Задачи, которые решает типичная
нейросеть – классификация, предсказание и распознавание, таблица 1.Таблица 1-Задачи решаемые нейросетями[8]
| № п/п | Виды задач | Описание |
| 1 | Классификация | ИНС определяет, соответствует ли анализируемый объект заданным параметрам, и относит его к той или иной группе. Возможности нейронных сетей используют банки для предварительной оценки платежеспособности претендента на заем. |
| 2 | Прогнозирование | На основе изучения входных данных ИНС предсказывает, как поведут себя в ближайшее время на фондовом рынке акции конкретной компании – вырастут или упадут в цене. |
| 3 | Распознавание | На данный момент эта функция применяется чаще остальных. Поиск по фото в Яндексе или Google, возможность отметить лица друзей на фото в социальных сетях и другие современные возможности обеспечены именно умением ИНС выделять объект среди множества подобных. |
При решении задач применяются различные технологии: компьютерное зрение, обработка естественного языка, анализ временных рядов и другие. Рассмотрим кратко.
1)Компьютерное зрение. Область, в которой компьютеры получают высокоуровневое представление из картинок и видео. Основные задачи: классификация, детекция, сегментация объектов на изображении, распознавание лиц, сцен и даже событий. [7]
Нейронные сети, особенно свёрточные, показывают отличные результаты во многих прикладных задачах. К областям применения компьютерного зрения относятся: медицина: автоматическая постановка первичного диагноза по рентгеновским снимкам; робототехника: ориентация в пространстве, навигация, распознавание объектов вокруг; автоматизация: контроль качества продукции на заводах, отслеживание технологических процессов.
2)Обработка естественного языка. Направление искусственного интеллекта, которое занимается обработкой больших объемов данных естественного языка: русского, английского и так далее. Основная цель – анализ и понимание смысла, а также генерация нового текста. В этом направлении особенно популярны рекуррентные нейросети. Задачи обработки естественного языка: а)распознавание и генерация речи: голосовые помощники, автоматическая генерация субтитров; б)анализ текста: разделение документов по категориям; в) генерация текстов.
3)Анализ временных рядов. Совокупность методов по анализу и прогнозированию поведения последовательности данных, которые имеют временную зависимость. Примеры задач: а)экономика: предсказание курса доллара; б)анализ данных: фильтрация данных с различных датчиков и выделение важного сигнала из шума. [7]
Итак, выше были рассмотрены задачи, которые решают нейросети. При этом, отметим, что нейросети имеют различную классификацию, способны самостоятельно обучаться и развиваться, строя свой опыт на совершенных ошибках. Перейдем к рассмотрению этой части вопроса.
Реферат на заказ без посредников, без предоплаты
