Форум успешных вебмастеров - GoFuckBiz.com

  Форум успешных вебмастеров - GoFuckBiz.com > Общий раздел > Новости интернета
Дата
USD/RUB58.8610
BTC/USD0.0000
Новости интернета Обсуждение самых разных интернет-новостей.

Закрытая тема
Опции темы Опции просмотра
Старый 18.07.2016, 14:42   #1
Miss Content
Senior Member
 
Аватар для Miss Content
 
Регистрация: 22.07.2013
Сообщений: 330
Бабло: $307000
По умолчанию Бум нейросетей: Кто делает нейронные сети и зачем они нужны?

В первой половине 2016 года мир услышал о множестве разработок в области нейронных сетей — свои алгоритмы демонстрировали Google (сеть-игрок в го AlphaGo), Microsoft (ряд сервисов для идентификации изображений), стартапы MSQRD, Prisma и другие.

Редакция vc.ru рассказывает, что из себя представляют нейронные сети, для чего они нужны, почему захватили планету именно сейчас, а не годами раньше или позже, сколько на них можно заработать и кто является основными игроками рынка. Своими мнениями также поделились эксперты из МФТИ, «Яндекса», Mail.Ru Group и Microsoft.

Что собой представляют нейронные сети и какие задачи они могут решать

Нейронные сети — одно из направлений в разработке систем искусственного интеллекта. Идея заключается в том, чтобы максимально близко смоделировать работу человеческой нервной системы — а именно, её способности к обучению и исправлению ошибок. В этом состоит главная особенность любой нейронной сети — она способна самостоятельно обучаться и действовать на основании предыдущего опыта, с каждым разом делая всё меньше ошибок.

Нейросеть имитирует не только деятельность, но и структуру нервной системы человека. Такая сеть состоит из большого числа отдельных вычислительных элементов («нейронов»). В большинстве случаев каждый «нейрон» относится к определённому слою сети. Входные данные последовательно проходят обработку на всех слоях сети. Сети известны параметры каждого «нейрона» и порядок работы всей системы, который она может менять в зависимости от результатов, полученных на предыдущих наборах входных данных.

Руководитель направления «Поиск Mail.ru» в Mail.Ru Group Андрей Калинин отмечает, что нейронные сети способны решать такие же задачи, как и другие алгоритмы машинного обучения, разница заключается лишь в подходе к обучению.

Все задачи, которые могут решать нейронные сети, так или иначе связаны с обучением. Среди основных областей применения нейронных сетей — прогнозирование, принятие решений, распознавание образов, оптимизация, анализ данных.



Директор программ технологического сотрудничества Microsoft в России Влад Шершульский замечает, что сейчас нейросети применяются повсеместно: «Например, многие крупные интернет-сайты используют их, чтобы сделать реакцию на поведение пользователей более естественной и полезной своей аудитории. Нейросети лежат в основе большинства современных систем распознавания и синтеза речи, а также распознавания и обработки изображений. Они применяются в некоторых системах навигации, будь то промышленные роботы или беспилотные автомобили. Алгоритмы на основе нейросетей защищают информационные системы от атак злоумышленников и помогают выявлять незаконный контент в сети».

В ближайшей перспективе (5-10 лет), полагает Шершульский, нейронные сети будут использоваться ещё шире:

"Представьте себе сельскохозяйственный комбайн, исполнительные механизмы которого снабжены множеством видеокамер.

Он делает пять тысяч снимков в минуту каждого растения в полосе своей траектории и, используя нейросеть, анализирует — не сорняк ли это, не поражено ли оно болезнью или вредителями. И обрабатывает каждое растение индивидуально. Фантастика? Уже не совсем. А через пять лет может стать нормой."

Заведующий лабораторией нейронных систем и глубокого обучения Центра живых систем МФТИ Михаил Бурцев приводит предположительную карту развития нейронных сетей на 2016-2018 годы:

системы распознавания и классификации объектов на изображениях;
голосовые интерфейсы взаимодействия для интернета вещей;
системы мониторинга качества обслуживания в колл-центрах;
системы выявления неполадок (в том числе, предсказывающие время технического обслуживания), аномалий, кибер-физических угроз;
системы интеллектуальной безопасности и мониторинга;
замена ботами части функций операторов колл-центров;
системы видеоаналитики;
самообучающиеся системы, оптимизирующие управление материальными потоками или расположение объектов (на складах, транспорте);
интеллектуальные, самообучающиеся системы управления производственными процессами и устройствами (в том числе, робототехнические);
появление систем универсального перевода «на лету» для конференций и персонального использования;
появление ботов-консультантов технической поддержки или персональных ассистентов, по функциям близким к человеку.

