Онлайн-экскурсия в действующие бизнес-проекты с оборотом от 20 млн. рублей в год
Участвовать бесплатно
×
Как работает нейросеть: принципы и разновидности
Вернуться к Блогу
27.10.2023
3533

Время чтения: 17 минут

Нет времени читать?
Отправить материалы на почту

Как работает нейросеть: принципы и разновидности

Как работает? Для ответа на этот вопрос необходимо разобраться с устройством нейронной сети, а также с правилами обучения. Последнее строится на принципах Machine Learning, хотя в деталях отличается значительно.

На что обратить внимание? Важно понимать, чем нейросети могут помочь бизнесу. Сегодня их используют для генерации контента (текстового, графического, звукового), в анализе, обработке данных и даже в производстве.



Понятие «нейросеть» и ее разновидности

Для создания программы, способной, например, распознавать котов на фотографиях, тоже можно использовать нейронную сеть. Нейронная сеть – это компьютерная программа, которая обучается на основе данных и примеров, а не жестких правил и алгоритмов. Вместо того чтобы составлять длинный список характеристик, описывающих, как выглядит кот, нейронная сеть сама извлекает их из миллионов фотографий и использует для распознавания на новых изображениях.

Это означает, что нейросеть способна учитывать различные условия, позы или костюмы, которые могут изменять внешний вид кота. Например, может научиться распознавать котов, даже если они одеты в костюмы Санта-Клауса или супергероев, так как она обучается на большом наборе разнообразных данных.

Нейросеть эмулирует организацию человеческого мозга, где алгоритмы представлены как нейроны, взаимодействующие через синапсы и передающие друг другу сигналы. Эффективность обучения зависит от силы этих сигналов.

Понятие «нейросеть» и ее разновидности

Например, при обучении на распознавание котов нейросеть устанавливает крепкие связи между нейронами, отвечающими за распознавание морды и усов, что позволяет ей определять результат более точно.

Нейронные сети оптимизированы для быстрой работы над задачами путем организации нейронов на разных уровнях:

  • Входной слой. Этот слой получает данные в форме пикселей изображения. Каждый нейрон в нем соответствует одному пикселю и принимает его значение.

  • Скрытые слои. Здесь происходит обработка данных и выявление признаков: например, нейросеть может распознать кота, шляпу, траву и другие детали изображения. Количество и сложность скрытых слоев может варьироваться, и чем больше слоев, тем сеть может быть эффективнее в выявлении сложных паттернов.

  • Выходной слой. В этом слое нейросеть собирает обработанные данные и выдает конечный результат. Например, она может сказать: «Это изображение из мема, где Кот в сапогах мило смотрит в камеру».

Важно отметить, что нейронная сеть не обладает мышлением или сознанием. Ее функциональность основана на алгоритмах и математических формулах. Она способна обучаться и адаптироваться к разным задачам, что делает ее мощным инструментом для обработки информации и распознавания паттернов в данных.

Читайте также!

«Примеры УТП, чтобы придумать свое еще круче»
Подробнее

Существует несколько популярных архитектур нейросетей, каждая из которых имеет свои особенности и свое применение для работы:

  • Перцептроны. Это одна из первых моделей нейронных сетей, разработанная Фрэнком Розенблаттом в 1958 году. Состоит из одного слоя нейронов и способна настраивать веса для коррекции ошибок. Она примитивна по сравнению с более сложными моделями.

  • Многослойные нейронные сети. После перцептрона стало ясно, что он имеет ограниченные способности в распознавании объектов в нестандартных условиях. Многослойные нейронные сети были разработаны для извлечения абстрактных признаков из данных и решения более гибких задач, таких как распознавание объектов независимо от освещения или угла наклона.

  • Рекуррентные нейронные сети. Специализируются на работе с такими данными, как текст, речь, аудио или видео. Они способны запоминать последовательность данных, понимать ее контекст и предсказывать, что произойдет далее. Примерами работы таких нейросетей являются Google Translate и голосовой помощник «Алиса» от Яндекса.

    Алиса (яндекс)

  • Сверточные нейронные сети. Предназначены для работы с изображениями. Они могут выполнять такие задачи, как распознавание объектов, генерация изображений, обработка и удаление фона. Для этого они используют алгоритмы свертки и пулинга, которые позволяют выделять важные признаки на разных слоях изображения.

  • Генеративные нейронные сети. Способны создавать новые данные, будь то изображения, тексты или другие виды контента. Примерами таких нейросетей являются генераторы изображений Midjourney и DALL-E, текстовых данных ChatGPT и обработчик селфи Lensa, который работает с изображениями и фотографиями.

