Nevronske mreže in mobilne aplikacije
Eden od najvišjih menedžerjev Googla Sandar Pichai je v letu 2014 dejal, da je glavna prednostna naloga družbe na tej stopnji njenega razvoja strojna učenje. Dve leti kasneje, po tej izjavi, marca 2016, je Alphago program premagal najboljši igralec v profesionalnem 9 Dana Li sedul. Ta program, ki ga je razvil GOUKMIND STARTUP in danes, ki pripada Googlu deluje na algoritem nevronske mreže za samoučenje. Potem, ko je pritrjena zmaga umetne inteligence nad človeškim genialom začela razcvet nevronskih sistemov.
Kakšne so nevronske mreže, kjer se uporabljajo in zakaj se danes pogosto omenjajo, bomo v tem članku povedali.
Navigacija
Kaj je nevronske mreže in kakšne naloge, ki jih rešujejo?
Človeštvo se je že dolgo začelo razvijati na področju umetne inteligence. Nevronske mreže, eden od teh dogodkov. Načela izgradnje takih omrežij leži v "kopiranju" človeškega živčnega sistema. Njihova glavna značilnost je, da so sposobni samozavesti. To pomeni, da lahko delajo na podlagi podatkov, pridobljenih prej.
Toda nevronska mreža ni le posnemanje človeških sistemov. Podobne so tudi živčni sistem. To je sestavljeno iz ločenih računalniških elementov. Ki jih je mogoče primerjati s človeškimi nevroni. Vsi podatki, ki jih omrežje prejme, je dosledno v postopku obdelave več nevronskih segmentov (plasti), ki so sestavljeni iz več "nevronov".
Ker so omrežja znana po parametrih vsakega "nevrona" in celotnega omrežja kot celote, lahko, kot posledica predhodno pridobljenih podatkov, da spremeni svoje delo. To je "samozaposlena."
Danes se nevronske mreže pogosto uporabljajo. Na primer, veliko velikih spletnih nakupov jih uporabljajo, da bi svojim strankam ponudili bolj primerne za izdelke. Prav tako se pogosto uporabljajo matematični modeli za prepoznavanje in igranje govora, pa tudi prepoznavanje in obdelavo slik.
Razcvet na avtomobilih brez posadke je odprl nov obseg uporabe nevronskih mrež. Uporabljajo se za postavitev poti in delovanja navigacijskih sistemov.
Proizvajalci protivirusne programske opreme so naleteli tudi na njih. Takšen razvoj na področju umetne inteligence vam omogoča, da zaščitite informacije pred kibercriminali in identificirajo nezakonite vsebine na internetu.
Že, futurologi "črpajo" neverjetno sliko prihodnosti, kjer se bo lestvica nevronskih omrežij večkrat povečala. Na primer, roboti se bodo pojavili, vrtnarji. Zaradi več sto vgrajenih mikrokamerjev bodo prejeli podatke, jih analizirali in ločili plevela iz gojenih rastlin. Zahvaljujoč "samozaposleni" so takšni roboti sposobni uporabiti posamezno obdelavo v vsako rastlino.
V internetu, ki se je zdaj razvil, bodo nevronske mreže lahko ustvarile glasovne vmesnike za "komunikacijo" različnih predmetov takšnega "spleta". Algoritmi takega matematičnega modela bodo lahko nadomestili osebo v klicnih centrih, krmilnikih v skladiščih, prevajalcih, svetovalci in predstavniki drugih poklicev. Po mnenju mnogih analitikov bodo ta nevronske mreže potrebovale le 3-5 let.
Že danes nevronske mreže omogočajo, da vzamete nekaj rešitev za osebo. Naj se še imenujejo preveč intelektualne, vendar zmaga programa, ki temelji na takih algoritmih, vam omogoča, da v prihodnje verjamete v njihov uspeh.
Zakaj so nevronske mreže zdaj tako priljubljene?
O človeštvu umetne inteligence že dolgo časa. O uporabi nevronskih omrežij za reševanje tega vprašanja, pred 70 leti. Toda le danes je postalo možno v tistih količinah, ki so potrebne.
Priljubljenost nevronske mreže je danes posledica povečane hitrosti "nevronov". To je posamezni računalniški elementi. Hvala, s katerim je bilo mogoče skrajšati čas za fazo "usposabljanja". Tens milijonov podatkov, ki so potrebni za delovanje takih omrežij zaradi sodobnih procesorjev in video kartic, se zelo hitro obdelujejo. Sodobne tehnologije pospešenega učenja in jih pripeljala do napredne umetne inteligence.
Algoritmi nevronskih sistemov v mobilnih aplikacijah
V zadnjem času je bilo na trgu mobilnih aplikacij veliko zabavnih projektov, ki uporabljajo nevronske mreže. Seveda jim je glavni oglas naredil aplikacijo Prissa. Poleg tega je vredno omeniti konkurenta tega MLVCH aplikacije, kot tudi priljubljene video storitve MSQRD. Ki uporablja tudi opisane matematične algoritme.
Prisma.
Prisma aplikacija, ruski razvijalci, preoblikovanje fotografije slik znanih umetnikov, morda najbolj znana uporaba nevronskih mrež v sodobnem življenju. Prvič, PriSMA prikazuje zmogljivosti takih matematičnih algoritmov pri razvoju mobilnih aplikacij. Toda taka stilizacija slik se lahko uporabi ne samo v razvedrilnih namenih, ampak tudi pri oblikovanju, animaciji, računalniške grafike in drugih podobnih regijah.
