Що Таке Нейромережа (Штучний Інтелект): Євген Касьяненко Про ШІ Простими Словами

Поговоримо про нейромережі та ШІ? Євген Касьяненко про тренди індустрії простими словами.

ШІ та нейромережі — функціональні інструменти, які крок за кроком проникають у всі сфери. Інтеграція ШІ непомітна для більшості користувачів, вони навіть не підозрюють, що щодня взаємодіють зі штучним інтелектом.

Але що таке штучний інтелект? Чим ШІ відрізняється від нейромереж? Давайте розбиратися разом! Якщо у вас виникли питання або ви хочете обговорити, як ШІ може покращити ваш бізнес, не соромтеся зв’язатися з нашою командою. Ми завжди раді допомогти вам впровадити інноваційні рішення! Напишіть нам прямо зараз!

Основні поняття та функції ШІ

Що таке штучний інтелект? Давайте спробую пояснити простими словами. Його можна уявити як окреме ПЗ або цілу систему. Це ПЗ може без проблем виконувати завдання, де потрібна людина і її інтелект.

• Завдання з розпізнавання голосу та живої мови.
• Робочі та аналітичні процеси з великими масивами даних.
• Прийняття складних рішень, ґрунтуючись на статистиці та математичних розрахунках.
• Складення прогнозів та аналітичних моделей для різних сфер.

Сучасний штучний інтелект здатний на такі завдання завдяки алгоритмам машинного навчання. Але сам він з цим не впорається, тут йому допомагають нейронні мережі. Саме нейронні мережі виконують завдання, які раніше виконував людина.

Перед тим, як продовжити вивчення штучного інтелекту, влаштуємо хвилинку теорії. Так ми зможемо говорити на одній мові. Я підготував список важливих термінів, які ви зустрінете при роботі з нейронними мережами та ШІ.

Машинне навчання — технологія, яка дозволяє системі самостійно вдосконалюватись та навчатися. Процес навчання побудований на аналізі даних та покращенні продуктивності. При цьому система не зазнає змін у своєму коді.

Є й поняття глибокого навчання. Глибоке навчання — це більш розвинута форма машинного навчання. Ця модель основана на багатошарових нейронних мережах. Таке побудова дозволяє системі моделювати складні структури даних.

Нейронна мережа — архітектура, яка імітує механізм роботи людського мозку. Вона складається з нейронів, які працюють з отриманою інформацією. Вони обробляють, аналізують її і допомагають системі вдосконалюватись.

Система розпізнавання образів. Алгоритм навчання, мета якого навчити систему розпізнавати предмети, уміти їх класифікувати. Система повинна вміти працювати з об’єктами на фото, відео і навіть у реальному світі. Найпростіший приклад — це система розпізнавання облич у натовпі, яка активно використовується в різних країнах світу.

Big Data. Цей термін ви будете зустрічати дуже часто. Він означає масиви даних, які використовуються в процесі навчання ШІ. З часом ШІ навчається виявляти приховані тренди, моделі, патерни та тенденції.

Навчання з підкріпленням. Це окремий алгоритм навчання системи. Він побудований навколо зворотного зв’язку. Система навчається і отримує фідбек. Завдяки зворотному зв’язку система розуміє результати своєї роботи і намагається їх поліпшити.

До чого призвело розвиток штучного інтелекту? На що він здатний? Давайте подивимось.

1. ШІ дозволяє автоматизувати робочі завдання. Це в рази економить час і ресурси для бізнесу. ШІ часто використовують для автоматизації заповнення даних в управлінні складським обліком.
2. Я вже писав, що ШІ добре підходить для аналізу великих масивів даних. Його використовують для складання прогнозів та аналітики в бізнесі. Він допомагає скласти прогноз зростання цін, продажів або ринкових трендів, використовуючи дані за певний проміжок часу.
3. Використовують для розшифровки мови та тексту. Усе завдяки методології системи розпізнавання образів. ШІ можна інтегрувати у ваш бізнес для розпізнавання та інтерпретації мови. Наприклад, зробити розумного чат-бота, якого майже неможливо відрізнити від звичайного оператора.
4. Штучний інтелект дозволяє знайти найефективніший шлях вирішення завдань. ШІ позбавлений емоцій і людського фактора, він оперує лише цифрами і даними, що робить його незамінним помічником у сфері логістики, управління фінансами, виробництва.
5. Технологія штучного інтелекту дозволяє генерувати та пропонувати персоналізований контент. Це як? Згадайте Netflix. Алгоритми пропонують серіали та фільми, ґрунтуючись на ваших інтересах.
6. Ще одна дуже важлива особливість — адаптивність. ШІ практично миттєво пристосовується до нових даних та умов. Це крута характеристика, яка робить його незамінним інструментом у динамічному середовищі фінансів або кібербезпеки.

З базовими поняттями і фішками ШІ ми розібралися, хочете знати, як працює сучасний ШІ? Зараз розповім.

Як працюють нейронні мережі та ШІ? Заглянемо в основу систем.

Що таке нейронні мережі? Нейронки представляють собою певну математичну модель, яка схожа зі структурою людського мозку. Кожна нейросеть створена з “нейронів”, які пов’язані між собою шарами.

Така структура дозволяє нейронам постійно навчатися і вдосконалюватися самостійно. При цьому їм не потрібно стороннє втручання програмістів і операторів. Кожного разу, коли нейросеть отримує нову інформацію, вона її обробляє, аналізує і покращує свою продуктивність.

