В современном мире происходит бум развития нейросетей. Совсем недавно их использовали только для решения математических задач, а сегодня их можно встретить во многих сферах человеческой жизни. Расскажем о том, что такое нейросети и где они применяются.
Нейросеть или искусственная нейронная сеть (ИНС) – это математическая модель, построенная по принципу нервной системы живых организмов. Понятие возникло при изучении процессов, возникающих в мозге и при попытке моделирования данных процессов.
Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются как под управлением человека, так и самостоятельно, что является одним из главных преимуществ. В процессе обучения ИНС способна выявлять сложные зависимости между входными и выходными данными, а также выполнять обобщение, применяя полученный ранее опыт. Ученые прогнозируют, что по мере развития технологий, структура нейросетей будет усложняться, как и решаемые ими задачи. Конечно, человеческий мозг ими полностью не заменить, но уже сегодня потенциал ИНС считают практически безграничным.
В каких распространенных сферах сегодня применяется ИНС?
- Компьютерное зрение: распознавание объектов, классификация изображений на различные категории, распознавание лиц и эмоций, автоматический поиск объектов на изображениях и видео.
- Обработка естественного языка: классификация текста, перевод текста на разные языки, генерирование текста на основе образцов, анализирование эмоциональной окраски текста. Также нейросети обучены отвечать на вопросы на разных языках и т д.
- Рекомендательные системы: анализ данных о поведении пользователей в глобальной сети, построение моделей, которые предсказывают, какой продукт, услуга или контент возможно заинтересует пользователя в будущем.
- Робототехника: использование нейросетей для обучения роботов навыкам, координации и различным действиям.
- Автоматическое управление: управление процессами производства, контроль качества продукции, управление транспортными системами и многое другое.
- Интернет вещей (IoT): обработка больших объемов данных, собираемых датчиками и устройствами IoT и для принятия автоматических решений на основе этих данных в области промышленности, транспорта, в сфере здравоохранения и т.д.
