Нейросеть программа что это

Нейросети применяют и на сверхсовременных предприятиях — в системах навигации для беспилотных автомобилей. И даже обычной жизни — для программирования роботов-пылесосов. Многие приложения давно используют нейросети для распознавания речи и быстрой обработки изображений. В финансовых компаниях — вычисляют налоги и формируют по ним платежи.

Нейронные сети даже защищают веб-ресурсы от хакерских атак и выявляют незаконный контент в сети. В ближайшей перспективе их использование станет ещё шире, а спрос на специалистов по нейронным сетям продолжит расти.

В статье разбираемся, как работает нейросеть, что это такое, какие бывают, и как могут облегчить нашу жизнь в будущем.

Содержание статьи скрыть

Что такое нейросеть

Нейронная сеть — программное воплощение математической модели, которая копирует работу головного мозга человека. Специалист загружает данные в программу, она обрабатывает их по формулам и выдаёт результат вычислений.

Такая программа моделирует работу человеческой нервной системы, поэтому способна к обучению и исправлению ошибок. И все её компоненты работают по такому же принципу, как и биологические сети.

Как НА САМОМ ДЕЛЕ работает нейросеть?

Вот базовые компоненты нейросети:

• Нейроны — вычислительные единицы, которые получают информацию, обрабатывают её и передают дальше. Множество нейронов — это слой.
• Синапс — связь между нейронами. У каждого синапса есть веc — он определяет, будет усилен или ослаблен сигнал, передаваемый между нейронами. Благодаря весам входная информация обрабатывается и превращается в результат.
• Входные данные — то, что нужно обработать программой.
• Выходные данные — результат обработки входящих данных.

Чтобы эти определения не выглядели как набор слов, разберём, что делает каждый компонент сети. Это поможет понять, как она работает.

Историческая справка

Изучать искусственные нейронные сети начали с 1920-х годов – учёные пытались математически описать работу человеческого мозга, чтобы воспроизвести её с помощью машин.

В 1943 году появились первые ЭВМ — это помогло нейропсихологу Уоррену Маккалоку и математику Уолтеру Питтсу формализовать понятие нейронной сети. Они же впервые предложили единичную модель искусственного нейрона – персептрон.

Практические возможности в то время были ограничены, поэтому интерес к теме постепенно угас. К исследованиям вернулись только спустя 30 лет. В 1975 году японский программист Кунихико Фокусима создал когнитрон – первую нейронную сеть, которая умела запоминать и распознавать образы.

В 1996 год случился первый крупный прорыв. Программа Deep blue компании IBM обыграла чемпиона мира чемпиона мира по шахматам Гари Каспарова. А в 2016 году программа Alpha Go обыграла чемпиона мира по логической настольной игре Go. Это стало важным событием, потому что в Go неограниченное или практически неограниченное количество решений.

При разработке программы использовали машинное обучение. Программа принимала решения не на основе всех возможных комбинациях игры, а оперировала собственными предположениями и подсказывала, как стоит ходить в складывающихся условиях игры.

Что такое нейронные сети? ДЛЯ НОВИЧКОВ / Про IT / Geekbrains

Ежедневные советы от диджитал-наставника Checkroi прямо в твоем телеграме!
Подписывайся на канал
Подписаться

Где используются нейросети

Сейчас это инструмент всеобщего потребления и чем дальше он развивается, тем сильнее становится его присутствие в жизни людей. Специальные обученные программы уже используют для борьбы с экологическими проблемами, в сельском хозяйстве, медицине. Люди учат машины выполнять часть задач, на которые раньше уходили часы, дни, недели рабочих.

В связи с этим растёт потребность в квалифицированных кадрах, которые способны создавать самообучаемые программы.

Читайте о них в нашей статье → Профессия «Специалист по искусственному интеллекту» — кто такой и чем занимается. Разбирайтесь, выбирайте инструменты для развития. Возможно, если вы решите стать специалистом по нейронкам, вы откроете для себя дверь в светлое будущее.

Как работает нейросеть

Представим, что с помощью нейросети мы описываем работу преподавателя в университете. Задача нейрона (изобразим его кругом) — определить, поставит ли преподаватель зачёт студенту.

Входные данные — это осмысленные значения. Каждому из них присваивается цифра — 0 или 1. Первый вход (1) отвечает, знает ли студент имя преподавателя. Второй (1) — ходил ли он на пары. Третий (0) — знает ли он предмет.

