Компьютер существует в нашей жизни не так долго, но уже стал чем-то обыденным. За те полвека, что бездушная машина сопровождает нас, она успела эволюционировать и стать в тысячу раз лучше, чем в начале своего пути. Но без программного обеспечения компьютер оставался бы просто железкой, а поэтому мы решили рассказать вам на что способны нейросети, о которой не умолкают уже последние лет пять.
Анализ
Одно из самых главных преимуществ нейросети перед другими методами машинного обучения в том, что они могут наблюдать неожиданные закономерности в огромным массиве данных. Такой анализ помогает в медицине (очистка шумов в показаниях приборов), поисковых сервисах (подбор релевантных результатов), экономике (предсказание движения цены) и т.п.
Самообучение
Программисты как никто знают, что компьютер понимает только свой язык и писать на нем не всегда удобно, а хорошая работа программиста это удобный конечный результат в интерфейсе. Но кто лучше знает свой язык, чем его носитель? А потому это одно из самых главных преимуществ. Свойство самообучение очень выручает в разработках автопилота. То количество данных, который получает автомобиль со своих органов зрения, слишком велико для людей и заняло бы долгие годы разработки, но искусственные мозги справились в разы быстрее.
Развлечение
Если думаете, что нейросеть это только для серьезных вещей, то это далеко не так. Программа помогает людям и развлекаться, например в написании алгоритмов поведения персонажей в игре.
Распознавание
Нейросети пригодились прекрасно для распознавания объектов на фотографии. Эту функцию успешно внедрили в галерею Гугл и эпл, а также в множество других аналогичных сервисов.
Так почему же именно сейчас технология стала настолько популярна?
Дело в том, что технология в общем-то и не новая, но в старые года она не могла найти свое применение в силу отсутствия мощности и такого количества данных. Только сейчас мы изобрели сильные процессоры для анализа и большое количество информации, что очень важно. Допустим если у вас есть всего 10 фотографий кота, то использовать нейросети не имеет никакого смысла. Программа просто не справится с поставленной задачей. Нужны огромные объемы, чтобы она могла находить какие-либо совпадения и учиться на этом.
Именно поэтому важно помнить, что нейросеть всего лишь инструмент, которым нужно уметь пользоваться и который тоже как и может совершать ошибки.
Говоря о минусах
Из выше сказанного можно выделить несколько пунктов, которые делают машинное обучение малоэффективным или вовсе бесполезным.
- Уникальность- сложно заставить заниматься компьютер искусством, так как это требует фантазии, которой у него нету. Не редко случается, что допускаемые ошибки или неточность человека помогает создать шедевр. Хотя и существуют сервисы, которые из вашей фотографии сделают картину Ван Гога, это будет всего лишь имитация.
- Изменчивость- компьютерной программе невозможно моментально изменить свои алгоритмы, если произошли какие-то внешние перемены. Возьмём к примеру роботов для финансов, которые помогают предсказывать движения цен. Они работают прекрасно, но только определенное количество времени, а дальше рынок меняется не прощая ошибок машинным алгоритмам.
Если было интересно, то обязательно поставь лайк и не забудь оставить подписку)