Нейросети, доступные каждому: какими инструментами легко пользоваться
Нейросети — это компьютерные модели, которые частично имитируют работу человеческого мозга. Они состоят из множества связанных нейронов, которые обрабатывают и передают информацию. Любая информация в нейронной сети проходит несколько этапов: всё начинается со случайных начальных связей между нейронами, затем данные попадают в нейронную сеть, информация обрабатывается. И чем чаще это повторяется, тем лучше нейросеть обучается классифицировать, прогнозировать или генерировать данные.
Нейросети используют под разные задачи: финансовое прогнозирование, маркетинг, кредитный скоринг, обнаружение мошенничества, диагностика в медицине. Подробнее мы писали в статье «Как бизнес используют искусственный интеллект».
Нейросети используют под разные задачи: финансовое прогнозирование, маркетинг, кредитный скоринг, обнаружение мошенничества, диагностика в медицине. Подробнее мы писали в статье «Как бизнес используют искусственный интеллект».
По какому номеру
мы можем назначить встречу?
Нажимая кнопку, вы соглашаетесь с политикой обработки персональных данных
Интерфейсы для создания нейросетей без кодирования
Многим компаниям и стартапам сложно использовать нейросети для создания продуктов, потому что появляются проблемы с поиском подходящих специалистов и пониманием технологии.
Эту проблему решают платформы машинного обучения без использования кода или с минимальным кодированием. Они помогают создавать новые приложения с машинным обучением людям, которые не разбираются в технических вопросах. Согласно отчету Gartner Magic Quadrant, к 2024 году 65% разработки приложений будет осуществляться на платформах машинного обучения без кодирования.
Создание приложений без кодирования происходит полностью на визуальных инструментах, например через перетаскивание элементов. Таким образом можно создавать приложения самообслуживания для пользователей, веб- и мобильные приложения, информационные панели, системы управления контентом, инструменты бизнес-аналитики и многое другое.
Теперь дадим список платформ, на которых можно создавать нейросети без кодирования:
Эту проблему решают платформы машинного обучения без использования кода или с минимальным кодированием. Они помогают создавать новые приложения с машинным обучением людям, которые не разбираются в технических вопросах. Согласно отчету Gartner Magic Quadrant, к 2024 году 65% разработки приложений будет осуществляться на платформах машинного обучения без кодирования.
Создание приложений без кодирования происходит полностью на визуальных инструментах, например через перетаскивание элементов. Таким образом можно создавать приложения самообслуживания для пользователей, веб- и мобильные приложения, информационные панели, системы управления контентом, инструменты бизнес-аналитики и многое другое.
Теперь дадим список платформ, на которых можно создавать нейросети без кодирования:
Эти платформы позволяют самим создавать сайты и приложения, загружать в них собственные компьютерные модели и обучать их с помощью разных инструментов.
Онлайн-сервисы и приложения
Сервисы и приложения с нейросетями могут выполнять разные задачи, например:
распознавать лица. Нейросеть распознает человеческое лицо и сравнивает его с цифровыми изображениями. Для этого используют сверточную нейронную сеть, или CNN, которая направлена на распознавания образов.
прогнозировать ситуацию на фондовом рынке. Человеку предсказать изменения на волатильном фондовом рынке очень сложно, но нейросеть может давать прогнозы, учитывая стоимость акций в прошлом, годовую доходность и всевозможные коэффициенты. Для этого используется MLP — нейросеть с прямой связью.
анализировать пользователей в соцсетях. Нейросеть анализирует поведение пользователей социальных сетей и связывает полученные данные с покупательскими привычками. Для сбора информации используют нейросеть ANN, а для прогнозирования поведения — MLP.
проверять подписи и анализировать почерк. Эта функция может быть полезна банкам и финансовым учреждениям. Нейросети могут видеть разницу между настоящими и поддельными подписями как на бумаге, так и онлайн. Для этого используют нейросеть ANN.
прогнозировать погоду. Нейросети способны предвидеть, какая погода будет, и даже предсказывать стихийные бедствия. Для прогнозирования погоды используют нейросеть с прямой связью MLP, сверточную нейронную сеть CNN и рекуррентную сеть RNN. Традиционные многослойные модели ANN тоже могут использоваться для прогнозирования погоды на 15 дней вперед.
