Сверточные нейросети для распознавания изображений и примеры применения

Предлагаю начать с первой темы — сверточных нейросетей для распознавания изображений (Convolutional Neural Network). Они используются для классификации объектов на изображениях, автоматически выделяя визуальные паттерны и обучаясь на больших наборах данных — объемом в несколько гигабайт, что сравнимо с количеством информации в интернете.

Сверточные нейросети применяются для распознавания лиц в системах видеонаблюдения (банки, метро, города) и для диагностики заболеваний по медицинским снимкам. Обученные на многих образцах, они с высокой точностью определяют диагнозы по рентгенам, снимкам ожогов или мозга, помогая выявить проблему и предложить лечение.

Нейросети сверточного типа могут находить объекты на спутниковых снимках. На практике, например, в соцсетях (ВКонтакте) используется тегирование изображений: если вы опубликованы на фото, соцсеть с высокой вероятностью спросит, это вы или нет. После подтверждения создаётся паттерн вашей внешности. Сегодня нейросети уже могут распознавать человека по нескольким фотографиям в интернете и связывать их с вами.

Сверточные нейросети в Google при вводе запроса, например, по человеку, предлагают варианты взаимодействия с изображениями, работая по определённой модели нейросетей.

Amazon и Pinterest, когда регистрируемся и просматриваем около 15-20 товаров или изображений, запускают нейросеть, которая начинает рекомендовать персонализированные выборки.

Если вы часто покупаете на маркетплейсах, таких как AliExpress, Озон или Вайлдберис, то замечали, что вам предлагают товары, которые вам действительно могут быть интересны. Это происходит благодаря сверточной нейросети, которая анализирует ваши интересы и поведение на основе данных миллионов пользователей. Например, если вы купили постельное бельё, система выявляет, что люди с похожими интересами часто покупают подушки или даже швабры с отжимом, и начинает рекомендовать эти товары. Такие рекомендации не случайны — они основаны на схожести вашей аудитории и её привычках, что повышает вероятность покупки рекомендованных товаров.

Это были реальные примеры из жизни работы сверточных нейросетей для распознавания изображений.

Рекуррентные нейронные сети (РНС, англ. Recurrent neural network, RNN)

Обработка естественного языка включает рекуррентные и трансформационные нейросети, которые анализируют последовательность слов для машинного обучения, резюмирования и классификации тональности. Они определяют пол, возраст, профессию и стиль речи автора текста, помогая машине обучаться и понимать контекст.

Нейронные модели применяются в переводчиках Google и Яндекса, где рекуррентные нейросети обрабатывают и переводят естественный язык. Также они используются в голосовых помощниках, таких как Siri, Яндекс.Алиcа, Маруся и умных колонках. Рекуррентная нейросеть анализирует ваш голос, разбивает речь на токены, обрабатывает их и формирует человекоподобные ответы, например, Алиса может предложить музыку.

Рекомендательные системы 

Рекомендательные системы — это нейросети, которые работают на основе истории пользовательского опыта и предсказывают предпочтения. Их используют веб-сервисы для персонализации контента, например, YouTube. У каждого пользователя своя уникальная подборка видео, которая повышает вероятность просмотра и удерживает внимание.

Возможно, вы пользовались подпиской онлайн-кинотеатра и замечали, что там работает нейросеть, которая на основе просмотренного контента рекомендует похожие фильмы и сериалы. При регистрации сервис предлагает пройти небольшой тест с вопросами о ваших предпочтениях (боевики, комедии, триллеры и др.), чтобы создать профиль ваших интересов. Затем система предлагает подходящий контент. Алгоритм учитывает, сколько вы смотрите фильм: если вы быстро выключаете, похожие фильмы больше не рекомендуются, а акцент делается на те, которые досматриваете полностью. Аналогичные технологии применяются и на маркетплейсах для рекомендаций товаров.

Анализ временных рядов

Анализ временных рядов — очень интересная область, где используются рекуррентные и сверточные нейронные сети для прогнозирования финансовых рынков, погоды, спроса на товары и прочего. Это настоящая магия и полезный лайфхак, особенно для бизнесменов и участников фондового рынка, ведь такие нейросети умеют выявлять закономерности в последовательностях исторических данных.

