Нейронные сети: задачи, примеры и объяснение простыми словами

3246

Нейронные сети. Если совсем недавно это словосочетание звучало как название блокбастера, то сейчас нейросети – настоящая звезда мира искусственного интеллекта.

Хотя в фантастических фильмах нейросети часто изображают угрозой космического масштаба, в реальности они становятся надежным помощником в самых разных сферах жизни.

Ожидание. Реальность
Ожидание. Реальность

Задачи нейронных сетей, как они работают и что из себя представляют – в этой статье простыми словами, без лишних технических деталей.

Для SMM-щика нейросети – незаменимый инструмент, который сэкономит гору времени. Где захотите их применить – решайте сами, после того, как четко будете знать, что такое SMM и как работает. А узнать это можно на бесплатном видеокурсе для самостоятельного изучения «Основы SMM».

Что такое нейросеть и как она работает

Нейронная сеть – это мощный инструмент искусственного интеллекта, вдохновленный работой человеческого мозга. Это совокупность множества связанных «искусственных нейронов» или узлов, которые работают вместе для решения разнообразных задач.

Как это работает. Каждый искусственный нейрон принимает входные данные, обрабатывает их и передает результат следующему нейрону. Это похоже на то, как информация передается между нейронами в нашем мозге. Нейроны могут быть организованы в различные слои, и данные проходят через них, преобразуясь на каждом этапе.

Так выглядит работа нейросети, если упростить не для программиста
Так выглядит работа нейросети, если упростить не для программиста

Представим, что нейронная сеть – это команда специалистов, каждый из которых очень хорошо выполняет свою задачу. У каждого есть специальные инструменты, которые помогают им понимать, что происходит вокруг.

Каждый спец в этой команде может принимать информацию, делать что-то с ней, а затем передавать ее следующему спецу. Так происходит много раз. Как будто игра в «телефон», только наоборот – информация становится лучше.

Задачи, решаемые нейронными сетями, очень разнообразны: от распознавания образов и обработки естественного языка до анализа данных. Какую конкретно пользу из этого извлекает человек – подробнее поговорим чуть дальше, но вот пара интересных примеров.

Онлайн-магазин SimpleWine воспользовался машинным обучением и настроил сайт и мобильное приложение персонально под каждого клиента. Здесь ИИ изучает предпочтения пользователей, и меняют каталог вин на сайте и в приложении так, чтобы он соответствовал их вкусам. Это касается не только рубрики рекомендаций, но и целых страниц сайта. Они кажутся настолько точными, будто магазин угадывает желания клиента, как опытный сомелье. Это позитивно сказывается на продажах и придает обслуживанию особую привлекательность.

Или – стартап ElevenLabs, который клонирует голоса для дубляжа фильмов с помощью нейросети. На данном этапе проект еще «сырой», в переводе много ошибок, неправильные ударения и нейросеть не подстраивается под артикуляцию говорящего, зато – переводит ролики на русский язык.

Пример скорее забавный, чем полезный, но есть все шансы, что нейросеть обучится и станет дублировать видео лучше. А пока можете протестировать сами.

Виды и примеры задач, решаемых нейронными сетями

Существует несколько основных видов нейронных сетей, каждый из которых разработан для решения конкретных задач. Вот некоторые из них 👇

Искусственные нейронные сети (Artificial Neural Networks, ANN)

Базовый тип нейронных сетей. Используется для широкого спектра задач, в том числе распознавания образов и классификации – распределения разнородных объектов по группам на основании каких-либо признаков.

Для каких задач используются искусственные нейронные сети. Например, для распознавания образов в медицинской диагностике.

ANN применяют для анализа медицинских изображений – рентгеновских снимков, МРТ, сканов компьютерной томографии. Нейросеть помогает врачам находить и классифицировать различные заболевания – рак, нарушения сосудов или скрытые травмы.

Пример такого применения: нейросети анализируют маммограммы для выявления признаков рака груди. Сеть обучается на тысячах изображений молочных желез с разными состояниями и помогает врачам выявлять потенциально опасные изменения на ранних стадиях.

ANN увеличивает точность диагностики и позволяет выявлять заболевания раньше, что может спасти жизни пациентов.

Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN)

Оптимизированы для обработки изображений и видео. Они используют специальные фильтры, чтобы понять, что есть на картинке и какие детали важны, и часто применяются в компьютерном зрении – анализе изображений и видео.

Для каких задач используются сверточные нейронные сети. К примеру, это распознавание лиц для разблокировки смартфонов.

