Искусственный интеллект по состоянию на сегодняшний день является настоящим прорывом в развитии современных технологий. В Сети можно найти огромное количество обзоров и подборок нейросетей для разных отраслей человеческой жизни. Темой этого материала станет описание ИИ, его отличия от нейронной сети, примеры сервисов и указание пользы от них для людей, работающих в арбитраже. Но давайте обо всем по порядку.
Содержание:
Что говорит статистика?
Почему тема искусственного интеллекта заслуживает внимания? Все дело в статистике, отображенной на скрине ниже.
Как следует из данных Google Trends, частотность запроса по ключевой фразе «искусственный интеллект» на протяжении последнего года возросла втрое и продолжает стремительно увеличиваться до сих пор. Но что вообще представляет собой ИИ? Многие считают, что это программки, генерирующие уникальные картинки. Не совсем так.
Различия между ИИ и нейронной сетью
Artificial intelligencе, если смотреть на проблему более широко – это отдельный раздел информатики, специализирующийся на решении интеллектуальных задач. Если же рассматривать его более узко, то имеется в виду технология, позволяющая системе неплохо справляться с решением творческих задач, которые нуждаются в размышлениях. Если провести аналогию со школьной программой, то это те самые задачи со звездочкой, которые ранее были под силу лишь самым умным ученикам.
Neural networks или же нейронные сети – это один из вариантов реализации искусственного интеллекта. Их функция сводится к моделированию аналитических действий, поэтому работают такие сети по аналогии с мозгом человека.
Чтобы было понятнее, разберемся в терминологии.
Итак, машинное обучение является одной из методологий ИИ. Оно происходит на базе специальных алгоритмов в зависимости от поставленной задачи. Говоря иными словами, имеет место оперативная обработка введенных данных.
Глубинным или глубоким обучением называют метод машинного обучения с привлечением нейронных сетей, посредством которых происходит имитация принятия решений по тому же принципу, который реализован в процессе работы человеческого мозга. Это уровень, на котором нет необходимости в программировании – система самообучается, со временем улучшая свои результаты все больше и больше.
Приведем наглядный пример:
Благодаря машинному обучению сегодня составляется лента рекомендаций для каждого конкретного покупателя с учетом вводимых им запросов и ранее сделанных покупок. Кто-то видит в своей ленте одежду, кто-то – средства для похудения, а кто-то – БАДы для общего оздоровления организма.
Что касается нейронных сетей, то они, к примеру, определяют товары с положительными и отрицательными отзывами. Одной из функций глубоких нейронных сетей становится, например, привлечение из отзывов ключевых характеристик и проведение анализа эмоциональной наполненности.
Чтобы было понятнее, посмотрите на схему взаимосвязи приведенных выше понятий.
Особенности обучения нейронных сетей
Тема обучения нейронных сетей заслуживает пристального внимания. Само понятие нейронных сетей абсолютно идентично биологическому аналогу – человеческому мозгу. Нейронная сеть функционирует по тому же принципу – она повторяет работу головного мозга и его способность к обучению.
Основным элементом нейронки являются нейроны – структурированные элементы, размещенные послойно. При введении в нейронную сеть новой информации она проникает во все слои, причем, у каждого нейрона есть своя зона ответственности – тот или иной параметр, который может меняться в зависимости от того, какие результаты были получены. Это необходимо для минимизации риска допустить ошибку в отношении эталона – точно так же, как и у человека.
Поразительно, но нейронная сеть, как и люди, учится на ошибках! На скрине ниже – наглядная демонстрация схемы обучения нейронки:
Нужно отметить важную особенность – для достижения хороших результатов нейросети нуждаются в большем количестве примеров. Иногда для этого могут понадобиться миллионы повторяющихся действий, учитывающих всевозможные разносторонние параметры – это является обязательным условием для эффективного обучения нейронной сети и для достижения ею высоких результатов.
Как это все происходит на практике?
Каждого уважающего себя арбитражника интересует вопрос о том, где найти сервис ИИ для работы. Приводить какую-либо подборку не имеет смысла, ведь здесь все зависит от поставленной задачи, однако определенную наводку мы все-таки предоставим. Ниже – список каталогов, которые могут оказаться полезными:
FUTUREPEDIA – https://www.futurepedia.io/ – более 9 сотен сервисов искусственного интеллекта в разных категориях. Перечень пополняется каждый день.
AI TOOLS DIRECTORY – https://aitoolsdirectory.com/. Имеется удобный поиск по категориям, удобно то, что можно выбрать в платных или в бесплатных сервисах.
AI TOOLS – https://www.aitools.directory/. Еще один каталог, в котором представлен широкий набор инструментов, начиная с удаления посторонних шумов и заканчивая написанием вполне сносных статей.
Если в приведенном выше списке не удалось найти искомое, можно воспользоваться поиском, указав фразу «Ai tools directory».
Польза от сервисов ИИ для арбитражника
Убеждать читателей в том, что ценнейшим ресурсом является время, мы не будем – это и так понятно. И новички, и опытные специалисты стремятся к оптимизации, и сервисы искусственного интеллекта могут в этом плане стать надежными помощниками. Даже сегодня их возможности огромны, а что будет дальше?! ИИ поможет в генерации картинок по требуемому запросу, в написании текстов, в создании новых лиц и так далее. Причем, когда речь идет о фото, не придется беспокоиться о том, что человек, на нем изображенный, может предъявить претензии по поводу авторских прав, ведь этого человека не существует в принципе.
Сервисы ИИ великолепно справляются с написанием кода на требуемом языке программирования, что будет полезно для людей, которые в этом вообще ничего не смыслят. Они улучшают плохие фотографии, на базе текста генерируют видео, числят аудиозапись и делают многое другое. Говоря иными словами, сервисов, позволяющих удовлетворить различные нужды, существует огромное количество, поэтому мы рекомендуем протестировать хотя бы один из них.
Источник: traffnews.com