Нейросети широко применяются для прогнозирования, например, цен на нефть, акции и валюты. Если это сложно понять, можно посмотреть на прогноз погоды. Сейчас его делают нейросети, которые на основе 50 лет данных по каждому дню и региону учитывают климатические изменения и предсказывают погоду с хорошей точностью. Например, Яндекс.Погода использует такую нейросеть и показывает точные прогнозы дождя, ветра и других явлений с небольшими временными отклонениями. Хотя долгосрочные прогнозы не гарантируют стопроцентной точности, они помогают планировать дела лучше, чем отсутствие информации.

А теперь подумайте о более сложных вещах, например, прогнозе цен на нефть или акции. Нейросети можно использовать для заработка на валютном и фондовом рынках — они могут предсказать рост или падение акций и помочь купить дешевле с целью долгосрочного инвестирования (15-20 лет). Это не быстрый заработок, а инвестирование на длительный срок. Нейросети в этом деле показывают впечатляющие результаты.

Нейросети для управления роботами

Управление роботами и нейросети используются в системах автопилотов и автономных автомобилей. Они обрабатывают сенсорные данные, распознают объекты, управляющие сигналы, знаки и линии разных цветов. Например, на производственной линии красные линии сигнализируют роботу о необходимости временно убрать предмет, а потом вернуть обратно. Хотя настоящих роботов, как в фильмах, почти нет, нейросети уже применяются для управления роботами.

Нейросети для управления роботами широко используются в промышленности: на заводах, в автомобилях Tesla, в беспилотных такси Яндекса и в роботах на производстве. Особенно распространены они в автомобилестроении — даже такие бренды, как BMW и Mercedes, уже давно используют нейросети для управления роботами, которые точно рассчитывают каждое движение при сборке. При этом оператор программирует нейросеть, задавая конкретные задачи.

Очень интересно, как работают склады Amazon в США. На некоторых из них почти нет персонала — роботы-погрузчики самостоятельно собирают и перевозят товары по складу, используя заранее загруженную базу данных. Они работают автономно, могут функционировать сутки без подзарядки, доставляя товары в распределительные пункты. Это значительно облегчает человеческий труд. 

Нейросети для генерации контента 

Нейросети, генерирующие контент: тексты, изображения, музыку. Они обучаются на больших датасетах и создают новый материал на их основе. Поэтому утверждение, что нейросети не придумывают ничего нового, а используют заранее подготовленные данные, верно.

Нейросеть не создаёт новую музыку, изображения или объекты самостоятельно. Всё основано на имеющихся данных — она знает, как выглядят отдельные элементы из датасета и комбинирует их. Таким образом, нейросеть не может придумать полностью новый текст, которого никогда не было.

Многие люди не понимают, как работают нейросети и человеческий мозг. На самом деле мозг не способен придумать что-то новое полностью самостоятельно — всё создаётся на основе уже существующих референсов. Нельзя заново изобрести математику или физику без опоры на знания прошлых поколений, как и невозможно начать рисовать, не зная ранее созданных картин.

Приведем очень простой пример. Давным-давно люди начали катать камень вместо того, чтобы толкать квадратный. Со временем они сделали колесо, затем тележку с двумя каменными кругами, а позже повозку с четырьмя деревянными колесами, которую тянули животные. Потом появились крыша и стены — так возникла корета, затем добавили отопление и комфортные сиденья. Позже появились двигатели внутреннего сгорания, машины стали мощнее, появились электромобили. Например, Илон Маск не создал бы электрокары без традиционных авто, а те в свою очередь — без колеса. Всё развивается на основе предыдущих изобретений.

Человеческий мозг не способен придумать что-то полностью новое, чего раньше не существовало. Часто мы считаем свои идеи открытиями, а оказывается, что кто-то уже сделал нечто подобное на основе опыта предыдущих поколений. Точно так же работают и нейросети — они используют датасеты и добавляют новые элементы, создавая контент на основе прошлого опыта.

В сервисе нейросети для генерации контента AISearch вы можете работать с генерацией контента: создавать новые изображения, тексты, аудио, видео и звуковые эффекты. Применяйте нейросети для творчества и, возможно, заработка, а инструменты AISearch помогут в этом.