Директор по распространению технологий «Яндекса» Григорий Бакунов считает, что основой для распространения нейросетей в ближайшие пять лет станет способность таких систем к принятию различных решений: «Главное, что сейчас делают нейронные сети для человека, — избавляют его от излишнего принятия решений. Так что их можно использовать практически везде, где принимаются не слишком интеллектуальные решения живым человеком. В следующие пять лет будет эксплуатироваться именно этот навык, который заменит принятие решений человеком на простой автомат».

Почему нейронные сети стали так популярны именно сейчас

Учёные занимаются разработкой искусственных нейронных сетей более 70 лет. Первую попытку формализовать нейронную сеть относят к 1943 году, когда два американских учёных (Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс) представили статью о логическом исчислении человеческих идей и нервной активности.

Однако до недавнего времени, говорит Андрей Калинин из Mail.Ru Group, скорость работы нейросетей была слишком низкой, чтобы они могли получить широкое распространение, и поэтому такие системы в основном использовались в разработках, связанных с компьютерным зрением, а в остальных областях применялись другие алгоритмы машинного обучения.



Трудоёмкая и длительная часть процесса разработки нейронной сети — её обучение. Для того, чтобы нейронная сеть могла корректно решать поставленные задачи, требуется «прогнать» её работу на десятках миллионов наборов входных данных. Именно с появлением различных технологий ускоренного обучения и связывают распространение нейросетей Андрей Калинин и Григорий Бакунов.

"Главное, что произошло сейчас, — появились разные уловки, которые позволяют делать нейронные сети, значительно меньше подверженные переобучению." — Григорий Бакунов, «Яндекс»

«Во-первых, появился большой и общедоступный массив размеченных картинок (ImageNet), на которых можно обучаться. Во-вторых, современные видеокарты позволяют в сотни раз быстрее обучать нейросети и их использовать. В-третьих, появились готовые, предобученные нейросети, распознающие образы, на основании которых можно делать свои приложения, не занимаясь длительной подготовкой нейросети к работе. Всё это обеспечивает очень мощное развитие нейросетей именно в области распознавания образов», — замечает Калинин.

Каковы объёмы рынка нейронных сетей

«Очень легко посчитать. Можно взять любую область, в которой используется низкоквалифицированный труд, — например, работу операторов колл-центров — и просто вычесть все людские ресурсы. Я бы сказал, что речь идет о многомиллиардном рынке даже в рамках отдельной страны. Какое количество людей в мире задействовано на низкоквалифицированной работе, можно легко понять. Так что даже очень абстрактно говоря, думаю, речь идет стомиллиардном рынке во всем мире», — говорит директор по распространению технологий «Яндекса» Григорий Бакунов.

"По некоторым оценкам, больше половины профессий будет автоматизировано – это и есть максимальный объём, на который может быть увеличен рынок алгоритмов машинного обучения (и нейронных сетей в частности)."— Андрей Калинин, Mail.Ru Group

«Алгоритмы машинного обучения — это следующий шаг в автоматизации любых процессов, в разработке любого программного обеспечения. Поэтому рынок как минимум совпадает со всем рынком ПО, а, скорее, превосходит его, потому что становится возможно делать новые интеллектуальные решения, недоступные старому ПО», — продолжает руководитель направления «Поиск Mail.ru» в Mail.Ru Group Андрей Калинин.

Зачем разработчики нейронных сетей создают мобильные приложения для массового рынка

В последние несколько месяцев на рынке появилось сразу несколько громких развлекательных проектов, использующих нейронные сети — это и популярный видеосервис MSQRD, который выкупила социальная сеть Facebook, и российские приложения для обработки снимков Prisma (в июне привлёк инвестиции от Mail.Ru Group) и Mlvch и другие.



Способности собственных нейронных сетей демонстрировали и Google (технология AlphaGo выиграла у чемпиона в го; в марте 2016 года корпорация продала на аукционе 29 картин, нарисованных нейросетями и так далее), и Microsoft (проект CaptionBot, распознающий изображения на снимках и автоматически генерирующий подписи к ним; проект WhatDog, по фотографии определяющий породу собаки; сервис HowOld, определяющий возраст человека на снимке и так далее), и «Яндекс» (в июне команда встроила в приложение «Авто.ру» сервис для распознавания автомобилей на снимках; представила записанный нейросетями музыкальный альбом; в мае создала проект LikeMo.net для рисования в стиле известных художников).

Такие развлекательные сервисы создаются скорее не для решения глобальных задач, на которые и нацелены нейросети, а для демонстрации способностей нейронной сети и проведения её обучения.

«Игры — характерная особенность нашего поведения как биологического вида. С одной стороны, на игровых ситуациях можно смоделировать практически все типичные сценарии человеческого поведения, а с другой — и создатели игр и, особенно, игроки могут получить от процесса массу удовольствия. Есть и сугубо утилитарный аспект. Хорошо спроектированная игра приносит не только удовлетворение игрокам: в процессе игры они обучают нейросетевой алгоритм. Ведь в основе нейросетей как раз и лежит обучение на примерах», — говорит Влад Шершульский из Microsoft.