На основе этих данных нейрон должен принять решение — ставить зачёт или нет. В нашем примере делать это он будет простейшей функцией активации. Её суть в следующем: если мы суммируем значения всех входных данных и их значение будет больше или равно 0,5, значит преподаватель поставит зачёт. Если меньше — отправит на пересдачу.

Нейрон не обрабатывает данные, которые приходят на вход. Прежде чем он примет решение, входные данные взвешиваются с помощью весов (W). Каждый вход имеет разный вес при принятии решения. Если студент хорошо знает предмет — не так важно, ходил он на пары или нет, знает ли имя преподавателя — он сдаст зачёт.

Каждое выходное значение получает определённый множитель, на который он умножается прежде, чем нейрон начнёт его обрабатывать. В нашем примере самый весомый аргумент — знание предмета.

Посчитаем: каждый множитель умножаем на выходное значение, складываем и получаем итоговый балл.

Получается: 1х0,3+1х0,2+0х0,5. Мы получили 0,5. Согласно заданным параметрам, преподаватель поставит студенту зачёт.

Главная особенность нейросети — способность самообучаться и действовать на основании предыдущего опыта

Как обучается нейросеть

Чтобы программа смогла ответить на вопрос пользователя, программист не загружает скрипты ответов. Программа сама «учит» правила общения и может самостоятельно поддержать диалог. При этом она неспособна импровизировать и придумывать какие-то оригинальные решения — она воспроизводит ровно то, чему её обучили.

Предположим, у нас есть данные о людях, которые пользуются конкретным приложением по заказу вещей. Наша задача – предсказать вероятность того, что эти люди закажут одежду бренда «Z». При этом в отдельном файле у нас есть настоящие вероятности – как пользователи приложения на самом деле делали заказы.

Построим примитивную сеть. На входе – количество совершённых за месяц заказов. На выходе – вероятность того, что человек закажет одежду бренда. Вход и выход связаны математической формулой — она обрабатывает данные и выдаёт предсказание. Мы должны уточнить формулу так, чтобы она давала более-менее правдивые предсказания.

Пока мы не знаем правильную форму, вводим предполагаемую и говорим программе посчитать. Её предсказание — человек, совершивший 15 заказов за месяц, закажет вещи бренда «Z» с вероятностью 5%. Но у нас есть реальные данные: вероятность из файла составляет 35%.

Тогда мы подгоняем формулу под готовое решение. Снова запускаем программу: вероятность из файла совпадает с рассчитанной. Этот пример показывает, как обучить простейшую нейронную сеть на одном наборе данных

Нейросети не всегда нуждаются в программировании. Они учатся программировать себя сами

Какие бывают нейросети

У нейронных сетей есть много признаков для классификации, но обычно их делят по характеру обучения, количеству слоёв, видам связей внутри и по типу входной информации.

По количеству слоёв

Многослойные сети, в отличие от однослойных могут решать более сложные задачи. Потому что при обработке данных каждый промежуточный слой — новый этап, на котором обрабатывается и распределяется информация.

Однослойная нейронная сеть	Многослойная нейронная сеть
Сигналы с входного слоя сразу направляются на выходной слой	Между входными и выходными слоями есть несколько скрытых промежуточных слоёв, через которые проходят сигналы
Выходной слой не только выдаёт результат, но и преобразует сигнал	Обработкой сигнала занимаются скрытые слои

По характеру обучения

Обучение нейросетей — это процесс подбора таких весов внутри модели, чтобы выходные данные были как можно более точными и приближенными к реальности. Есть два вида обучения – с учителем и без. Обучение без учителя – более правдоподобная модель с точки зрения биологической природы нейросетей.

Нейросети, использующие обучение с учителем	Нейросети, использующие обучение без учителя
Вы даёте разные входные данные и приводите правильные решения. Алгоритм понимает, какой ответ с вашей точки зрения правильный	Вы даёте информацию без правильных ответов. У алгоритма нет явного указания, как поступать правильно
Алгоритм учится на заданных обучающих парах, начинает прогнозировать правильные результаты	Алгоритм автоматически анализирует паттерны в данных
Пример — спам-фильтр для email-рассылки	Пример — гугл-новости

По видам связей внутри

Однонаправленные сети активно используются для распознавания образов и прогнозирования. Сети с обратными связями обладают кратковременной памятью, поэтому сигналы восстанавливаются и дополняются во время их обработки.

