Искусственный интеллект, нейронные сети, машинное обучение — что на самом деле означают все эти новые и очень популярные фразы?
Сама нейросеть представляет собой систему из множества таких нейронов (процессоров). По отдельности эти процессоры достаточно просты (намного проще, чем процессор персонального компьютера), но, будучи соединенными в большую систему, нейроны способны выполнять очень сложные задачи.
В зависимости от области применения нейросеть можно трактовать по-разному. Например, с точки зрения машинного обучения ИНС представляет собой метод распознавания образов. С математической точки зрения — это многопараметрическая задача. С точки зрения кибернетики — модель адаптивного управления робототехникой. Для искусственного интеллекта ИНС — это основополагающее составляющее для моделирования естественного интеллекта с помощью вычислительных алгоритмов.
Впервые понятие искусственных нейронных сетей (ИНС) возникло при попытке смоделировать процессы головного мозга. Первым серьезным прорывом в этой сфере можно считать создание модели нейронных сетей МакКаллока-Питтса в 1943 году. Учеными впервые была разработана модель искусственного нейрона. Ими также была предложена конструкция сети из этих элементов для выполнения логических операций. Но самое главное, учеными было доказано, что подобная сеть способна обучаться.
Нейронная сеть одновременно может решать несколько задач на едином наборе входных сигналов, имея несколько выходов, прогнозировать значения нескольких показателей. Часто это помогает нейросети построить более адекватные или более универсальные "внутренние"-промежуточные концепции (т.к. требуется, чтобы все эти промежуточные расчёты были пригодны не для одной, а для нескольких задач сразу) и, вследствие этого, повысить точности решения этих задач по сравнению с решениями задач по отдельности.
Нейросеть может обучиться решению задачи, которую человек-эксперт решает недостаточно точно (или для которой вообще отсутствует эксперт). Разработка систем управления и автоматизированного принятия решения в сложных и заранее неопределенных ситуациях на базе технологий экспертных систем, фремообразных структур, нечетной логики (fuzzy), нейронных сетей. Интеллектуальные технологии позволяют решать задачи управления, не имеющие строгого математического решения.
Быстрые алгоритмы обучения нейросетей: нейросеть даже при сотнях входных сигналов и десятках-сотнях тысяч эталонных ситуаций может быть почти мгновенно обучена на обычном компьютере, что делает ее доступной для любого предприятия и завода. Тут применение нейронных сетей возможно для решения широкого круга сложных задач прогноза, классификации и полной диагностики.
В настоящее время искусственные нейронные сети (ИНС) являются важным расширением понятия вычисления. Они уже позволили справиться с рядом непростых проблем и могут создавать новые программы и устройства, способны решать задачи, которые не под силу человеческому мозгу.
“ООО «НЕЙРОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ» успешно и активно работает с 2017 года, предоставляя полный спектр услуг в сфере создания и разработки нейронных сетей. За этот период нам оказывались услуги по созданию системы оценки качества маркировки продукции. Работы были выполнены в срок и на высочайшем уровне. ООО «АРСЕНАЛ» характеризует ООО «НЕЙРОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ» как надежного и профессионального партнера!”
“Работали с данной компании по разработки системы Sphinx для нашего сайта, ребята оценки компетентные и сделали все необходимые работы в срок плюс внесли бонусные правки!”
“Спасибо за плодотворную работу с вашей компанией. ”
Области применения нейронных сетей весьма разнообразны — это распознавание текста и речи, семантический поиск, экспертные системы и системы поддержки принятия решений, предсказание курсов акций, системы безопасности, анализ текстов. Нейрокомпьютеры особенно эффективны там, где нужно подобие человеческой интуиции, в частности к таким задачам относится принятие решений.
Создание специализированной нейросетевой системы заняло у фирмы ITC более года и обошлось всего в 2,5 млн. долл. Тестирование новой системы показало, что нейронная сеть позволяет обнаруживать 38% случаев мошенничества, тогда как использовавшаяся до нее экспертная система давала только 14%.
Важной областью применения нейронных сетей является их использование в специализированных программных агентах — в роботах, предназначенных для обработки информации, а не для физической работы. Интеллектуальные помощники должны облегчать пользователям работу с информацией и общение с компьютером.
В 1996 году фирмой Accurate Automation Corp, Chattanooga, TN по заказу NASA и Air Force был разработан экспериментальный автопилотируемый гиперзвуковой самолет-разведчик LoFLYTE. LoFLYTE использовал нейронные сети, позволяющие автопилоту обучаться, копируя приемы пилотирования летчика.
Нейронные сети активно применяются на финансовых рынках. Например, американский Citibank использует нейросетевые предсказания с 1990 года, и уже через два года после их внедрения, по свидетельству журнала The Economist, автоматический дилинг показывал доходность 25% годовых.
Компания Neural Innovation Ltd использовала при работе с маркетинговыми компаниями стратегию прямой рассылки. Вначале она осуществляла рассылку всего 25% от общего числа предложений и собирала информацию об откликах и реакциях потребителей.
Определение тематики текстовых сообщений — еще один пример успешного использования искусственных нейронных сетей. Так, сервер новостей Convectis был выбран в 1997 году компанией PointCast, Inc., являвшейся лидером персонализированной доставки новостей в Интернете, для автоматической рубрикации сообщений по категориям.
Мы подготовили для Вас примеры выполненных работ
В данном разделе вы сможете оценить возможности, которые вы можете использовать или применить при индивидуальном заказе. Создайте свою авторскую нейронную сеть, которая заменит сотни рабочих мест!
Инструменты которые мы используем при работе с клиентом
Общество с Ограниченной Ответственностью «Нейронные Технологии»
ООО «Нейронные Технологии»
ООО «Neural Technologies»
Свидетельство о государственной регистрации № 022.726
Выдано Инспекцией Федеральной налоговой службы по г. Белгороду 18.12.2017 г.
Основной Государственный Регистрационный Номер (ОГРН) — 1173123045743
Идентификационный Номер Налогоплательщика(ИНН) — 3111006349
Адрес:
Россия, г. Алексеевка, ТЦ Панорама, ул. Победы, 63 (3 этаж ОФ. №1)
Тел. гор.: +7 (47247) 3-20-99;
Моб. МТС: +7 (915) 575-30-40;
Моб. Мегафон: +7 (920) 586-70-80.
EMAIL: Neural-Technologies@yandex.ru
Работаем по всем городам России.
Copyright © 2017-2023. Все права защищены ООО "Нейронные Технологии".
Разработка игр на телефоны RPG выживание
Приложение репетитор AI Иностранные языки на AI
Академия NT Профессиональные курсы программиста-дизайнера