прогнозировать ситуацию на фондовом рынке. Человеку предсказать изменения на волатильном фондовом рынке очень сложно, но нейросеть может давать прогнозы, учитывая стоимость акций в прошлом, годовую доходность и всевозможные коэффициенты. Для этого используется MLP — нейросеть с прямой связью.
анализировать пользователей в соцсетях. Нейросеть анализирует поведение пользователей социальных сетей и связывает полученные данные с покупательскими привычками. Для сбора информации используют нейросеть ANN, а для прогнозирования поведения — MLP.
проверять подписи и анализировать почерк. Эта функция может быть полезна банкам и финансовым учреждениям. Нейросети могут видеть разницу между настоящими и поддельными подписями как на бумаге, так и онлайн. Для этого используют нейросеть ANN.
прогнозировать погоду. Нейросети способны предвидеть, какая погода будет, и даже предсказывать стихийные бедствия. Для прогнозирования погоды используют нейросеть с прямой связью MLP, сверточную нейронную сеть CNN и рекуррентную сеть RNN. Традиционные многослойные модели ANN тоже могут использоваться для прогнозирования погоды на 15 дней вперед.
Компании используют разные виды нейронных сетей для своих задач: например, Гугл выпустил архитектуру MLP-Mixer на основе сети MLP для компьютерного зрения.
Готовые модели и библиотеки для применения
Для обучения нейросетей используют библиотеки — наборы заранее написанных кодов, предопределенных методов и классов, которые программисты могут использовать для упрощения и ускорения разработки и решения проблем. Большинство языков программирования включают стандартную библиотеку, но разработчики могут создавать собственные библиотеки.
Вот список популярных библиотек машинного обучения, написанных на питоне и других языках программирования:
Вот список популярных библиотек машинного обучения, написанных на питоне и других языках программирования:
NumPy — библиотека Python с открытым исходным кодом;
Pandas — библиотека с открытым исходным кодом, которая имеет полный список встроенных команд. Это избавляет разработчиков машинного обучения от необходимости писать код специально для определенных математических операций;
SciPy — бесплатная библиотека Python с открытым исходным кодом;
Scikit-learn — библиотека, созданная на C и Python;
OpenCV — кроссплатформенная библиотека для компьютерного зрения и приложений машинного обучения;
TensorFlow — библиотека Гугла, одна из лучших библиотек для реализации моделей глубокого обучения.
Pandas — библиотека с открытым исходным кодом, которая имеет полный список встроенных команд. Это избавляет разработчиков машинного обучения от необходимости писать код специально для определенных математических операций;
SciPy — бесплатная библиотека Python с открытым исходным кодом;
Scikit-learn — библиотека, созданная на C и Python;
OpenCV — кроссплатформенная библиотека для компьютерного зрения и приложений машинного обучения;
TensorFlow — библиотека Гугла, одна из лучших библиотек для реализации моделей глубокого обучения.
Все эти библиотеки машинного обучения актуальны в 2023 году, и программисты и аналитики данных могут использовать их, чтобы упростить себе работу.
Интегрированные среды разработки (IDE) и облака
Облачные IDE, или интегрированные среды разработки, — это веб-среда, которая позволяет разработчикам писать, редактировать и управлять кодом полностью в интерфейсе браузера. В отличие от традиционных IDE, которые требуют установки на компьютер, облачные IDE работают на удаленных серверах и позволяют получать доступ к среде разработки из любого места. Вот несколько вариантов облачных сред, которые актуальны в 2023 году:
Codespace — облачная версия популярной интегрированной среды разработки «Вижуал студио» Микрософта;
Lightly IDE — облачная среда на базе искусственного интеллекта;
Codeanywhere — облачная среда, которая поддерживает чуть ли не все языки программирования;
Replit — среда для разработчиков игр.
Lightly IDE — облачная среда на базе искусственного интеллекта;
Codeanywhere — облачная среда, которая поддерживает чуть ли не все языки программирования;
Replit — среда для разработчиков игр.
IDE важна, потому что для написания кода можно использовать любой текстовый редактор. Но большинство интегрированных сред разработки имеет куда больше функций, например: автоматизация редактирования кода, выделение синтаксиса, интеллектуальное завершение кода.