Однонаправленные	С обратными связями
Сигнал перемещается от входа слоя к выходу	Сигнал двигается в прямом и в обратном направлении
Движение в обратном направлении невозможно	Результат выхода может возвращаться на вход

Для чего нужны нейросети

Нейронные сети используют для анализа данных и расчётов, напоминающих те, что выполняет человеческий мозг.

Главные задачи нейросетей:

• Классификация . Распределение данных по заданным параметрам. Нейросеть в банке может быстро отбирать тех людей, которым можно одобрить кредит. Она будет принимать решение, отталкиваясь от возраста, платёжеспособности и кредитной истории.
• Прогнозирование . Нейронные сети предсказывают будущие шаги. Скажем, определяют вырастут или упадут акции, исходя из ситуации на фондовом рынке.
• Распознавание . Есть специальные программы, которые обучены распознавать образы. Благодаря этому работают поиск по фото в яндексе и перевод голосовых сообщений в текст.

Нейронные сети активно применяются в разных областях: финансах, маркетинге, политике, IT и безопасности.

Сферы применения нейросетей:

• Финансы — оценивают риск невозврата кредитов, предсказывают банкротство, оценивают стоимости недвижимости и обеспечивают безопасность транзакций по пластиковым картам.
• Маркетинг — создают модели покупок, сегментируют клиентов, определяют кому и какое рекламное объявление показать, заменяют копирайтеров и сами пишут тексты.
• Политика — анализируют мнения, предсказывают динамику рейтингов, выявляют социальные факторы и определяют политические взгляды по внешности.
• IT — упрощают и ускоряют разработку приложений, создают чат-боты, настраивают алгоритмы поисковиков.
• Безопасность и охранные системы — распознают лицо, голос, отпечатки пальцев и обнаруживают подделки.
• Медицина — анализируют рентгеновские снимки и медкарты, подсказывают диагнозы, контролируют работу медперсонал и разрабатывают формулы лекарств.
• Транспорт — помогают создавать беспилотные автомобили.
• Сельское хозяйство — сортируют овощи для продажи, предсказывают урожайность, оценивают рост растений и предлагают питательные вещества для его ускорения.
• Переводы — при машинном переводе каждое слово переводится отдельно, а нейронки переводят предложения целиком, учитывая контекст.
• Интернет-магазины — персонализируют товары в подборках, помогают «примерить» вещи онлайн и убирают фон с фотографий для каталогов.

Преимущества нейросетей

Нейронные сети способны к параллельной обработке информации и могут самообучаться. Они могут получить обоснованный результат на основании данных, которые им не встречались в процессе изучения.

Основные достоинства нейронных сетей :

• Адаптивность . Нейронки адаптируются к изменениям окружающей среды: самообучаются и продолжают корректно работать. Чем выше адаптивные способности системы, тем более устойчивой будет её работа.
• Эффективность . Они работают там, где нужно подобие человеческой интуиции. Нейросеть способна принять решение по оценке финансового состояния компании.
• Гибкость . Персептроны и связи между ними можно комбинировать различными способами, поэтому нейросети подходят для решения разных задач.
• Скорость . Нейросети умеют параллельно обрабатывать информацию — это ускоряет процесс решения задач.
• Работа в условиях неопределённости . Могут принимать решения даже при неполных данных. Благодаря способности к самообучению решают задачи с неизвестными закономерностями, входными и выходными параметрами.
• Работа при незначительных повреждениях . Даже при повреждении некоторого количества нейронов дают правильные и логичные ответы. На работоспособность могут повлиять только серьёзные повреждения.
• Устойчивость . Самостоятельно определяют неинформативные для анализа параметры на входе и отсеивают их.

Недостатки нейросетей

Может показаться, что нейросети — идеальное решение существующих проблем. Но несмотря на широкий спектр возможностей, они имеют ряд недостатков.

Большинство подходов к проектированию основаны на практическом опыте и не являются гарантировано точными, поэтому не приводят к однозначным решениям. Никто не знает, как именно даётся ответ, поскольку отсутствует чёткий алгоритм работы. А возможности оценить правдивость результата тоже нет. К тому же обучение таких программ занимает много времени и иногда приводит к тупиковым ситуациям. У специалистов часто возникают проблемы, связанные с поиском достаточного количества обучающих примеров.

