Неуралне мреже и мобилне апликације
Један од најбољих менаџера Гоогле Сандор Пицхаи рекао је да је 2014. године да је главни приоритет компаније у овој фази свог развоја учење машине. Две године касније, након ове изјаве, у марту 2016. године, АЛПХАРО програм је победио најбољег играча у Профессионал 9 Дана ЛИ Седол. Овај програм је развио потезање дубоког времена и данас припадајући Гоогле ради на алгоритаму неуронске мреже за само-учење. Након раскошне победе вештачке интелигенције над људским генијем започела је процват неуронских система.
Које су неуронске мреже у којима се примењују и зашто се данас тако често спомињу, ми ћемо рећи у овом чланку.
Навигација
Шта су неуронске мреже и које задатке решавају?
Човечанство дуго почиње да се развија у области вештачке интелигенције. Неуралне мреже, један од ових дешавања. Принципи изградње таквих мрежа леже у "копирању" људског нервног система. Њихова главна карактеристика је да су способни за само-учење. То јест могу радити на основу података добијених података.
Али, неуронска мрежа није само имитација људских система. Такође подсећају на нервни систем. То јест, састоје се од одвојених рачунарских елемената. Што се може упоредити са људским неуронима. Сви подаци које мрежа добија доследно је пролазила прераду неколико неуронских сегмената (слојева), које се састоје од неколико "неурона".
Пошто су мреже познате по параметрима сваког "неурона" и целокупне мреже у целини, то је, као резултат раније добијених података за промену свог рада. То јест, "само-учење."
Данас се неуронске мреже прилично често користе. На пример, многа велика куповина на мрежи користе их како би им купцима понудили погодније за њих. Математички модели за препознавање и репродукцију говора, као и препознавање и обраду слике такође се користе и широко.
Бум на беспилотним аутомобилима такође је отворио нови обим употребе неуронских мрежа. Користе се за постављање руте и рад навигацијских система.
Произвођачи антивирусног софтвера такође су их нацртали. Таква кретања у области вештачке интелигенције омогућавају вам да заштитите информације од цибер-хррминалних средстава и идентификујте илегални садржај на Интернету.
Већ, футуролози "цртају" невероватну слику будућности, где ће се скала неуронских мрежа више пута повећати. На пример, роботи ће се појавити, баштовани. Који ће захваљујући стотинама уграђених микрокамера добиће податке, анализирати их и одвојене корове из култивисаних биљака. Захваљујући "самообразовању" такви роботи су способни да примене појединачну обраду у свако постројење.
На Интернету се сада развијено, неуронске мреже ће моћи да креирају гласовне интерфејсе за "комуникацију" различитих предмета таквог "Веба". Алгоритами таквог математичког модела моћи ће да замени особу у позивним центрима, контролерима у складиштима, преводиоцима, консултантима и представницима других професија. Према многим аналитичарима, ове неуронске мреже ће требати само 3-5 година.
Већ данас неуронске мреже омогућавају вам да однесете решења за особу. Нека их ипак називају превише интелектуално, али победа програма заснованог на таквим алгоритама омогућава вам да верујете у њихов успех у будућности.
Зашто су неуронске мреже постале толико популарне?
О вештачкој обавештајној обавештајној обавештајној служби мисли на дуже време. О употреби неуронских мрежа за решавање овог питања, пре 70 година. Али, само данас је постало могуће у оним количинама које су неопходне.
Популарност неуронске мреже данас је последица повећане брзине "неурона". То јест, појединачни рачунарски елементи. Захваљујући којој је било могуће смањити време за фазу "обуке". Десетине милиона података потребних за рад таквих мрежа због модерних процесора и видео картица обрађују се прилично брзо. Савремене технологије убрзаног учења и довели су их до напредне вештачке интелигенције.
Алгоритами неуронских система у мобилним апликацијама
Недавно је било пуно забавних пројеката на тржишту мобилне апликације која користе неуронске мреже. Наравно, главна реклама учинила их је апликацијом Присма. Поред тога, вреди напоменути конкурента ове МЛВЦХ апликације, као и популарна МСЦРД видео сервис. Који такође користи описани математички алгоритми.
Присма.
Присма апликација, руски програмери, трансформишући фотографију слика познатих уметника, можда најпознатија примене неуронских мрежа у савременом животу. Пре свега, Присма показује могућности таквих математичких алгоритама приликом развоја мобилних апликација. Али, таква стилизација слика може се применити не само у забавне сврхе, већ и у дизајну, анимацији, рачунарској графици и другим сличним регионима.
