Что такое на самом деле нейронная сеть???

Нейронная сеть – это набор алгоритмов, которые пытаются распознать базовые взаимосвязи в наборе данных с помощью процесса, имитирующего работу человеческого мозга. Это означает, что нейронные сети могут учиться и обрабатывать данные так же, как это делают люди. Таким образом, необходимы огромные данные, чтобы помочь этим нейронным сетям изучать вещи, и множество ресурсов для их внутреннего вычисления. Они могут адаптироваться к изменению входных данных; чтобы сеть давала наилучший возможный результат без необходимости переделывать выходные критерии. Эти слои содержат множество внутренних слоев, предназначенных для обработки данных. Чем больше глубоких слоев, тем эффективнее выход. Эти слои получают данные двумя способами: один для обработки входных данных, а другой для повышения эффективности выходных данных, которые действуют как входные данные для следующего слоя.

Когда использовать нейросеть???

Скорее всего, вы будете использовать нейронную сеть, когда у вас будет так много данных (и, конечно же, вычислительная мощность), а точность для вас важнее всего. Например, Обнаружение рака.Вы не можете возиться с точностью здесь, есливы хотите, чтобы это использовалось в реальных медицинских приложениях. Следовательно, также важно знать, когда использовать нейронную сеть и эффект эффективности в конкретном случае использования.

Нейронная сеть в повседневной жизни!!!

В повседневной жизни нейронные сети берут на себя большую часть работы, начиная с простого обнаружения объектов и заканчивая продвижением автопилота в полете. Способ, которым эти нейронные сети обучаются и предсказывают результат, является наиболее эффективным, и иногда он также превосходит людей в большинстве действий. Самым главным преимуществом является то, что эти нейронные сети реализованы на компьютерах. Таким образом, им никогда не бывает лениво или скучно делать прогнозы, поэтому они могут быть самыми быстрыми и эффективными.

«Мы только сейчас наблюдаем зарождение приложений нейронных сетей/ИИ, которые меняют то, как работает наш мир».

Нейронные сети чаще всего находят применение в решении различных техник управления бизнесом. Реальные бизнес-приложения для нейронных сетей переживают бум. В некоторых случаях NN уже стали предпочтительным методом для предприятий, использующих аналитику, маркетинг и обнаружение мошенничества. Нейронные сети и ИИ обладают невероятными возможностями, и вы можете использовать их, чтобы помочь людям принимать решения в любой сфере. Область нейронных сетей и использование в ней больших данных может быть сложной и высокотехнологичной, но ее лучший способ повысить эффективность, а ее конечная цель — служить людям.

Нейронные сети в интеллектуальном анализе данных:

Интеллектуальный анализ данных относится к использованию только необходимых полей данных из огромного количества собранных данных. Нейронная сеть помогает нам даже предсказать поля данных, которые в большей степени влияют на наш результат. Таким образом, это может улучшить наше принятие решений с помощью доступных данных.

«В более практическом плане нейронные сети — это инструменты нелинейного статистического моделирования данных. Их можно использовать для моделирования сложных взаимосвязей между входными и выходными данными или для поиска закономерностей в данных. Используя нейронные сети в качестве инструмента, фирмы, занимающиеся хранением данных, собирают информацию из наборов данных в процессе, известном как интеллектуальный анализ данных».

Возможности искусственных нейронных сетей (ИНС) подпадают под очень широкие категории, и некоторые методы глубокого обучения достигли производительности, конкурентоспособной для человека, в определенных задачах. Они находят свой вариант использования в ;

  • распознавание образов (радарные системы, идентификация лиц, классификация сигналов, распознавание объектов и т. д.)
  • идентификация и управление системой (например, управление транспортным средством, прогнозирование траектории, управление технологическим процессом, управление природными ресурсами)
  • квантовая химия
  • играть в настольные и видеоигры и принимать решения
  • распознавание последовательности (например, распознавание жестов, речи, рукописного и печатного текста)
  • медицинский диагноз
  • направляющие манипуляторы и протезы
  • финансы (например, автоматизированные торговые системы)
  • сбор данных
  • визуализация
  • машинный перевод
  • фильтрация в социальных сетях
  • модели черного ящика в науках о Земле (гидрология, моделирование океана и прибрежная инженерия, а также геоморфология)

… и многое другое.

Компании, использующие нейронные сети.Многие компании стремятся внедрить эти нейронные сети в свои услуги, чтобы привлечь клиентов к использованию их услуг. Некоторые из этих компаний перечислены ниже;

ContractProbe: автомат проверки контрактов. Онлайн-инструмент для корректуры предназначен для адвокатов, нотариусов и других специалистов, которые ежедневно имеют дело с несколькими юридическими документами. Пользователь загружает документ в формате PDF, Word или обычный текстовый файл и менее чем за минуту может прочитать сводный отчет.

Механизм основан на ANN, которые распознают шаблоны в загружаемых текстах. Они прошли обучение работе с тысячами подписанных соглашений о неразглашении, лицензий на интеллектуальную собственность, соглашений с независимыми подрядчиками, трудовых договоров и других типов соглашений. Кроме того, интерфейс искусственного интеллекта дополнительно изучает каждый новый документ, который обрабатывает ContractProbe.

Твиттер — Кураторские хронологии

Твиттер был в центре многочисленных споров в последнее время (не последними из которых были высмеиваемые решения об округлении аватаров всех и изменения в способе пометки людей в ответах @), но одно из наиболее спорных изменений, которые мы в Твиттере было движение к алгоритмической ленте. Искусственный интеллект Twitter оценивает каждый твит в режиме реального времени и оценивает его по различным показателям.

В конечном счете, алгоритмы Twitter отображают твиты, которые, вероятно, приведут к наибольшему взаимодействию. Это определяется в индивидуальном порядке; Технология машинного обучения Твиттера принимает эти решения на основе ваших индивидуальных предпочтений, в результате чего фиды создаются на основе алгоритмов, что, если быть до конца честным, отстойным.

IWatch от Apple

Часы, выпущенные Apple, являются самыми передовыми часами в истории часов, которые гарантируют, что вы управляете своими повседневными делами, проходите полную проверку здоровья, включая уровень кислорода в крови, автоматическое отслеживание сна, обнаружение падений, сканирование ЭКГ и многое другое прямо с ваших часов.

Он даже использует передовые алгоритмы, обученные на нейронных сетях, которые отслеживают каждую вашу тренировку, применяют аналитику к данным и, наконец, предпочитают, чтобы вы предпринимали необходимые действия. Сети играют жизненно важную роль в таких случаях использования, и также необходимо убедиться, что их эффективность находится на пике, чтобы они не рекомендовали потребителю что-то неправильное.

Голосовые помощники:

Еще одно большое применение NN — это голосовые помощники. Голосовые помощники в повседневной жизни функционируют на обученных нейронных сетях, чтобы помочь и дать вам результаты, о которых вы просили.

Они обучены распознавать различные сленги, акценты и разные значения, которые они имеют в виду, даже когда говорят одно и то же предложение. Они были обучены максимальной эффективности, чтобы обеспечить получение нужного требуемого результата.

Внедрение NN в бизнес привело к резкому подъему в развитии бизнеса многих компаний и, наконец, принесло пользу людям, которые их используют.