Как компании используют нейросети сейчас

Нейросеть — инструмент, который крупные компании используют каждый день. Рассказываем, какие практические бизнес-задачи она помогает решать.

Создают бесконечное множество результатов для заказчика

В июне 2020 года «Студия Артемия Лебедева» создала «искусственный дизайнерский интеллект» и в течение нескольких месяцев выдавала работы нейросети за логотипы удалённого сотрудника Николая Иронова.

«Николой Иронов» создаёт логотипы на основе текста о компании. Анализирует её название, описание работы, выбирает ключевые слова и генерирует изображения. После генерации масштабирует результаты, создаёт дополнительные цветовые схемы и шрифты. В результате клиент получает «бесконечный диапазон» вариантов логотипа.

Пишут «умные» отзывы

У товаров на «Яндекс.Маркете» появилась сеть, которая обобщает комментарии пользователей в один пост. Это помогает покупателям экономить время и не читать десятки отдельных комментариев.

Стандартный «умный» отзыв включает две части:

• развёрнутый комментарий о товаре;
• перечисление характеристик, которые чаще всего отмечают покупатели.

Сейчас «умные» отзывы доступны только для части пользователей, но постепенно их увидят все.

Помогают с примеркой одежды

Разработчик из Гонконга создал программу, которая позволяет примерить одежду виртуально. Раньше такие функции уже добавляли в свои приложения Gucci и Lamoda, но новая система обходит их в реалистичности изображения. Она берёт фото человека и изображение одежды и генерирует картинку, на которой на человеке надета вещь. Предполагается, что подобные сервисы смогут упростить онлайн-шопинг и повысить продажи.

Расчитывают сметы в строительстве

В 2019 году на Экономическом форуме в Санкт-Петербурге российская компания представила проект BIMLIB. Это цифровая платформа, которая быстро определяет стоимость строительных материалов и оборудования.

Нейросеть находит информацию о материалах и оборудовании, заложенных в проект, передаёт её проектировщику. Это помогает сократить время на расчёт сметы, избежать удорожания объекта и срыва сроков возведения.

Если тоже хотите узнать, как создать нейронную сеть и применять её в бизнесе, обратите внимание на курс по внедрению искусственного интеллекта. На нём вы создадите дорожную карту по внедрению ИИ в вашей компании. Вам будут помогать зарубежные и российские эксперты. А ментором выступит действующий специалист в сфере дата-сайнс. Этот курс поможет вам увидеть новые пути для развития собственного дела

Коротко о главном

Нейросети способны самостоятельно обучаться и действовать на основании предыдущего опыта, с каждым разом совершая всё меньше ошибок. Они сокращают трудозатраты на рутинную работу и помогают автоматизировать человеческий труд. Особенно заинтересованы в их использовании крупные компании и корпорации. Сегодня именно они активно внедряют новые технологии в работу, чтобы повысить эффективность и сократить издержки. Но сегодня такие программы внедряют в свою работу небольшие компании и активно применяют в своей работе диджитал-специалисты.

Специалисты по нейросетям востребованы уже сейчас, и спрос на их услуги только продолжит расти. Собрали подборку «ТОП курсов по нейронным сетям». Вы научитесь обучать нейросети, настраивать алгоритмы обработки данных и работать в самых современных и интересных проектах мира

Источник: checkroi.ru

Топ-11 бесплатных нейросетей: генераторы изображений, музыки и лучший переводчик

В последнее время появляется всё больше полезных нейронных сетей. Нейросети используются при разработке программного обеспечения, для создания красивых картинок, которыми хочется делиться в сети. Сегодня мы собрали подборку лучших нейросетей 2023 года, благодаря которым можно создавать изображения, писать тексты песен и сценариев, кодить и улучшать качество исходных фотографий. В обзор попали только самые популярные нейросети, среди которых есть как платные, так и бесплатные.

Что такое нейросети?

Начнём с самых азов и отметим, что нейросети — специальная система, которая полностью отталкивается от машинного обучения и работает подобно человеческому мозгу. Она необходима для самостоятельного выполнения различных действий, чтобы освободить человека от рутинных задач и заменить базовые (а иногда и нет).

