Разработка нейронных сетей

Нейронные сети – это отличная альтернатива алгоритмам распознавания речи, музыки, изображений, объектов на фото и видео, а также машинному переводу. Они относятся к машинному обучению (ML). Нейросети широко применяются в глубоком обучении (Deep learning), который является одним из видов ML.

В связи с ростом мощности техники в сегодняшних нейросетях используется большое количество слоев, которое помогает им справиться с крупными объемами данных. В Deep learning используются Keras, Detectron, PyTorch и другие специальные фреймворки.

Принцип работы нейросети

Работу нейронной сети можно сравнить с биологической деятельностью человеческого мозга, где нейронная структура воссоздается с помощью кода. При этом «нервные импульсы» в ней представлены в качестве математических формул и чисел. Связи между элементами нейросети также организованы программно. При распространении информации меняется коэффициент внутри нейронов, провоцируя процесс глубокого изучения.

Для чего используют нейросети

Сейчас нейросети применяются в различных сферах как повседневной жизни, так и профессиональной деятельности, но особый интерес разработка нейросети представляет для бизнеса, так как она помогает в автоматизации многих процессов. Используется в следующих цифровых продуктах:

Мобильные приложения, поддерживающие функцию голосового управления и перевода аудио в текст.
Синтез голоса для озвучивания текстового материала.
Виртуальные голосовые помощники и операторы для совершения звонков.
Голосовые ассистенты.
Поисковые системы.
Продукты для генерации коммерческих текстов.

Это лишь несколько примеров, наделе сфера применения нейросети гораздо шире. Создание такой системы поможет развитию как крупного, так и небольшого бизнеса, поэтому их разработка является одним из основных видов деятельностей многих IT-компаний. Создание нейросети – это уникальный процесс, так как универсальных алгоритмов не существует. Ее разработка происходит с учетом оптимизации под определенный спектр задач. Каждая нейросеть обладает базовым набором качеств и определенных характеристик. Создание такой сети может быть полезно для разных сфер деятельности.

Нейросети используются в следующих видах деятельности:

Финансы. Становятся незаменимым инструментом для прогнозирования.
Медицина. Нейросети упрощают работу над психодиагностическими методиками.
Химия и биология. Помогают в прогнозировании биологической активности химических соединений, что применяется в фармакологии.
Нейроуправление. Используются для управления движимыми объектами.
Экономика. Решают задачи по экономико-статистическому моделированию.

Виды

Однонаправленные передают информацию только в одну сторону и подходят для решения простых структурных задач.

Рекуррентные отличаются более глубоким анализом информации и способностью работать с большим объемом данных.

Сверточные сети служат для распознавания образов. Их характеризует высокая точность и качество восприятия информации.

Наши решения

Маркетинг и мерчандайзинг. Помогут в анализе выкладки товаров и оптимизации витрин онлайн-магазинов и маркетплейсов.
Чат-боты. Умные помощники могут распознавать простые текстовые сообщения и голосовые команды.
Медицина. Занимаются постановкой предварительного диагноза на основании данных анализов.
Оценка. Проведут оценку стоимости объектов или помогут в поиске сотрудников по базе резюме.
Автопилоты. Станут основой управления движимых объектов.
Big Data. Упростят задачи по классификации и обработке большого объема данных.

Стоимость разработки нейросети

Каждая нейронная сеть – это уникальный продукт, поэтому фиксированной цены на него нет. Стоимость складывается из нескольких факторов:

объем и качество базы с информацией для обучения сети;
необходимость в использовании услуг сторонних исполнителей для верификации;
вычислительные ресурсы для разработки.

Этапы разработки

Постановка задачи и выбор архитектуры.
Определение состава входов и выходов.
Выборка исходных данных.
Ее обработка и нормализация.
Разделение выборки на обучающую и тестовую.
Определение структуры.
Настройка параметров.
Обучение нейросети.
Контрастирование нейросети.
Тестирование.
Вывод в эксплуатацию. Каждый заказ требует последующего технического сопровождения, которое оказывают наши сотрудники.

Какие задачи решает нейросеть

Детекция. Распознает тип предмета, а также его положение в пространстве.
Сегментация. Выделяет объекты в соответствии с заданными критериями.
Классификация. Определяет предметы на фото- и видеоматериалов и сортирует их в отдельные группы.
Отслеживание. Помогает контролировать передвижение объектов.
Анализ. Выступает инструментом для прогнозирования и генерации решений.
Подмена. Редактирует визуальные данные с помощью наложения масок и стилизации.