Несколько применений нейросетей которые упростят жизнь

Многие современные технические разработки базируются на принципах искусственного интеллекта и нейронных сетей.

Нейросеть работает по схожему с человеческим мозгом алгоритму, посредством задействования искусственных нейронов и синапсов.

Нейронные сети отвечают за решение сложных логических и математических задач. Они идеальны для классификации и анализа информации, составления прогнозов и вероятностных событий.

Также сети хорошо справляются с распознаванием определенной информации. Каждый нейрон в сети является независимой вычислительной единицей и проводником, передающим информацию. У всей сети есть входной слой, получающий определенный набор данных и выходной – выдающий результат. Синапсы являются связующими звеньями нейронов и формируют основу нейронной сети.

Система способна развиваться стремительными темпами. В основу обучения входят два типа подачи информации: передача данных наставником (загрузка необходимых данных) и личное обучение. Эффективность обоих методов впечатляет. Машина может показывать высокую точность формирования ответов, различных решений и процессов.

Распознавание речи с точностью в 97%

До недавнего времени, различные системы перевода языков, распознавания речи, лиц и картинок требовали наличия производительных дата-центров для обработки данных и выдачи информации. Корпорации вроде Google и Microsoft уже создали свои нейронные приложения, способные работать автономно на устройствах пользователей без необходимости подключаться к серверам. Специальный софт можно скачать на мобильный телефон или компьютер.

Но совсем недавно группой ученых из Университета Ватерлоо была разработана система распознавания речи. Этот уникальный программный продукт назвали EdgeSpeechNets. Софт работает на базе нейронной сети и используется для распознавания речи. Создатели утверждают, что программа нетребовательна к железу и показывает внушительные 97% точности распознавания даже на старых смартфонах. Процесс распознавания улавливает даже быстро сказанные слова и акценты с интонациями. Такой подход может использоваться при синхронном переводе, оцифровке речи и считывании информации с различных носителей.

Нейросети в онлайн казино и ставках

Гемблинг в интернете также считается одной из интересных и перспективных ниш для внедрения нейронных сетей. Если ознакомиться с онлайн казино которые доступны на территории Украины для игры на гривны, то можно заметить, что многие из них используют самообучающиеся системы и внедряют их в виде ботов и т.д. Например, одним из знаковых событий, показавших эффективность самообучаемой машины, стал алгоритм DeepStack, обыгравший профессиональных игроков в Техасский Холдэм. В течение двадцати дней машина обыгрывала четырех профессионалов карточного искусства с общим счетом в 120 тысяч рук. Для запуска программы достаточно мощностей среднестатистического ноутбука или даже смартфона.

Ставки на спорт также стали частью теста для нейронных сетей. В университете Лозанны создали сеть, которая анализирует футбольные команды, их статистику матчей, индивидуальную эффективность каждого члена команды и множество других параметров. При составлении коэффициентов на матч, букмекеры ориентируются на стадный инстинкт толпы и определенный набор клише. Программа использует более точные вычисления. Как результат, сеть спрогнозировала точный результат в 80% случаев.

Нейронные сети также начинают использовать при тестировании игровых автоматов и эмуляторов. Система собирает статистические данные и анализирует множество показателей. На основе полученных данных, программа позволяет прогнозировать тот или иной исход с высокой точностью. Революционный подход к запоминанию и оперированию большим количеством информации способствует применению нейросети во многих играх и прогнозах.

Искусственные нейронные сети в компьютерной безопасности

Технологии настолько быстро развиваются, что многие рядовые граждане не успевают следить за новостями. В последнее время активно используются нейросети в компьютерной безопасности. Благодаря быстрому самообучению и возможности подгрузки данных, система может анализировать вводную информацию и определять отклонения от нормы. Алгоритм распознавания лиц работает по тому же принципу. Система выстраивает модель лица, его мимику и особенности. Создается сетка из отличительных особенностей, которые запоминаются программой. Таким образом, софт или различные объекты находятся под надежной круглосуточной защитой.

Алгоритмы способны к самообучению и выявлению ранее скрытых уязвимостей систем безопасности. Система защиты способна адаптироваться к постоянным изменениям и блокировать доступ к данным от посторонних запросов или при взломе. Сбор и анализ биометрических данных – одно из ведущих направлений современных нейронных сетей. Система может перенаправлять вредоносные запросы, защищая основные базы данных, защищая сервера от DDoS-атак. Посторонние пользователи не смогут получить доступ к важным частям оборудования или программного комплекса.

Источник