На текущий момент помимо создания изображений, текстов и музыки нейросети распознают лица людей, болезни, оценивают риски в бизнесе, управляют ботами и голосовыми ассистентами и выполняют множество других полезных действий. Отличие нейронных сетей от других приложений и устройств в молниеносной реакции на любые данные, умении самостоятельно обучаться новой информации и выполнять множество заданий одновременно.

Лучшие нейросети 2023

После краткого экскурса в основы нейросетей сразу же переходим к знакомству с наиболее популярным из них. Такие нейросети хороши простым и понятным интерфейсом — опробовать их смогут обычные пользователи без специального образования.

Midjourney

Сразу же переходим к Midjourney — мастодонту последних месяцев, способного создавать невероятные по качеству и детализации изображения. Для работы с сервисом необходимо перейти в соответствующий Discord-канал и написать подробное описание для получения наиболее правдоподобного изображения.

Всем пользователям доступен бесплатный начальный пакет, который включает в себя 25 запросов. Для продолжения работы с нейросетью необходимо активировать подписку на месяц:

1. Базовый план — $10 в месяц за ~200 изображений и 3 одновременных быстрых заданий.
2. Стандартный план — $30 в месяц за 15 часов быстрой генерации изображений, безлимитное количество простых запросов и 3 одновременных быстрых заданий.
3. Профессиональный план — $60 в месяц за 30 часов быстрой генерации изображений, безлимитное количество простых запросов, создание скрытых изображений и 3 одновременных быстрых задания.

На каждом тарифе всем пользователям доступны галереи других участников и возможность пополнения кредита. При необходимости можно сэкономить 20% и оформить подписку на год с разовой оплатой за весь период.

Midjourney — наиболее продвинутая нейросеть, которая за короткий промежуток времени позволяет сгененировать невероятные изображения. Несмотря на ограниченный период бесплатного пользования, эта технология может пригодиться даже в профессиональной работе для получения первоначальных концептов или источника вдохновения.

MuseNet

Зачем создавать изображения, когда можно написать музыкальную композицию при помощи нейросети. MuseNet — проект от OpenAI был обучен сотнями тысяч треков. нейросеть позволяет выбрать базовую композицию, активировать часть инструментов и создать совершенно новую мелодию. Технология до конца не оптимизирована под человеческое восприятие, однако позволяет сгенерировать приятную фоновые музыкальные композиции для работы, игр и других занятий.

Стоит учитывать, что можно нарваться на авторские права, так как нейросеть пока что не умеет полностью абстрагироваться от реальных треков. Технология бесплатная, поэтому без регистраций и других манипуляций можно создавать свои творения на сайте разработчика. Явными негативными чертами можно назвать отсутствие возможности скачать отдельное приложение и необходимость обязательного использования мощностей OpenAI при создании треков.

ChatGPT

Ещё одна успешная разработка от OpenAI, которая позволяет через чат-бота генерировать текстовые данных — от стихов и сочинений до сценариев и других объёмных работ. Нейросеть запоминает предоставленные ранее ответы и создаёт текст с учётом предоставленной ранее информации.

Для работы с чат-ботом необходимо посетить сайт и отправить ему запрос. Система полностью бесплатная, поэтому не требует каких-либо финансовых вложений. На текущий момент могут быть трудности при попытке входа из России, поэтому при возникновении ошибок придётся воспользоваться VPN.

ChatGPT — уже совсем не футуристичная нейросеть, доступная любому человеку. Простота работы и безграничные возможности открывают талантливым людям функцию по упрощённой разработке текстов для ролевых игр, сценариев для фильмов и безболезненный доступ к искусству. На текущий момент технология вряд ли сможет полностью заменить человека, однако в дальнейшем при правильном подходе и синергии искусственного интеллекта и идей пользователя могут получиться очень удачные творения.

Topaz Labs

Topaz Labs — группа приложений, позволяющих улучшить качество изображений и видео. Сюда входят:

1. Topaz Gigapixel AI — значительно повышает качество фотографий, полученных при съёмке на плохую камеру.
2. Topaz Sharpen AI — улучшает резкость фотографий.
3. Topaz Photo AI — обрабатывает фотографии в автоматическом режиме.
4. Topaz Video AI — стабилизирует, масштабирует и улучшает качество видеоклипов.
5. Topaz Mask AI — помогает пользователю изменить фон изображений за несколько кликов.
6. Topaz Adjust AI — улучшает цвета, тени и другие важные аспекты фотографий.
7. Topaz DeNoise AI — избавляется от шума на фотографиях при использовании слишком высокого ISO во время съёмки в слабоосвещённом помещении.
8. Topaz Studio — продвинутый редактор для фотографий.
9. Topaz JPEG to RAW AI — конвертер изображений из JPEG в RAW.