Як влаштовані нейронки? І що собою представляють шари, які з’єднують “нейрони” в них? Для відповіді на це питання потрібно заглянути в пристрій нейронки.

Вхідний шар.

Точка старту, куди надходять вихідні дані від користувача. Наприклад, візьмемо нейросеть, яка займається розпізнаванням об’єктів на зображеннях. Після того, як нейросеть взаємодіє з зображенням, пікселі потрапляють на вхідний шар. Шар приймає дані і надсилає їх далі.

Сховані шари.

Тепер починаються обчислювальні процеси і перетворення даних. Кожен шар формується з нейронів, які приймають вхідні дані (в нашому випадку — пікселі).

Потім вони обробляють вхідні дані, використовуючи математичні функції. Процес обробки побудований так:

• Ваговування кожного входу даних.
• Підбір підходящої математичної функції.
• Застосування до даних функції.
• Виявлення складних патернів.

Вихідний шар.

Отже, наші пікселі пройшли через усі сховані шари, і тепер дані спрямовуються у вихідний шар. Саме вихідний шар формує прогноз або рішення задачі.

В нашому випадку, ми розглядали аналіз зображення. Це означає, що на виході нейросеть може сказати, що на картинці був літак, вертоліт, винищувач (висунути гіпотезу).

А ось як проходить навчання нейросеті методом backpropagation (метод зворотного розповсюдження помилок).

1. Проводиться прогон даних через нейросеть.
2. Порівняння результату нейросеті з правильним відповіддю.
3. Проводиться корекція нейронів, щоб зменшити ймовірність повторних помилок.

Процес репетитивний і проводиться багато (дуже багато) разів підряд. Нейронку вчать до тих пір, поки вона не буде розпізнавати найскладніші патерни з високою точністю.

А де ж так активно застосовують ІІ?

Де використовують ІІ? Перераховувати сфери можна довго, тому я вирішив вибрати кілька масштабних індустрій і наочно продемонструвати можливості ІІ.

Приклади використання ІІ у реальному світі

Діагностика.

Почати варто з автоматизації діагностики. ІІ допомагає лікарям виявляти захворювання на самих ранніх стадіях, коли їх легко не помітити. Є відома система IBM Watson Health. Вона проводить аналіз медичних зображень, потім аналізує результати аналізів пацієнта і допомагає діагностувати пухлинні процеси в організмі, в тому числі й онкологію.

Сфера фармацевтики.

• Нейросети використовують для розробки препаратів. Через свої потужності, вони швидко аналізують молекулярні структури і створюють нові препарати. Компанія Exscientia вже не перший рік успішно застосовує ІІ для розробки нових препаратів.
• Є така платформа Tempus. Вона використовує генетичні відомості пацієнтів для персоналізованого лікування онкології.

Фінансовий сектор.

• Банки використовують ІІ для роботи з масивами даних. Хороший приклад – JP Morgan. Вони інтегрували нейронки для аналізу і прогнозування ринку.
• Є система FICO Falcon. Що вона робить? Аналізує фінансові операції з метою пошуку шахраїв.
• ІІ аналізує кредитну історію і інші дані клієнтів для розуміння їхнього рівня кредитоспроможності. Хто так робить? Компанія ZestFinance.

Автомобільна промисловість теж не ігнорує ІІ.

• Всі знають Tesla? Так от, її фірмовий автопілот побудований на ІІ і нейросетях. Tesla Autopilot аналізує інформацію з камер і радарів автомобіля, а потім прокладає шлях.
• ІІ допомагає планувати виробничі процеси на підприємствах. General Motors використовує нейросети для двох процесів: аналіз і потенційна потреба в комплектуючих і поліпшення логістичних шляхів.

E-commerce

• Алгоритми ІІ аналізують поведінку клієнтів і пропонують їм релевантні товари. Хто так робить? Amazon і багато інших великих брендів вже давно використовують нейросети для створення персоналізованих пропозицій.
• Компанії використовують ІІ для роботи з логістикою (оптимізація маршрутів доставки, управління запасами, складським обліком).
• ІІ допомагає управляти ціноутворенням. ІІ використовує дані про покупательську активність, про стан ринку для динамічного ціноутворення.

Переваги роботи з K.I.S.S. Software

Якщо ви думали над інтеграцією ІІ і нейросетей у ваш бізнес, настав час діяти. Як бачите, великі компанії і бренди активно використовують можливості машинного навчання і автоматизації робочих процесів. Чому клієнти обирають Kiss.software?

• Команда складається з фахівців з багаторічним досвідом роботи в сфері ІІ, машинного навчання і автоматизації.
• Наша команда завжди на зв’язку, регулярно проводить зустрічі з замовниками. Ви будете бачити всі етапи інтеграції і результати роботи.
• Чесний фідбек і пряма зв’язок — на першому місці. Чесність і відкритість під час співпраці допомагають своєчасно вносити правки в проект і досягти бажаного результату.
• Кожен проект — унікальний досвід і завдання. Ми пропонуємо комплексні рішення по інтеграції ІІ в бізнес.
• Ми підбираємо стек фахівців і технологічних рішень, виходячи з вимог і специфіки проекту.
• Ми готові реалізувати ваші проекти, які інші не здатні втілити.