Когда включаете смартфон, встроенная камера захватывает изображение вашего лица. Затем CNN анализирует изображение, выделяя ключевые черты лица – расположение глаз, носа и рта. Нейросеть сравнивает эти черты с заранее сохраненными данными о лице пользователя. Если CNN определит, что это ваше лицо, смартфон разблокируется.

CNN играет ключевую роль в точной и надежной идентификации лиц. Это важный инструмент биометрической безопасности.

Рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks, RNN)

Разработаны для работы с последовательными данными – текстами, временными рядами и аудио. RNN обладают памятью и могут учесть важный контекст из прошлых данных.

Для каких задач используются рекуррентные нейронные сети. Например, для автоматического анализа тональности текстов в соцмедиа. Это позволяет компаниям и маркетологам понимать, как пользователи относятся к продуктам, бренду или услугам.

Работает это так. Компания хочет узнать, что люди говорят о новом продукте в соцсетях. Собирает посты и комментарии, а затем использует RNN для определения тональности каждого текста, то есть классификации – положительный он, отрицательный или нейтральный.

Так этот процесс проиллюстрировала нейросеть DALL-E 3
Так этот процесс проиллюстрировала нейросеть DALL-E 3

RNN учитывают контекст в предыдущих комментариях и сложные случаи, когда всего одно слово может менять значение целого предложения. Анализ тональности помогает компаниям адаптировать маркетинговые стратегии, реагировать на отзывы клиентов и улучшать продукт на основе обратной связи.

Сети генеративных состязаний (Generative Adversarial Networks, GAN)

GAN состоят из двух нейронных сетей, генератора и дискриминатора. Это как две команды: одна создает новые данные, а другая проверяет, насколько они хороши.

GAN используют для создания новых картинок или текстов. Нейросеть может улучшить качество изображений и создать новый контент, например, креативные фотографии или тексты.

Для каких задач используются сети генеративных состязаний. Ниже два примера.

Генерация фотореалистичных изображений. Например, создание фотографий людей, которых на самом деле не существует. Эти изображения можно применять в рекламе, дизайне и медиа. Они могут выглядеть настолько реалистично, что отличить их от настоящих фотографий довольно сложно.

Сложно, но возможно, если знать на что обратить внимание. Ниже несколько примеров из телеграм-канала GigaChat, где приведены базовые рекомендации, которые помогут не попасться на удочку ИИ.

В мире нет людей со 100 % симметрией лица, но ИИ пока создает «идеальных» людей
В мире нет людей со 100 % симметрией лица, но ИИ пока создает «идеальных» людей
Профессиональная игра со светом пока доступна только живым художникам
Профессиональная игра со светом пока доступна только живым художникам
Основа обучения ИИ – передний план, поэтому фон часто размытый или абстрактный
Основа обучения ИИ – передний план, поэтому фон часто размытый или абстрактный

Создание контента для маркетинга и рекламы. GAN можно применять для автоматической генерации текстового контента, например, рекламных слоганов, продуктовых описаний и или даже статьи.

Предположим, нужен качественный рекламный текст для нового продукта. GAN, обученная на множестве рекламных текстов и контента, сгенерирует варианты рекламного сообщения в заданном количестве. Маркетологу остается выбрать подходящие варианты или скомбинировать несколько, и получить идеальный текст.

Пример генерации рекламных объявлений нейросетью ChatGPT из статьи «Как использовать нейросети в SMM на примере ChatGPT: от SWOT-анализа до реализации»
Пример генерации рекламных объявлений нейросетью ChatGPT из статьи «Как использовать нейросети в SMM на примере ChatGPT: от SWOT-анализа до реализации»

Такой подход экономит время специалистов и полезен, когда требуется большой объем текстового материала. Правда, сгенерированный контент важно внимательно проверять на релевантность и качество, чтобы избежать нежелательных результатов.

Это лишь небольшой обзор основных видов нейронных сетей. У каждого есть преимущества и возможности применения в различных сферах. В SMM и маркетинге их можно применять для анализа данных, генерации и персонализации контента.

Итоги

Типы задач, которые решают нейронные сети, практически неисчерпаемы. Нейросеть можно научить решать узкоспециализированные вопросы. Или контролировать множество процессов, делать выводы и прогнозы, обрабатывая огромные массивы данных.

Нейросети уже никуда не уйдут из нашей жизни. Поэтому лучше научится с ними ладить прямо сейчас.

А я, по традиции, приглашаю вас на бесплатный 5-дневный курс «Основы SMM». Это 5 видеоуроков для самостоятельного изучения. Каждый длится от 15 до 30 минут – никакой «воды», только сжатая польза. Узнаете основные этапы работы с аккаунтом в соцсетях, платные и бесплатные методы продвижения, от чего зависит доход в SMM и многое другое.

Подробности 👉 здесь 👈