Da, ustvarjalci Prisme ne morejo poklicati pionirjev. Pred tem je bila uporabljena uporaba nevronske mreže za obdelavo slik. Na primer, podobni algoritmi so bili uporabljeni za ustvarjanje filma v kombiju Gogha, vendar je predelava enega okvirja trajala približno 3 minute. Sodobne tehnologije to omogočajo hitreje. V isti prismi, fotografija obdelava traja malo več kot 1 sekundo. In to je kljub dejstvu, da je fotografija naložena na strežnik, obdelana in poslana uporabniku.
Pri obdelavi fotografije so opredeljeni predmeti, prikazani na njej. Po tem se na sliki uporablja slog izbranega izvajalca. To pomeni, da je aplikacija s pomočjo umetnih nevronskih mrež "podvojila" delo umetnikovih možganov. To je neverjetno, fascinantno in zelo lepo.
Zdaj v "PRISM" lahko izberete filtre posnemajo stile 21 umetnikov - od Edward Mink in Mark Stegal do van Gogh in Picasso. Po mnenju razvijalcev algoritmi aplikacij že kmalu pomagajo izbrati primerne filtre v samodejnem načinu.
Mlvch.
MLVCH je glavni konkurent Prisma.
MLVCH je glavni konkurent Prisma. Deluje na podobnem algoritmu, vendar ga odlikuje bolj zapletena izdelava. Če je slika Prisma obdelana v 20-30 iteracijah, nato v MLVCH za 100., ki vam omogoča, da dobite podrobnejšo sliko na izhodu. Poleg tega je MLVCH 2,5-krat več filtrov kot v Prissi.
Kar zadeva minuse, ta zapletenost obdelave fotografij v MLVCH poveča čas prejemanja končne možnosti. Poleg tega se lahko na dan obdeluje samo ena fotografija. Za vse nadaljnje bo potrebno plačati 75 rubljev. Poleg tega lahko kupite paket 100 fotografij za 2990 rubljev.
Kje drugje nevronske mreže veljajo?
Seveda se uporabljajo uporabljeni izdelki z uporabo nevronskih omrežij, ki se najpogosteje uporabljajo za analizo slik. Toda z uporabo aplikacije Clarifai lahko greste še dlje in prepoznate sliko na videoposnetku. Druga podobna storitev ponuja rusko podjetje NTECHLAB. Razvila je aplikacijo FindFace. S katerim lahko s fotografijo uporabnika najde svoj profil v socialnem omrežju "Vkontakte"
Storitev "Auto.ru", ki danes pripada Yandexu, na fotografiji neodvisno priznava blagovno znamko in model upodobljenega avtomobila. Načelo "računalniške vizije", ki se uporablja v takšnem priznanju, deluje tudi na nevronski tehnologiji omrežja.
Uporaba aplikacije Ostagram, ne morete samo prineseti stilov, ampak celo redraw slike. In s pomočjo foUNOTOMATIC, uporabnik, ki temelji na slikah, ki jih je distribuiral na internetu, ponujajo izdelke iz spletnih trgovin.
Seveda, analiza slik z oglaševalskimi in razvedrilnimi cilji, področje uporabe nevronske mreže ni omejeno. AVA STARTUP vam omogoča, da sledite svojemu zdravju. Aplikacija analizira fotografije jedi in hrane ter izdaja informacije o kalorijah in različnih aditivih.
Ne tako dolgo nazaj, s pomočjo algoritma Yandex Neural Network je posnel glasbeni album "Nevronska obramba". Projekt, ki se je imenoval "Autopoet", ustvarjena žigosana besedila.
Uporablja opisane matematične algoritme in drugega vodilnega spletnega iskalnika Google. V novembru 2015 je to podjetje uvedlo posebno funkcijo svojemu Gmailu Mail, zahvaljujoč kateremu sama storitev ustvari tri odgovore na dohodno pismo. Izberete lahko najboljšo miško z enim klikom.
Tudi nevronske mreže se uporabljajo pri ustvarjanju avtomobilov brez posadke in letečih naprav. Prvič, oseba upravlja s tem gibanjem. Podatki se zbirajo v posebni bazi, ki se uporablja za "učenje" avtopilot. Že v Švici je brez posadke, ki uporablja načela nevronske mreže in se uporablja za iskanje izgubljenih turistov.
Brez posadke
Priljubljene nedavne robote, ki se uporabljajo v socialnih omrežjih in sporočilih, lahko uporabljajo tudi opisane matematične algoritme. Ameriški zagon Luke uspešno uporablja nevronsko mrežo za učenje njegovih robotov. In uporabo aplikacije Eterni.Me, lahko ustvarite avatar in "učite", da bo vaš lastnik. Za to nevronsko omrežje zbirajo informacije o lastniku avatarja in jo uvedejo na virtualni predmet. Tak predmet po smrti njegovega prototipa bo lahko nadaljeval "življenje" svojega lastnika.
Poleg tega se lahko ta bot avatar ustvari, da komunicirajo z ljudmi, ki ne želijo preživeti časa. Gorilnik uspešno preizkusi takega izdelka. Čakamo na sprejetje posebne aplikacije za ustvarjanje bot.
Tudi nevronske mreže v prihodnosti bodo uporabljene za oblikovanje medicinske diagnoze ali "branje" rezultatov analiz. Podjetja, kot so atomsko, enlitsko, količinsko opredeljeno kožo, itd. Že delujejo v tej smeri. In projekt globoke genomike lahko analizira genom in napoveduje razvoj možnih bolezni.