Всеми сервисами можно пользоваться бесплатно, однако в этом случае на финальные файлы будут наложены водяные знаки. Избавиться от них можно на 30 дней в качестве бесплатного периода, а после его окончания получить весь комплект сервисов за $758 или приобрести часть из них отдельно за $80-300 за каждый.

Topaz Labs подходит не только для профессиональных фотографов, но и для любителей. Эта платная нейросеть позволяет добиться потрясающих результатов в обработке изображений и видео. Вместо долгого и нудного процесса «реставрации» пользователи несколькими кликами получают профессиональные фотографии и видеоклипы.

Единственный значительный минус — высокие требования к железу компьютера. Минимум 8 Гб оперативной памяти, 2 Гб видеопамяти и процессор Intel Core i5 третьего поколения. При такой сборке железа загрузка системы достигнет 95%.

Stable Diffusion

Stable Diffusion — ещё одна нейросеть, которая позволяет сгенерировать изображения по указанному тексту. Её значимое отличие заключается в свободном способе распространения. Нейросеть обучена произведениями искусства множества жанров, поэтому предоставляет фотореалистичные и изящные полотна. Стоит учитывать, что Stable Diffusion требует знания программирования, однако в сети можно легко отыскать различные платформы с упрощённым функционалом.

Распространяется нейросеть бесплатно, однако при отсутствии навыков можно воспользоваться официальной облегчённой версией — Dream Studio. Она позволяет сгенерировать 200 изображений. Для создания большего числа картинок придётся оформить подписку за $10, с помощью которой можно получить до 5000 изображений.

Открытый код — всегда удачное решение для пользователей. Благодаря такому способу распространения появилось множество полезных функций и сервисов, которые значительно упрощают взаимодействие с изображениями. Наилучшее решение для опытных пользователей с образованием для генерации удивительных произведений искусства.

Audo Studio

Узконаправленная нейросеть, позволяющая отделить любые посторонние звуки от голоса. Опция полезная, особенно для подкастеров, блогеров, музыкантов и других пользователей, работающих со звуком.

Бесплатная версия позволит улучшить не более 20 минут. Для полноценной работы придётся платить $12 в месяц.

Audo Studio — очень полезная нейросесть, которая не только избавляет аудиозаписи от шумов, но и значительно улучшает их качество. Обрезаются оговорки, убираются длинные паузы, выравнивается громкость. Сейчас эта технология полезна для узкого круга лиц, однако после значительной доработки можно при необходимости внедрить её в смартфоны для повышения качества голосовой связи.

Ostagram

Простенькая нейросеть, которая помогает пользователям соединить две картинки в одно целое. Наиболее популярно у пользователей этой нейросети подключать для объединения свои изображения и картины известных художников. Модель распространения полностью бесплатная, однако придётся подождать некоторое время в очереди.

Ostagram — незамысловатая нейросеть, которая поможет приукрасить страничку пользователей в социальных сетях или просто позабавиться с друзьями. Ожидать от неё высокой производительности не стоит, но она обязательно пригодится для простеньких задач.

DeepL

Один из самых точных онлайн-переводчиков, который разбирается в контексте и позволяет получить хороший результат даже с большими текстами. Сразу можно загрузить до пяти тысяч символов и перевести не более трёх документов за месяц. DeepL обучается, поэтому при необходимости можно выбрать правильные версии редких слов и фраз для дальнейшего использования. На текущий момент доступно более 30 языков, причём наиболее популярные переводятся гораздо лучше.

Расширить бесплатную версию можно за $9, но она пригодится скорее профессиональным переводчикам, чем обычному пользователя.

Google Translate, Яндекс.Переводчик и другие сервисы предоставляют качественный перевод, однако с большими текстами и некоторыми фразами могут возникнуть проблемы. В этих случаях запускаем DeepL, который доступен не только на сайте, но и в качестве приложения для смартфонов и PC.