Мы представили наиболее известные архитектуры нейронных сетей, которые оказали заметное влияние на область искусственного интеллекта. Если вам интересен полный список, вы можете обратиться к нейросетевому зоопарку Института Азимова.

Как работает нейросеть

Структуру нейрона воссоздают с помощью программного кода, используя ячейку вместо аксона, которая содержит ограниченный диапазон значений. Информация о «нервных импульсах» представлена математическими формулами и числами.

Связи между нейронами также реализованы программно. Один нейрон передает вычисленную информацию другому нейрону, который затем принимает, обрабатывает эту информацию и передает результат дальше. Этот процесс позволяет информации распространяться по сети, и внутренние параметры нейронов изменяются в процессе обучения.

Как работает нейросеть

Принципы функционирования нейронной сети можно разбить на несколько этапов:

  1. Прямой проход (forward pass). На этом этапе входные данные проходят через слои нейронов, где происходит математическая обработка данных и активация нейронов. Процесс продолжается до достижения выходного слоя.

  2. Вычисление ошибки (error calculation). После того как данные прошли через нейронную сеть, ее выходные результаты сравниваются с ожидаемыми. Разница между полученными и ожидаемыми результатами вычисляется как ошибка.

  3. Обратное распространение ошибки (backpropagation). Используя информацию об ошибке, нейронная сеть начинает обратное распространение ошибки. Этот процесс позволяет определить, какие нейроны и слои сети были наиболее ответственны за возникновение ошибки.

  4. Обновление весов (weight update). На этом этапе сеть корректирует веса внутри каждого нейрона. Этот процесс осуществляется на основе информации об ошибках, которые были рассчитаны на предыдущем этапе. Коррекция весов направлена на снижение количества ошибок и улучшение точности прогнозирования модели.

Давайте рассмотрим пример. У нас есть нейросеть, которая обучается для работы над распознаванием изображений кошек и собак. На этапе прямого прохода изображение передается на входной слой нейронной сети, а затем данные проходят через скрытые слои, где осуществляется математическая обработка информации.

Затем на выходном слое нейронной сети происходит активация нейронов и вывод результата: кошка или собака. Если полученный результат не соответствует ожидаемому (например, на изображении была собака, но нейросеть определила кошку), тогда наступает этап обратного распространения ошибки.

На этом этапе идет коррекция весов нейронов с целью уменьшения ошибки и улучшения точности предположений. Это позволяет нейронной сети постепенно настраиваться и становиться более точной в распознавании изображений кошек и собак.

Читайте также!

«Лидогенерация с оплатой за результат: сколько стоит контакт клиента»
Подробнее

Обучение нейросети

  1. Предоставление информации

    Во время обучения нейронной сети предоставляют обучающую выборку и эталонно правильные ответы. Выборка состоит из данных, по которым необходимо сделать предсказания. Она содержит значительное количество данных, обычно, по крайней мере, в десять раз больше, чем количество нейронов в сети.

    В процессе обучения нейросети данные предоставляются не в виде слов, а математическими формулами и числовыми коэффициентами. Например, изображению женщины может быть сопоставлено значение «1», в то время как изображению мужчины – значение «0». Это самый простой пример. На практике реальные нейронные сети имеют более сложную структуру и обрабатывают данные с использованием серьезных математических методов.

  2. Преобразования

    Входные нейроны получают информацию и преобразовывают ее, используя математические методы, прежде чем передать обработанную информацию дальше. Этот процесс аналогичен тому, как наши глаза воспринимают визуальные объекты и отправляют их в мозг в виде нервных сигналов. Мозг эти сигналы анализирует, что позволяет человеку понимать окружающий мир. В контексте нейронных сетей информация анализируется и преобразуется с использованием математических операций, что позволяет сети делать вычисления и принимать решения на основе входных данных.

  3. Обработка и выводы

    У каждого нейрона в нейронной сети есть внутренний параметр, который называют «весом». Вес представляет собой числовое значение, которое определяется с использованием специальных алгоритмов. Вес нейрона указывает на его важность в контексте всей сети. В процессе обучения нейронной сети веса нейронов автоматически корректируются и настраиваются.

    Обучение нейросети

    В результате такой настройки определенные нейроны могут, например, реагировать на силуэт объекта и выдавать информацию, что на изображении присутствует человек. Это происходит без явного описания человека как набора математических фигур. Вместо этого нейронная сеть сама определяет значения весов, которые позволяют ей распознавать объекты и ситуации.