«В первую очередь это делается для того, чтобы показать возможности технологии. Другой причины, на самом деле, нет. Если речь идёт о Prisma, то понятно, для чего это делали они. Ребята построили некоторый пайплайн, который позволяет им работать с картинками. Для демонстрации этого они избрали для себя довольно простой способ создания стилизаций. Почему бы и нет? Это просто демонстрация работы алгоритмов», — говорит Григорий Бакунов из «Яндекса».

Другого мнения придерживается Андрей Калинин из Mail.Ru Group: «Конечно, это эффектно с точки зрения публики. С другой стороны, я бы не сказал, что развлекательные продукты не могут быть применены в более полезных областях. Например, задача по стилизации образов крайне актуальна для целого ряда индустрий (дизайн, компьютерные игры, мультипликация — вот лишь несколько примеров), и полноценное использование нейросетей может существенно оптимизировать стоимость и методы создания контента для них».

Основные игроки на рынке нейронных сетей

Как отмечает Андрей Калинин, по большому счёту, большинство присутствующих на рынке нейронных сетей мало чем отличаются друг от друга. «Технологии у всех примерно одинаковые. Но применение нейросетей — это удовольствие, которое могут позволить себе далеко не все. Чтобы самостоятельно обучить нейронную сеть и поставить на ней много экспериментов, нужны большие обучающие множества и парк машин с дорогими видеокартами. Очевидно, что такие возможности есть у крупных компаний», — говорит он.

Среди основных игроков рынка Калинин упоминает Google и её подразделение Google DeepMind, создавшее сеть AlphaGo, и Google Brain. Собственные разработки в этой области есть у Microsoft — ими занимается лаборатория Microsoft Research. Созданием нейронных сетей занимаются в IBM, Facebook (подразделение Facebook AI Research), Baidu (Baidu Institute of Deep Learning) и другие. Множество разработок ведётся в технических университетах по всему миру.

Директор по распространению технологий «Яндекса» Григорий Бакунов отмечает, что интересные разработки в области нейронных сетей встречаются и среди стартапов. «Я бы вспомнил, например, компанию ClarifAI. Это небольшой стартап, сделанный когда-то выходцами из Google. Сейчас они, пожалуй, лучше всех в мире умеют определять содержимое картинки». К таким стартапам относятся и MSQRD, и Prisma, и другие.



В России разработками в области нейронных сетей занимаются не только стартапы, но и крупные технологические компании — например, холдинг Mail.Ru Group применяет нейросети для обработки и классификации текстов в «Поиске», анализа изображений. Компания также ведёт экспериментальные разработки, связанные с ботами и диалоговыми системами.

Созданием собственных нейросетей занимается и «Яндекс»: «В основном такие сети уже используются в работе с изображениями, со звуком, но мы исследуем их возможности и в других областях. Сейчас мы много экспериментов ставим в использовании нейросетей в работе с текстом». Разработки ведутся в университетах: в «Сколтехе», МФТИ, МГУ, ВШЭ и других.
__________________
Реальный конверт с реальной Фарма ПП! Skype: cristina.rx2, ICQ:676017111, Jabber:[email protected]
Miss Content вне форума  
Старый 24.07.2016, 08:24   #2
Bazzinga
never mind
 
Аватар для Bazzinga
 
Регистрация: 26.07.2013
Сообщений: 1,373
Бабло: $185100
Отправить сообщение для Bazzinga с помощью ICQ Отправить сообщение для Bazzinga с помощью Skype™
По умолчанию

Цитата:
«Очень легко посчитать. Можно взять любую область, в которой используется низкоквалифицированный труд, — например, работу операторов колл-центров — и просто вычесть все людские ресурсы. Я бы сказал, что речь идет о многомиллиардном рынке даже в рамках отдельной страны. Какое количество людей в мире задействовано на низкоквалифицированной работе, можно легко понять. Так что даже очень абстрактно говоря, думаю, речь идет стомиллиардном рынке во всем мире», — говорит директор по распространению технологий «Яндекса» Григорий Бакунов.


