Нейросеть – это относительно сложная математическая модель, работающая по принципам нервной системы, присутствующей в организме живых существ, и воплощённая в компьютерном алгоритме. Основное актуальное назначение нейросети – это обработка и решение интеллектуальных задач различного характера и разной сложности, то есть тех задач, в которых нет изначально заданной последовательности действий и однозначного стабильного спрогнозированного результата.
Ключевой и определяющей технологическую структуру, особенностью компьютерной программной архитектуры и очевидным достоинством современных нейросетей является действительная способность к обучению со мере практики. Нейросети могут обучаться как непосредственно под управлением человека, так и самостоятельно, в автономном режиме применяя полученный ранее опыт решения задач.
Кроме того, нейронная сеть представляет собой один из способов реализации концепции искусственного интеллекта (или ИИ). В разработке искусственного интеллекта существует обширная область знаний и практики – машинное обучение: она анализирует и изучает методы построения компьютерных алгоритмов, способных самостоятельно обучаться. Машинное обучение необходимо компьютерной программе, если не существует чёткого и однозначного решения какой-либо поставленной задачи.
В свою очередь, машинное обучение (англ. - Machine Learning) - это способ обучать компьютерные системы без постоянного программирования и явных инструкций, используя только шаблоны и систематизируя логические выводы.
Это класс методов функционирования искусственного интеллекта (в том числе – нейросетей), характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решений множества сходных задач. Для построения таких методов используются средства математической статистики, численных методов, методов оптимизации, теории вероятностей, теории графов, различные техники работы с данными в цифровой форме.
Современное машинное обучение в информатике и информационных технологиях преследует две цели:
1. классифицировать данные на основе разработанных ранее теоретических информационных моделей;
2. делать прогнозы относительно будущих результатов на основе этих моделей.
Конечной целью машинного обучения является частичная или полная автоматизация решения сложных профессиональных задач в самых разных областях человеческой деятельности. Машинное обучение имеет широкий спектр приложений.
Сфера применений машинного обучения постоянно расширяется: повсеместная информатизация общества приводит к накоплению огромного массива данных в науке, производстве, экономике бизнесе, транспорте, здравоохранении, с которым, впоследствии, работает программа, способная к самостоятельному обучению и накоплению сведений – нейросеть.
Теперь рассмотрим основные шаги создания нейросети. К ним можно отнести:
1. постановку задачи, определение задачи, которую нужно решить с помощью нейросети;
2. сбор данных, набор данных должен содержать входные данные и соответствующие этим данным правильные ответы или метки;
3. выбор архитектуры будущей нейросети. Выбор архитектуры зависит от типа задачи и объёма данных;
4. реализацию нейросети, использование специальных фреймворков или библиотек машинного обучения, таких как TensorFlow, PyTorch или Keras;
5. обучение нейросети – то есть настройка нейросети на основе данных для улучшения её производительности;
6. оценку и тестирование программы и её алгоритмов, проверка производительности нейросети на тестовых данных;
7. непосредственное применение нейросети, использование нейросети для решения различных задач.
Оценим и охарактеризуем практическое применение нейросетей и связанных с ними информационных технологий в различных сферах деятельности. В сферы применения нейросетей можно включить:
1. реклама и маркетинг, создание креативов, текстов и слоганов, анализ аудитории и выбор сегментов для таргетированной рекламы.
2. менеджмент. Анализ данных, поиск решений, обучение сотрудников.
3. финансы, прогнозирование стоимости акций и валюты, оценка прибыли от инвестиций.
4. обеспечение безопасности, распознавание владельца устройства по отпечатку пальца или модели лица, определение скорости движения автомобилей на дорогах;
5. средства массовой информации, создание и перевод уникальных текстов, отслеживание и интерактивный мониторинг событий и новостей, генерация уникальных иллюстраций к тексту и самостоятельных изображений;
6. программирование, помощь разработчикам в написании, переработке и проверке тех или иных внедряемых программ;
7. дизайн, создание графики любой сложности, поиск идей и визуальное воплощение;
8. продажи, распознавание обращений и консультирование клиентов, написание скриптов продаж;
9. производство, создание нанотехнологичных продуктов, сложные расчёты и измерения, анализ опасных элементов в металле или качества бетона;
10. медицина, к примеру, анализ и сортировка рентгеновских снимков и результатов электрокардиограмм, расчёт дозировки применяемых лекарств;
11. образование, проверка работ студентов, нахождение ошибок и их объяснение;
12. логистика, организация работы, например, склада, отслеживание и учёт складских остатков, доставка заказов.
Можно привести несколько примеров актуально используемых нейросетей:
1. ChatGPT – чат-бот от OpenAI с разработанным искусственным интеллектом, который может поддерживать диалог, в том числе на русском языке, писать статьи, сочинять стихи, отвечать на вопросы, давать советы и даже спорить;
2. YandexGPT – нейросеть от компании «Яндекс», которая работает прямо на главной странице соответствующей вкладки поиска. Может генерировать тексты на заданные темы на разных языках, создавать описания продуктов и услуг, общаться с пользователями, искать информацию в интернете, переводить тексты и многое другое;
3. Hypotenuse AI – онлайн-сервис для создания статей и маркетинговых материалов на основе нескольких ключевых слов. Hypotenuse AI пишет рекламные тексты, посты в социальных сетях, слоганы и заголовки, описания продуктов по фотографиям;
4. Flair – информационный сервис для генерации контента для брендов. Можно создавать изображения товара для рекламы, сайтов, социальных сетей или карточек на маркетплейсах.
Указанные нейронные сети могут решать следующие задачи в ранее упомянутых сферах деятельности:
1. классификация, например, определение категории населения, которой положены льготы;
2. предсказание, к примеру, прогнозирование стоимости акций компании;
3. распознавание, определение пола человека на фотографии, его возраста, происхождения;
4. решение образовательных задач без учителя, выбор аудитории для таргетированной рекламы;
Современные нейросети относительно хорошо справляются с задачами, которые уже были решены другими способами, и для которых есть накопленный объём релевантных данных.