Розробка нейронних мереж на замовлення – це інвестиція у успіх бізнесу. На чому засновані область застосування і завдання , які вирішують нейромережі . Чому вигідно купити нейромережу з установкою у нас . Про це нижче.
Нейронні мережі та штучний інтелект: що це?
Що таке нейронна мережа | Поняття трактується по-різному, залежно від того, в якій галузі застосовується і з якого погляду:
- машинне навчання – як метод розпізнавання образів ;
- з математичної – це завдання з великою кількістю параметрів ;
- кібернетика – модель адаптивного управління робототехнікою ;
- штучний інтелект – основа моделі природного інтелекту (обчислювальні алгоритми).
Штучні нейронні мережі – це система (зв’язування) нейронів, примітивних процесорів. Об’єднані в єдину мережу, здатні виконувати надскладні завдання . Отримані сигнали обробляють за допомогою синапсів, якими з’єднані один з одним.
Параметри синапсів можна встановлювати вручну і впливати на характеристики нейронів. В результаті отримувати необхідні результати перетворення вхідної інформації.
На чому ґрунтуються нейромережеві технології
СР засновані на 3 китах :
- Дані
- Ознаки.
- Алгоритм.
Дані є основою. Саме на них створюється СР. Можуть бути у вигляді електронних листів, які вимагають сортування. Або показання датчиків, які використовуються для прогнозування поведінки обладнання.
Ознаки – характеристики даних. Кількість транзакцій у системі, вартість цінних паперів чи показник пробігу авто.
Алгоритм – це механізм спрацювання. Налаштування впливають на точність та швидкість навчання нейронної мережі. Але буде марним, якщо дані спочатку погано підготовлені.
Області застосування та хто розробляє нейромережі?
Що послужило моделлю для штучної нейронної мережі . Це – людська природна інтуїція , здатність приймати рішення.
Сьогодні за допомогою нейромереж можна:
- розпізнавати мову та текст;
- передбачати графіки курсів валют та акцій;
- виконувати семантичний пошук;
- аналізувати тексти.
Нейротехнології – це системи безпеки та підтримки прийняття рішень, експертна оцінка та аналіз.
- Охорона здоров’я – використовуються в роботі із зображеннями : КТ, рентген, цифрові дослідження та ін.
- Робототехніка – для обробки великих обсягів інформації, задля фізичної праці. Так, роботизовані інтелектуальні помічники полегшують роботу з даними .
- Техніка та телекомунікації – для вирішення таких завдань, як: управління комутацією та трафіком, адаптивна маршрутизація , оптимальне розподілення завантаження каналів мережі. Алгоритми ІІ використовуються також у завданнях шифрування та розшифрування інформації.
- Економіка та фінанси – для більш точного передбачення поведінки графіків на фінансових ринках, що підвищує та стабілізує прибутковість.
- Реклама та маркетинг – наприклад, використання ІІ у стратегії прямої розсилки ( збір інформації про відгуки та реакції користувачів)
- Інформаційні технології – для автоматичного розподілу повідомлень за рубриками.
- Промисловість – технології розпізнавання використовуються захисту співробітників . Наприклад, системи відеоаналітики стежать за працівниками шкідливих виробництв, які носять засоби індивідуального захисту, попереджаючи їх, якщо вони не одягли каску, маску, рукавички або люмінесцентний жилет . Він посилає команду своєму керівництву .
- Контроль якості – вирішує питання виявлення дефектів у дорожньому покритті . Інженери можуть краще планувати технічне обслуговування та ремонт дорожніх покриттів за допомогою автоматизованого підходу до відстеження дефектів поверхні . Інфраструктура постійно доступна завдяки оперативному виявленню проблем та ефективному управлінню технічним обслуговуванням.
Щодо безпеки на виробництві та контролю якості доріг, використання нейромережі для заміни людей має ряд переваг . Нейросети можуть бути запрограмовані для вирішення конкретних завдань дуже швидко , тому їх можна використовувати для виявлення небезпек та контролю якості доріг порівняно з використанням людей.
Крім того, використання нейромережі може коштувати набагато менше , ніж організація роботи людей, особливо якщо в процес входить велика кількість даних для аналізу .
