ieșire. În plus, MLVCH este de 2,5 ori mai multe filtre decât în \u200b\u200bPrisma.
În ceea ce privește minusurile, această complexitate a procesării foto în MLVCH mărește timpul de primire a opțiunii finalizate. În plus, o singură fotografie poate fi procesată gratuit într-o zi. Pentru toate ulterioare vor trebui să plătească 75 de ruble. În plus, puteți cumpăra un pachet de 100 de fotografii pentru 2990 de ruble.
Unde se aplică rețelele neuronale?
Desigur, produsele aplicate care utilizează rețele neuronale sunt utilizate cel mai adesea pentru a analiza imaginilor. Dar folosind aplicația CLAIFAI, puteți merge mai departe și recunoașteți imaginea din videoclip. Un alt serviciu similar oferă companiei ruse NTECHLAB. Ea a dezvoltat aplicația Findface. Cu care puteți de o fotografie a utilizatorului pentru a găsi profilul său în rețeaua socială "Vkontakte"
Serviciul "Auto.ru", care astăzi aparține lui Yandex, pe fotografie recunoaște independent marca și modelul mașinii descrise. Principiul "viziunii computerului" utilizat în această recunoaștere funcționează și pe tehnologia rețelei neuronale.
Folosind aplicația Ostagram, nu puteți aduce numai stiluri, ci chiar și imagini redraw. Și cu ajutorul profunzimilor, utilizatorul pe baza imaginilor pe care le distribuise pe Internet sunt oferite produse din magazine online.
Desigur, analiza imaginilor cu publicitate și divertisment Obiective Zona de aplicare a unei rețele neuronale nu este limitată. AVA STARTUP vă permite să vă urmați sănătatea. Aplicația analizează fotografiile de mâncăruri și alimente și emite informații despre calorii și diverși aditivi.
Nu cu mult timp în urmă, cu ajutorul algoritmului de rețea neuronal Yandex a înregistrat albumul muzical "Apărare neuronală". Proiectul numit "Autopoet" a generat texte ștampilate.
Utilizează algoritmii matematici descriși și un alt motor de căutare pe Internet de lider Google. În noiembrie 2015, această companie a introdus o funcție specială pentru poșta Gmail, datorită căruia serviciul însuși generează trei răspunsuri la o scrisoare primită. Puteți alege cel mai bun mouse cu un singur clic.
De asemenea, rețelele neuronale sunt utilizate atunci când se creează mașini fără pilot și dispozitive de zbor. În primul rând, persoana este gestionată de aceste mijloace de mișcare. Datele sunt colectate într-o bază specială, care este utilizată pentru autopilot de "învățare". Deja în Elveția există o unitate aeriană fără pilot care utilizează principiile rețelei neuronale și este folosit pentru a căuta turiști pierduți.
Mașină fără pilot
Boturile recente recente care sunt utilizate în rețelele sociale și mesaje pot utiliza, de asemenea, algoritmii matematici descriși. Lansarea americană a lui Luka folosește cu succes o rețea neuronală pentru învățarea roboților. Și folosind aplicația Eterni.me, puteți crea un avatar și "învață" pentru a fi proprietarul tău. Pentru această rețea neurală colectează informații despre proprietarul Avatarului și introduceți-l la un obiect virtual. Un astfel de obiect după moartea prototipului său va fi capabil să continue "viața" proprietarului său.
În plus, acest Bot Avatar poate fi creat pentru a comunica cu oameni care nu doresc să-și petreacă timpul. Arzătorul testează cu succes un astfel de produs. Așteptăm adoptarea unei aplicații speciale pentru a vă crea botul.
De asemenea, rețelele neuronale în viitor vor fi folosite pentru a forma un diagnostic medical sau "citirea" rezultatelor analizelor. Companiile precum atomi, strălucirea cuantificată, etc. Lucrează deja în această direcție. Și proiectul Deep Genomics poate analiza genomul și poate prezice dezvoltarea posibilelor boli.