Ага, ну да, разбежались. А что с этим рынком будет, когда сотни тысяч и миллионы людей лишатся своей работы никто не подумал?
__________________
VDS сервера: cкидки + офигенная тех.поддержка.
Bazzinga вне форума  
Старый 24.07.2016, 11:24   #3
веломан
Senior Member
 
Аватар для веломан
 
Регистрация: 01.10.2015
Сообщений: 5,906
Бабло: $697025
По умолчанию

Цитата:
Сообщение от Bazzinga Посмотреть сообщение
Ага, ну да, разбежались. А что с этим рынком будет, когда сотни тысяч и миллионы людей лишатся своей работы никто не подумал?
к тому времени вымрут уже
ГМО в помощь
веломан на форуме  
Старый 24.07.2016, 22:31   #4
Bazzinga
never mind
 
Аватар для Bazzinga
 
Регистрация: 26.07.2013
Сообщений: 1,373
Бабло: $185100
Отправить сообщение для Bazzinga с помощью ICQ Отправить сообщение для Bazzinga с помощью Skype™
По умолчанию

Цитата:
Сообщение от веломан Посмотреть сообщение
к тому времени вымрут уже
ГМО в помощь
ГМО в помощь - наоборот. Благодаря ГМО население только еще больше становится, т.к. у таких продуктов урожайность выше и вредители не едят.
__________________
VDS сервера: cкидки + офигенная тех.поддержка.
Bazzinga вне форума  
Старый 24.07.2016, 22:48   #5
isoff
Senior Member
 
Регистрация: 16.09.2008
Сообщений: 617
Бабло: $138646
По умолчанию

Цитата:
Сообщение от веломан Посмотреть сообщение
к тому времени вымрут уже
ГМО в помощь
А чем гмо убивает людей? Или эта аббревиатура расшифровывается как "граната мощная охуетькак"?
isoff на форуме  
Старый 25.07.2016, 01:00   #6
ryabinov
GoogleBot
 
Регистрация: 13.10.2015
Адрес: Thailand
Сообщений: 262
Бабло: $34990
По умолчанию

Цитата:
Сообщение от Bazzinga Посмотреть сообщение
Ага, ну да, разбежались. А что с этим рынком будет, когда сотни тысяч и миллионы людей лишатся своей работы никто не подумал?
Не очень умные пойдут махать мачете по центру города и захотят давить людей на грузовике, а люди поумнее чтонить придумают.
ryabinov на форуме  
Старый 25.07.2016, 02:11   #7
Securex
Member
 
Аватар для Securex
 
Регистрация: 28.12.2015
Сообщений: 49
Бабло: $6620
По умолчанию

Цитата:
Сообщение от ryabinov Посмотреть сообщение
Не очень умные пойдут махать мачете по центру города и захотят давить людей на грузовике, а люди поумнее чтонить придумают.
Да землю копать пойдут. Или огород в лучшем случае.
Особенно в России.
__________________
IPleak.com - Проверь свой VPN или Proxy!
Temp-Mail.org - Временная почта
Securex вне форума  
Старый 25.07.2016, 14:14   #8
веломан
Senior Member
 
Аватар для веломан
 
Регистрация: 01.10.2015
Сообщений: 5,906
Бабло: $697025
По умолчанию

Цитата:
Сообщение от Bazzinga Посмотреть сообщение
ГМО в помощь - наоборот. Благодаря ГМО население только еще больше становится, т.к. у таких продуктов урожайность выше и вредители не едят.
ГМО семена работают только 1 раз
ты НЕ можешь вывести урожай из того, что у тебя выросло
как это должно быть по природе
это то для чего ГМО и было разработано - чтобы постоянно покупали семена
а "доп.фичей" она ещё и ебашит рождаемость, судя по тестам
ну и как же это блять "повышает урожайность"?
да и никому она собственно нахуй не нужна, урожайность эта
всем срать на это твоё население, его надо сокращать, таков официальный план (его даже не скрывают).
веломан на форуме  
Старый 26.07.2016, 01:23   #9
Bazzinga
never mind
 
Аватар для Bazzinga
 
Регистрация: 26.07.2013
Сообщений: 1,373
Бабло: $185100
Отправить сообщение для Bazzinga с помощью ICQ Отправить сообщение для Bazzinga с помощью Skype™
По умолчанию

Цитата:
Сообщение от веломан Посмотреть сообщение
ГМО семена работают только 1 раз
ты НЕ можешь вывести урожай из того, что у тебя выросло
как это должно быть по природе
это то для чего ГМО и было разработано - чтобы постоянно покупали семена
а "доп.фичей" она ещё и ебашит рождаемость, судя по тестам
ну и как же это блять "повышает урожайность"?
да и никому она собственно нахуй не нужна, урожайность эта
всем срать на это твоё население, его надо сокращать, таков официальный план (его даже не скрывают).
__________________
VDS сервера: cкидки + офигенная тех.поддержка.
Bazzinga вне форума  
Старый 28.07.2016, 08:33   #10
Neovin
Senior Member
 
Аватар для Neovin
 
Регистрация: 20.05.2010
Сообщений: 447
Бабло: $95845
По умолчанию

А еще нейросети могут рисовать картины



Neovin вне форума  
Закрытая тема



Опции темы
Опции просмотра