Хтось розробляє нейромережі. Програміст , який створює математичні моделі програмного забезпечення на кшталт нейронних зв’язків мозку живого організму. Головна відмінність від комп’ютерних програм – НР здатні навчатися, накопичувати досвід і самовдосконалюватися , покращуючи алгоритми. Звичайні програми працюють за написаним скриптом, виконуючи одні й самі дії.
Завдання, які вирішують нейромережі
Цілі залежать від типу нейронних мереж:
- Аналіз – генерують логічні рішення, розпізнають мову, прогнозують тенденції та поведінку цін.
- Сегментація – визначають об’єкт за заданими параметрами, повідомляють про подію, збирають та актуалізують інформацію.
- Класифікація – сортують за групами, відбирають предмети та об’єкти за візуальною складовою.
- Детекція – розпізнають характеристики об’єкта у просторі, проводять розрахунок та аналіз (наприклад, у логістиці).
- Підміна – змінюють, накладають маски та елементи на відео дані у режимі реального часу.
- Відстеження – трекінг транспортного засобу чи людини (співробітника), контроль пересування об’єктів.
Етапи створення нейронної мережі
5 етапів створення нейромережі:
- Інтерв’ю – чим більше інформації про бажаний кінцевий продукт, тим точніше буде результат. Підбираються матеріали, фіксуються вимоги для робочої НР. Або розглядається готовий датасет із аналогічним набором даних.
- Підготовка даних та аналіз . Виробляється аналітика та структурування, складається коректна модель НР (архітектура та методологія).
- Розробка (навчання) . Створюються алгоритми , проводиться навчання мережі , виходячи із зібраних даних. Або розробка на основі готових фреймворків, що вирішують схожі завдання.
- Інтеграція продукту в бізнес-процеси замовника – підбір обладнання , розрахунок правильного розміщення, створення смарт-пристроїв з нейромережами або запуск на серверах розробника . Також – розробка ПЗ (візуалізація даних).
- Підтримка – запуск , тест та навчання. Контроль продуктивності в умовах реального функціонування (світло, шум тощо), налаштування та усунення багів .
Вигоди, які ви отримаєте?
Вже давно НР вийшли за межі IT сфери. Генерація нейронної мережі – це інвестиція в успіх бізнесу . За допомогою нейромереж виконуються різноманітні завдання: від оптимізації якості відеоматеріалу до передиктивної аналітики .
Що отримаєте, якщо вирішите замовити нейромережу у нас .
- Зможете легко розраховувати ККД кожного співробітника, робочої стратегії та показників . Як наслідок, розумітимете, в який бік коригуватиме стратегію бізнесу . У когось із працівників ростуть або, навпаки, падають показники.
- Персоналізуватимете контент , виходячи з портрета цільової аудиторії. Таким чином – утримувати клієнтів, перетворювати на постійних . Рівень залучення клієнта підвищується, отже – збільшується середній чек.
- Кластеризація покупців. Маючи портрет покупця , можна створювати персоналізовані продукти та розробляти дієві маркетингові програми .
- Оптимізація технологічних процесів завдяки комплексним методам – зможете розуміти рівень ефективності виробництва. І створювати моделі прогнозу, щоб оптимізувати керування процесами.
- Оптимізація міського середовища . Нейросеть перетворює хаотичне пересування пасажирів та міського транспорту на оптимізовані маршрути та пасажиропотік, чим підвищує безпеку на дорогах та складних розв’язках .
- Прогноз часу виготовлення замовлення чи доставки. Коректний розрахунок логістики за допомогою накопичених даних щодо виконання замовлень. Що в результаті позначається на показники прибутковості компанії .
Якщо підсумувати, то нейронна мережа для бізнесу – це:
- Економія часу . Одночасне досягнення кількох цілей та прогноз показників.
- Виконання складних підрахунків , які в експертів займають багато часу, часто виконуються з неточностями. Грубо кажучи – штучний інтелект допомагає усунути “людський фактор” .
- Окупність – здатність миттєво навчатися навіть при сотнях вхідних сигналів і сотнях тисяч типових ситуацій.
Розробка нейронних мереж на замовлення – це рішення, яке вам як власнику бізнесу слід було прийняти ще вчора.
