2020 год стал знаменательным для развития искусственного интеллекта и, в частности, нейронных сетей. Нейронные сети - это тип алгоритма машинного обучения, который создан по образцу человеческого мозга. Они могут использоваться для анализа данных и поиска в них закономерностей, что позволяет им принимать решения или делать прогнозы на основе того, что они узнают из этих данных. В последние годы эта технология становится все более популярной благодаря возможности ее применения во многих отраслях, таких как здравоохранение, финансы, транспорт и другие.
Одной из основных тенденций, которую мы наблюдали в этом году в отношении нейронных сетей, является их растущее использование в обработке естественного языка (NLP). NLP подразумевает использование компьютеров для понимания текста или речи путем анализа контекста, а не только ключевых слов, как это делают традиционные поисковые системы. Модели NLP на основе нейронных сетей позволяют машинам понимать сложные предложения лучше, чем когда-либо прежде, что может помочь улучшить качество обслуживания клиентов при взаимодействии с чат-ботам, или даже автомобили автопилотом смогут правильно интерпретировать дорожные знаки!
Еще одна важная область, в которой мы наблюдаем рост использования нейронных сетей, - это задачи компьютерного зрения, такие как программное обеспечение для распознавания лиц, которое использует алгоритмы глубокого обучения на основе больших массивов данных изображений, полученных с камер, эта технология помогает точно идентифицировать людей без какого-либо ручного вмешательства! Мы также видим, что эти алгоритмы используются для задач классификации изображений, например, для автоматической маркировки фотографий, загруженных в Интернет, чтобы пользователям не приходилось вручную маркировать их самостоятельно - и все это благодаря достижениям, достигнутым в области AI/ML в течение 2020 года!
Наконец, еще одним интересным приложением, о котором стоит упомянуть, являются генеративные состязательные сети (GAN) - они позволяют компьютерам "воображать" новые объекты на основе существующих; GAN берут два конкурирующих агента, называемых генератор и дискриминатор, и обучают их вместе до тех пор, пока они не будут генерировать реалистичные результаты при определенных входных данных, что делает их отличными инструментами не только в рамках исследований, но и в коммерческих приложениях, а также на сайтах электронной коммерции, создающих рекомендации продуктов, специально разработанные с учетом интересов каждого пользователя и т.д...
В целом, нет никаких сомнений в том, что достижения, достигнутые в сфере AI/ML за последние годы, будут продолжать определять нашу жизнь в 2023 году и далее, поэтому если вам интересно узнать больше о том, как именно работают технологии, упомянутые выше, то почему бы не начать исследования уже сегодня?