MyHeritage

Сервис, позволяющий «оживить» фотографии. По задумке разработчиков пользователи смогут загрузить старые фотографии родственников, переделать их в анимацию и сконструировать полноценное семейное древо. Популярность проекту принесли попытки «оживления» мемов. Выходит немного странно, но повеселиться можно вдоволь. К тому же в бесплатной версии можно создать до 250 изображений.

Присутствует платная годовая подписка, расширяющая возможности пользователей:

1. Премиум — $118 (со скидкой $75) за 2500 изображений и функцию Smart Matches, позволяющую подтвердить или отклонить совпадения и результаты с другими проектами.
2. Премиум Плюс — $204 (со скидкой $139) за неограниченный размер семейного древа, Smart Matches и функцию добавления других ветвей древа из всемирной коллекции.
3. Полный пакет — $280 (со скидкой $172) за все предыдущие опции и функцию автоматического соответствия с миллиардами исторических отчётов, а также получение полезной информации о датах, браках и прочих данных.

Результаты работы MyHeritage потрясающие. Нейросеть с высокой точностью создаёт короткие анимации, учитывает расположение губ, носа и добавляет фотографиям объём. Лучший способ поностальгировать о прошлом.

Runway ML

Runway ML — видеоредактор с опцией поддержки нейросетей, который значительно упрощает взаимодействие с изображениями и видеоклипами. Сервисом можно воспользоваться на сайте, поэтому скачивать ничего не нужно. Из полезных функций в наличии отделение человека от фона, добавление другого изображения и замена каких-либо объектов на кадре.

Регистрируемся на сайте и получаем доступ к трём бесплатным проектам. Присутствует корпоративная подписка, о которой нужно договариваться напрямую с разработчиками. Другие платные опции значительно расширяют возможности редактора (за оплаченную годовую подписку можно получить скидку в 20%):

1. Профессиональный — $15 за семь пользователей в рабочем пространстве, возможности экспорта файлов в 4K-разрешении, неограниченное количество проектов, активы до 500 Гб, 125 бесплатных генераций изображений и увеличение инструментов при экспорте.
2. Команда — $35 за пятнадцать пользователей в рабочем пространстве, возможности экспорта файлов в 4K-разрешении, неограниченное количество проектов, активы до 1 Тб, 450 бесплатных генераций изображений и максимальное увеличение инструментов при экспорте.

Несмотря на не самый большой набор функций, Runway ML значительно облегчает работу с видеоклипами, когда требуется выполнение стандартных действий. Без ошибок не обойдётся, однако при правильной работе с видеоредактором можно получить нужный эффект за очень короткое время.

Uberduck

Uberduck направлена на работу с голосом и позволяет сгенерировать текст в качестве аудиозаписи, а также заменить его на чужой. Нейросеть неплохо имитирует чужую речь. В базе можно выбрать известную личность или киногероя и попросить систем продублировать написанный текст их голосом. К сожалению, вариаций с русским языком нет, поэтому для обычных пользователей эта технология вряд ли пригодится.

Эта нейросеть может пригодиться профессиональным звукорежиссёрам, блогерам и другим людям, работающим со звуком. Всем пользователям доступна бесплатная версия с возможностью сохранения пяти аудиоклипов, которую можно расширить с помощью нескольких месячных подписок:

1. Создатель — $9 за неограниченное количество сохранённых аудиоклипов, генерацию рэпа и доступ к API.
2. Клон — $50 за все предыдущие опции и клонирование голоса.
3. Предприятие — $300 за все предыдущие функции, массовых голосовых клонов, шаблонную генерацию звука, минимальную задержку и прочие полезные фишки.

Нейросети постепенно внедряются в жизнь обычных пользователей сети. Сейчас эти технологии неспособны полностью заменить человека, однако в дальнейшем возможны любые вариации развития этой сферы. Будем надеяться, они оставят раздолье для талантливых людей, а не полностью избавятся от искусства.

Источник: kanobu.ru

Нейросеть

Нейросеть — это программа для обработки данных с помощью математической модели, которая имитирует нейронные связи человеческого мозга.

Главная особенность нейросетей в том, что они умеют принимать решения на основе прошлого опыта. Обычно для решения задач программы используют заданный алгоритм — точную последовательность операций, которая ведет к определенному результату. Все возможные варианты событий и решений уже прописаны в коде.

Нейросеть же сама «придумывает» алгоритм. Она находит признаки и взаимосвязи, скрытые закономерности, которые не предусмотрели разработчики.

