Нейронные сети и искусственный интеллект: понятие и сферы применения

18-01-2023 Нейронные сети и искусственный интеллект: понятие и сферы применения

Разработки в области нейронных сетей крупные мировые корпорации начали еще в далеком 2016 году. Но масштабные разговоры о них начались только недавно. Далее будет рассмотрено, что представляют собой нейронные сети, и какие возможности они предоставляют на практике.

Основные понятия

Система нейронных сетей создается на базе искусственного интеллекта (ИИ), который в свою очередь работает по принципу нервной системы человека. ИИ самообучается, исправляет свои ошибки и в будущем их не повторяет. Это и является главной особенностью нейронных сетей – сбор и анализ накопленного опыта с целью минимизации ошибок в будущем.

Система состоит из множества нейронов – вычислительных элементов. Все они располагаются слоями. Обработка данных осуществляется последовательно в этих слоях. Свойства каждого отдельного элемента (нейрона) могут меняться в зависимости от того, какие данные были получены на предыдущем этапе. Таким образом, система может построиться по-другому. Большинство задач, стоящих перед нейронными сетями, заключается в обучении. Система нейронных сетей

Сферы применения

Нейронные сети с момента их появления стали постепенно использоваться для анализа данных, оптимизации работы различных интеллектуальных систем, распознавания образов и даже прогнозирования. Но, несмотря на то, что попытки создать нечто подобное предпринимались еще 70 лет назад, скорость работы разработок прошлых времен была слишком низкой. В связи они ранее не были популярными и могли использоваться исключительно в системах, связанных со зрением. Остальные отрасли пользовались другими видами машинного обеспечения.

Но современный вариант нейронных сетей может решать те же задачи, что стоят перед человеческим мозгом. В связи с этим можно выделить несколько основных сфер применения этого изобретения:

  1. Распознавание образов. Эта функция нейронных сетей является наиболее популярной. Примером здесь может выступать работа поисковых систем с изображениями, а также отметки друзей на фотографиях. Кроме этого, в высоких технологиях нейронные сети используются в системах биометрической безопасности для распознавания личности людей по лицу или отпечатку пальцев.
  2. Прогнозирование. Нейронные сети уже используются на фондовых рынках с целью составления прогнозов относительно того, что произойдет с ценными бумагами в том или ином промежутке времени. Но для прогнозирования элементы системы предварительно выполнят анализ входящих данных.
  3. Классификация. Этой функцией довольно часто пользуются банки и кредитные организации. Например, нейронные сети позволяют быстро определить платежеспособность потенциального заемщика на основе имеющихся о нем данных.
  4. Модернизация поиска в интернете. Для повышения релевантности результатов поиска относительно запросов пользователей также используются элементы системы искусственного интеллекта. При этом существующие алгоритмы постоянно совершенствуются и самообучаются.

Кроме этого, нейронные сети позволяют избавиться от проблем параллельных вычислений, позволяют быстро и эффективно решать сложные задачи, а также необходимы для разработки множества алгоритмов, применяющихся для работы роботов.

нейроны проводят анализ изображения

Виды нейронных сетей

Эти интеллектуальные искусственные системы отличаются между собой структурой, а также принципом взаимодействия друг с другом. Различают однонаправленные и рекуррентные сети. В первом случае переход сигнала осуществляется от входящего слоя к самому последнему. Подходит такой вариант для составления прогнозов, распознавания и кластеризации. К примеру, нейроны проводят анализ изображения, находят в нем те или иные характерные свойства, на основе которых и определяют объект. Далее система примет решение относительно того, к какой из групп отнести этот объект.

В свою очередь рекуррентные нейронные сети могут запоминать данные, а не только анализировать их. Здесь информация поступает исключительно вперед. Функционирование таких систем напоминает собой работу сложных алгоритмов. Система сама проводит сравнение между текущим состоянием, а также тем, что было до этого.

Таким образом, нейронные сети – это высокотехнологические интеллектуальные системы, которые могут анализировать данные, составлять прогнозы, принимать решения, распознавать образы и выполнять оптимизацию. Именно они являются основой для распознавания речи и изображений. На данный момент они используются практически во всех сферах деятельности, но для того, чтобы ими пользоваться, необходимы специалисты. Использование нейросетей позволяет избавиться от рутинной механической работы, увеличить роль автоматизации и оптимизировать различные процессы. Сейчас невозможно представить себе высокие технологии без искусственного интеллекта и машинного обучения.