Да, ствараоци Присме не могу се звати пионири. Коришћење неуронске мреже за обраду слике коришћена је пре. На пример, слични алгоритми коришћени су за креирање филма у стилу Ван Гогха, али обрада једног оквира трајала је око 3 минуте. Савремене технологије омогућавају много брже. У истој Присми, прерада фотографија траје нешто више од једне секунде. И то је упркос чињеници да се фотографија учита на сервер, обрађује и шаље кориснику.
Приликом прераде фотографије, дефинисани су објекти на њему. Након тога, стил изабраног уметника се примењује на слику. То је, апликација уз помоћ вештачких неуронских мрежа "дупликати" дело уметниковог мозга. То је невероватно, фасцинантно и веома лепо.
Сада у "призму" можете одабрати филтере имитантне стилове 21 уметнике - од Едварда Минка и Марка Стегала до Ван Гогха и Пицассо. Према програмерима, алгоритми апликација већ ускоро помажу да одаберу одговарајуће филтере у аутоматском режиму.
Млвцх
МЛВЦХ је главни конкурентски присма.
МЛВЦХ је главни конкурентски присма. Ради на сличном алгоритму, али се одликује сложенија разрада. Ако се присма слика обрађује у 20-30 итерација, затим у МЛВЦХ-у за 100. Који вам омогућава да добијете детаљнију слику на излазу. Поред тога, МЛВЦХ је 2,5 пута више филтера него у Присма.
Што се тиче минуса, ова сложеност прераде фотографије у МЛВЦХ повећава време пријема готове опције. Поред тога, само једна фотографија се може бесплатно прерадити на дан. За све накнадно ће морати да плати 75 рубаља. Поред тога, можете купити пакет од 100 фотографија за 2990 рубаља.
Где се још не могу пријавити неуронске мреже?
Наравно, примењени производи користећи неуронске мреже најчешће се користе за анализу слика. Али помоћу Цларифаи апликације, можете даље и препознати слику на видео снимку. Друга слична услуга нуди руску компанију НТЕЦХЛАБ. Она је развила апликацију за проналажење. Са којим можете на фотографији корисника да пронађе његов профил у друштвеној мрежи "ВКонтакте"
Сервис "АУТО.РУ", који данас припада Иандеку, на фотографији независно препознаје марку и модел приказаног аутомобила. Принцип "рачунарских визија" који се користи у таквом признању такође ради на технологији неуронске мреже.
Помоћу апликације Остаграм не можете да донесете само стилове, већ и фотографије Редрав. И уз помоћ Деевоматиц-а, корисник на основу које слике је дистрибуирао на Интернету нуди се производи из онлајн продавница.
Наравно, анализа слика са оглашавањем и забавним циљевима Подручје примене неуронске мреже није ограничено. АВА стартуп вам омогућава да следите своје здравље. Апликација анализира фотографије јела и хране и издаје информације о калоријама и разним адитивима.
Не тако давно, уз помоћ Иандек Неурал Нетворк Алгоритам је забележио музички албум "Неурал Дефенсе". Пројекат који је назван "аутопоет" генерисао је жигостене текстове.
Користи описане математичке алгоритме и још један водећи Гоогле претраживач претраге. У новембру 2015. Ова компанија је у своју Гмаил пошту увела посебну функцију, захваљујући којој служба користи три одговора на долазни слово. Можете одабрати најбољи миш једним једним кликом.
Такође се користе и неуронске мреже приликом стварања беспилотних аутомобила и летећих уређаја. Прво, особу управља ова средствима кретања. Подаци се прикупљају у посебној бази, која се користи за "учење" аутопилота. Већ у Швајцарској постоји беспилотни ваздушни објекат који користи принципе неуронске мреже и користи се за тражење изгубљених туриста.
Безначајан аутомобил
Популарни недавни ботови који се користе у друштвеним мрежама и порукама такође могу да користе описане математичке алгоритме. Америчко лансирање Луке успешно користи неуролну мрежу за учење ботова. И коришћењем ЕТЕРНИМЕ апликације, можете да креирате аватар и "подучавате" да буде ваш власник. За ову неуронску мрежу прикупља информације о власнику аватар-а и представите га са виртуелним објектом. Такав предмет након смрти његовог прототипа моћи ће да настави "живот" свог власника.
Поред тога, овај Бот Аватар се може створити да комуницира са људима који не желе да проводе време. Горионик успешно тестира такав производ. Чекамо усвајање посебне апликације за креирање вашег бота.
Такође ће се неуронске мреже у будућности користити за формирање медицинске дијагнозе или "читање" резултата анализа. Компаније попут атомира, енусна, квантификована кожа итд. Већ раде у овом правцу. А пројекат дубоких геномија може анализирати генома и предвидети развој могућих болести.