Благодаря особой модели обработки информации нейросеть понимает неструктурированные данные разного вида и формата, находит сложные нелинейные взаимосвязи, анализирует ошибки и совершенствуется. Нейросеть изучает все доступные аналогичные случаи и выдает наиболее эффективное решение.

Автопилоты Tesla используют нейросети. Искусственный интеллект анализирует ситуацию на дороге и принимает решения об управлении автомобилем. Обычная программа, построенная на алгоритмах, не может справиться с такой сложной задачей

Искусственный интеллект, машинное обучение и нейросети — это не синонимы, но тесно связанные понятия. Искусственный интеллект — это область знаний, которая изучает и разрабатывает системы, имитирующие поведение человека. Она включает данные, программы и технологии. Машинное обучение — это способ формирования искусственного интеллекта. Нейросеть — это один из методов машинного обучения, в основе которого лежит математическая модель, имитирующая мозг.

Как работает нейросеть

Нейросеть состоит из искусственных «нейронов» или узлов, в которых находится формула. Узел получает информацию, производит вычисления и отправляет результат дальше.

«Нейроны» связаны между собой «синапсами» — это пути, по котором данные передаются от одного узла к другому. Каждый синапс имеет вес — некий числовой коэффициент, который отражает важность результата нейрона для общего результата.

Когда нейросеть не обучена, веса распределяются случайным образом. В процессе обучения, если путь приводит к правильному решению, то его вес, значимость, повышается. Аналогично в человеческом мозге укрепляются нейронные связи, когда мы учимся чему-то новому.

Как выглядит искусственная нейронная сеть. Изображение слева сгенерировано нейросетью Kandinsky 2.1 от «Сбера», картинку справа создал «Шедеврум» от «Яндекса»

Модель простой нейронной сети состоит из трех слоев.

Входной слой. На узлы входного слоя поступает внешняя информация. Формат может быть любым: звук, текст, картинка, результаты измерений. Узлы входного слоя распознают, анализируют, классифицируют данные и передают на следующие слои.

Скрытый слой. Здесь происходит основная работа нейросети. Чем сложнее сеть, тем больше скрытых слоев она содержит. Их число иногда доходит до нескольких миллионов.

Обычно у слоев есть «специализация» — задача, которую решает эта группа нейронов. Каждый слой обрабатывает данные и отправляет результаты далее.

В сетях с прямой связью данные передаются только в одном направлении от слоя к слою. Более сложные модели используют циклы и петли обратной связи, чтобы улучшать результаты.

Выходной слой. Формирует ответ нейросети. Выходной слой содержит один или несколько узлов в зависимости от решаемой задачи. Формат ответа также может быть любым — число, текст, изображение, видео.

Где используют нейросети

Нейросети решают задачи, которые традиционно выполняет человеческий интеллект: распознают и генерируют изображения, понимают смысл письменной и устной речи, анализируют данные и строят прогнозы. Для обычной программы это слишком сложно, так как нет однозначного или полностью известного алгоритма, который приводит к результату.

Нейросети активно используют в разных сферах, они умеют решать множество задач:

• распознают медицинские снимки, анализируют результаты исследований, прогнозируют риски развития заболеваний;
• анализируют профили заемщиков для банков, прогнозируют биржевые курсы, выявляют мошеннические действия при финансовых операциях;
• автоматизируют процессы на производствах, контролируют качество, прогнозируют потребление ресурсов;
• распознают лица , помогают идентифицировать и искать преступников;
• формируют рекомендации контента в социальных сетях и товаров в интернет-магазинах;
• переводят и озвучивают видео в прямом эфире;
• подбирают и анализируют анкеты соискателей на вакансию;
• меняют возраст людей на видео, монтируют ролики, пишут сценарии и музыку.

Disney представила нейросеть, которая меняет возраст людей на видео. Теперь актером не нужно тратить несколько часов на сложный и неудобный гримм, все сделает программа

Каждая программа разрабатывается под определенную задачу. Нейросеть, которая обучена генерировать картинки, не умеет распознавать рак кожи.

Нейросети в маркетинге

Российские и зарубежные компании активно используют искусственный интеллект в рекламе и маркетинге. Нейросети в маркетинге помогают:

Проводить маркетинговый анализ. В Hhttps://www.unisender.com/ru/glossary/chto-takoe-neiroseti/» target=»_blank»]www.unisender.com[/mask_link]