Вы здесь:     Главная    »    Интересности   »   Еще одна сфера применения машинного обучения и нейронных сетей

Еще одна сфера применения машинного обучения и нейронных сетей

Искусственные нейронные сети сегодня считаются одной из наиболее интересных и многообещающих сфер знаний. Одна из их главных особенностей – способность обучаться – открывает широкие перспективы для развития искусственного интеллекта и проникновения в различные области жизнедеятельности общества. Так, нейросети используются в медицине, экономике и различных сферах информационных технологий. Машинное обучение применяет алгоритмы ранжирования поисковых алгоритмов, механизмы распознавания речи и жестов. А специалисты компании Winperst направили потенциал нейронных сетей на повышение быстродействия и производительности ОС Windows 10.

В чем польза и возможности применения нейронных сетей?

Если вкратце, то нейросети способны находить решения тем задачам, при которых другие известные науке программные алгоритмы беспомощны. Чтобы разобраться в вопросе рассмотрим истоки предметной области.

Компьютеры благодаря своим вычислительным возможностям способны решать разные задачи. Но тут многое зависит от сложности проблематики. Последнюю можно разделить на 3 группы – легкие (простые), средние и трудные (высокая сложность). Простые задачи известные сегодня программные алгоритмы решают без проблем. К их числу относится:

  • математические вычисления;
  • вывод данных на экран;
  • отправка команды сканеру.

С этими задачами справляются простейшие компьютерные программы.

Задачи средней сложности уже решить сложнее. Специальному ПО, использующему статистические методы и инструменты математического анализа под силу такое:

  • определить погрешность;
  • сделать простейший прогноз на основании исчерпывающих исходных данных;
  • решить сложное уравнение.

Но есть и еще более сложные задачи, которые недавно не имели программного решения:

  • распознавание образов;
  • сложные прогнозы;
  • определение закономерностей на основании анализа большого количества данных.

Просто безграничного вычислительного потенциала здесь не достаточно, а требуется нечто большее. К примеру, человек, чтобы узнать знакомого из тысячи и сотен тысяч людей использует психические процессы, именуемые «бессознательным». У искусственного интеллекта его попросту нет, а значит и решение подобных задач казалось невозможным. Все изменилось благодаря нейронным сетям, которые учатся делать все то, что мы обычно выполняем неосознанно – узнаем голоса, играем в игры, запоминаем лица и т.д.

Будучи непосредственной моделью биологических нейронов, они позволяют решать те задачи, у которых нет единого и заранее заданного алгоритма решения.

Где используются нейросети и машинное обучение?

Решать сложные задачи, которые зачастую посильны только людям, но при этом исключая риски, связанные с пресловутым человеческим фактором – несомненное преимущество нейронных сетей и причина столь активного их применения в различных сферах.

Машинное обучение нейросетей сегодня востребовано повсеместно, а общие перспективы использования стремятся к бесконечности. Поэтому мы приведем несколько разрозненных примеров применения:

  1. Медицина. На основе сопоставления большого количества данных о пациентах нейронные сети способны ставить точные диагнозы, затрачивая минимум времени. А это повысит качество сферы здравоохранения и снизит смертность.
  2. Обучение. Нейросети могут анализировать личные качества школьников и студентов, создавая для них наиболее подходящие программы обучения. Это позволит понять общий уровень образования, формировать профессиональные кадры для нужных сфер и т.д.
  3. Транспорт. Машинное обучение позволяет исключить человеческий фактор и эффективно контролировать транспортные потоки, повышая безопасность дорожного движения.
  4. Информационные технологии. Тут возможности применения нейросетей особенно разнообразны.

Перечислим ряд возможностей:

  • улучшение алгоритмов поискового ранжирования (Google и Яндекс «учатся» показывать пользователю именно ту информацию, которую он ищет в поиске);
  • создание элементов дополнительной реальности (может использоваться в играх, кинематографе и т.д.);
  • механизмы распознавания речи и жестов (применяются в большинстве видов современной техники, начиная от смартфонов и заканчивая ТВ–пультами и т.д.).

Для оптимизации простых и средних задач

Интересно, что нейронные сети уже сегодня помогают работе более простых программных алгоритмов. Так, по сути это делает приложение компании Winperst под названием WPS Performance Station. Отзывы пользователей и синтетические тесты подтверждают, что программа, являющаяся своеобразным Диспетчером задач, улучшает быстродействие и качество работы ОС Windows 10. В ее основе лежат нейронные сети, которые анализируют все происходящие процессы на конкретном компьютере, определяют актуальные и важные для пользователя задачи и на основании этого повышают их приоритетность для аппаратной «начинки» – процессора, оперативной памяти, дискового пространства.

Получается, что компьютер под управлением Windows 10 лучше справляется с задачами малой и средней сложности (различные вычислительные операции и обработка данных), поскольку получает требуемое количество ресурсов от имеющегося «железа». При этом перераспределение приоритетов в WPS Performance Station полностью автоматизировано, опять же благодаря нейронным сетям, которые работают за пользователя. Они «обучаются» решению сложных задач, повышают производительность и быстродействие компьютера без потерь для многозадачности, на которую «заточена» операционная система «Виндовс».

Подробнее о WPS Performance Station можно узнать на сайте winperst.ru.
А ведь это лишь малая часть сфер применения машинного обучения и нейронных сетей…

поделиться с друзьями:

обновлено: 15.03.2018

оставить комментарий

Подписаться на почтовую рассылку*
*политика конфиденциальности Google
Комментарии
  1. Оксана Самойлова
  2. саша гудков
  3. Амир
  4. Сергей
  5. Виталий Антонов
  6. Александр Назимов
  7. Валентина Цапина

Оставить комментарий

Авторизоваться через: 

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Нажимая кнопку "Отправить", я принимаю пользовательское соглашение и подтверждаю, что ознакомлен и согласен с политикой конфиденциальности

Сообщите об ошибке, мы исправим:

Отправить