Нейросети уже научились составлять тексты, генерировать картинки, писать музыку, оптимизировать рутинные процессы. «Фишка» нейронной сети в обучаемости и самообучаемости, это важно, если мы говорим о ней, как об инструменте совершенствования сайтов.
Как работают нейросети
В нейросеть загружается некий объем данных: библиотека литературных произведений, научные изыскания, коллекции изображений и т.д. Все это исходники, благодаря которым нейронка генерирует уже свой продукт.
С помощью нейросети можно найти совпадения, логичные цепочки при анализе баз данных, сделать прогноз на будущее.
Наиболее актуальные типы нейросетей в веб-разработке
Нейросеть создается под определенные цели, задачи, поэтому действует в рамках этих задач. Из популярных моделей можно выделить 4 самые востребованные.
Конволюционные нейронные сети (CNN)
CNN обрабатывают данные, имеющие пространственную структуру (видео, аудио, фото), создают реалистичные ролики. Сети выступают важной составляющей в сфере компьютерного зрения, помогают в
- Классификации изображений;
- Распознаванию лиц и объектов;
- Автоматическом распознавании речи.
Рекуррентные нейронные сети (RNN)
RNN используется для анализа естественного языка, оценивая различные предложения по принципу – как часто они употреблялись в тексте. Это позволяет определить границы корректности в грамматике и семантике. Такая модель нейросети может быть полезна
- При генерации текстов по заданию;
- Для перевода с одного языка на другой.
Сети прямого распространения (Feedforward Neural Networks)
FFNN чаще используют в содружестве с другими моделями. Однако, в «чистом виде» сеть эффективна:
- При определении недостающего звена в статданных и т.д.;
- Для подсчета промежуточных значений.
Генеративно-состязательные сети (GAN)
GAN включает с себя 2 важные составляющие:
- Генератор для создания новых образов, данных и т.д., похожих на реальные прототипы;
- Дискриминатор для определения реальности сгенерированной информации, изображений, обнаружения «подделок».
Генеративно-состязательные сети создают реалистичные изображения людей, животных, пейзажи, которые можно применить в видеоиграх. Сети также могут:
- подражать стилю писателей;
- создавать картины, копируя манеру письма художника;
- сочинять музыку, воспроизводить речь.
Преимущества и недостатки использования нейросетей в создании сайтов
Говоря о значимости нейросетей, необходимо учитывать их плюсы и минусы. К положительным моментам можно отнести:
- Самообучаемость;
- Возможность обрабатывать только нужную информацию;
- Отказоустойчивость – при сбое некоторых нейронов сеть продолжает работать;
- Быстродействие. Задача решается в короткий период времени.
Без минусов тоже не обошлось:
- Необходимость доводить результаты до совершенства.
- Сложность в изучении принципов работы.
- Обесценивание труда человека.
Как использовать нейросети на сайтах
Взаимодействие с сайтом можно сделать более комфортным и полезным, если использовать функции нейросети:
- Установить голосовой поиск;
- Подключить чат-бот, он будет обрабатывать вопросы пользователей и отвечать;
- Установить систему автоматизации, особенно она будет востребована в интернет-магазинах, а также при работе техподдержки;
- Настроить рассылки, уведомляющие о скидках, новинках, услугах.
Заменяют ли нейросети людей
Пока нейросети не способны заменить людей в тех сферах, где требуется индивидуальный подход, нестандартные решения, творческая жилка. Они выступают как вспомогательный инструмент, т.к. реактивны, не умеют рассуждать. Однако, мы видим, как происходит автоматизация определенных процессов, обработки информации, прогнозирование. В этих сферах началось высвобождение человеческих ресурсов, экономия времени на рутинную работу.
Заключение
Можно предположить, что в скором времени люди полностью делегируют рутинные вопросы сайтов нейросетям. Это позволит заняться более творческой работой, планировать дальнейшее развитие ресурса.
«Макхост» — премиальный хостинг для проектов любой сложности. Поддержка работает 24/7. Перенесем ваши проекты от другого хостинг-провайдера бесплатно. 🎁