  4. Результат

    Нейронная сеть на выходе выдает набор чисел и формул, которые интерпретируются как вероятности различных результатов. Например, если она обрабатывает изображение из предыдущего примера с мужчиной и женщиной и результат составляет 0,67, это может интерпретироваться как «скорее всего, это женщина». Однако стоит помнить, как работает нейросеть. Вследствие своей природы она не способна предоставить абсолютно точный ответ, а только лишь вероятность. Более того, за счет внутренних факторов и нестабильности нейронов результаты могут варьироваться даже при одинаковых входных данных.

Задачи для нейросетей

Существует несколько видов задач, которые решаются с помощью нейронных сетей. Важно отметить, что границы между этими типами задач не всегда четкие и могут пересекаться друг с другом.

Классификация

Искусственные нейронные сети способны сортировать данные на основе заранее заданных параметров. Рассмотрим ситуацию, где нужно определить клиентов банка для выдачи кредита. На вход поступает информация о заявителях, включая их возраст, кредитный рейтинг и финансовую способность.

Нейросеть анализирует эти данные и разделяет заявителей на две категории: тех, кто соответствует критериям для выдачи кредита, и тех, кто не соответствует. Это позволяет автоматизировать процесс принятия решения.

Регрессия

Задачи этого типа связаны с оценкой конкретных числовых значений, а не определением классов.

Примеры задач подобного типа:

  • Определение возраста человека по фотографии.

  • Оценка стоимости автомобиля или недвижимости на основе его характеристик.

Для примера предположим, что вам нужно определить приблизительную стоимость автомобиля, учитывая информацию о годе его выпуска, пробеге, комплектации и других опциях. Для этой задачи нейронной сети предоставляют данные о тысячах автомобилей, размещенных на сайте объявлений. Она анализирует эти данные и на основе их подсказывает подходящую цену для конкретного автомобиля.

Кейс: VT-metall
Узнай как мы снизили стоимость привлечения заявки в 13 раз для металлообрабатывающей компании в Москве
Узнать как

Прогнозирование

Для задач данного типа нейронная сеть производит анализ динамического набора значений и использует его для предсказания будущих изменений. Например, с помощью нейросети можно работать с:

  • курсами валют;

  • ценами на нефть и драгоценные металлы;

  • стоимостью акций различных компаний;

  • объемом трафика на сайте и т.п.

Кластеризация

Кластеризация имеет много общего с классификацией, но существует ключевое отличие между этими двумя подходами. В классификации заранее известно количество классов и критерии для их определения, как в случае с определением кредитоспособности. Кластеризация, напротив, применяется, когда нет ясного представления о конечном результате.

Рассмотрим пример. Алексей управляет крупным интернет-магазином одежды и использует e-mail-рассылку в качестве одного из инструментов маркетинга. Однако эффективность такой рассылки оставляет желать лучшего, так как большинство получателей даже не открывают рекламные письма.

Email-маркетинг

Чтобы улучшить результаты рассылки, маркетолог предлагает сделать ее более целевой, учитывая особенности и привычки каждого получателя. Все люди по-разному взаимодействуют с электронной почтой:

  • Некоторые открывают и читают письма, другие сразу их удаляют.

  • Кто-то переходит по ссылкам внутри писем, а кто-то нет.

  • Время проверки почты также различно.

Нейронная сеть способна анализировать действия всех получателей и выделять несколько групп с похожими поведенческими паттернами. Затем маркетолог может разработать индивидуальную стратегию рассылки для каждой группы, учитывая их особенности и предпочтения.

Генерация

Этот вид задач можно охарактеризовать как творчество машин, и несмотря на свою относительную новизну, он стремительно набирает популярность. Современные нейронные сети уже способны создавать содержательные тексты, включая стихи и песни, генерировать изображения и компоновать музыку. Нейросеть в фотошопе используется для автоматической обработки изображений, определяя и исправляя дефекты, улучшая цвета и контрастность и обеспечивая более качественную работу с фотографиями. Прогнозировать, на что нейросети будут способны через 5-10 лет, представляется сложной задачей, так как это область активных исследований и инноваций.

Примеры работы различных нейросетей

Рассмотрим подробнее, как работают нейросети различной направленности, и какие алгоритмы они для этого используют.

Как работает простая нейросеть-художник

Нейросеть-художник – это вид искусственного интеллекта, который после обучения на наборе данных может создавать изображения. Для этого он использует генеративные алгоритмы. Процесс начинается с выборки случайного вектора, который представляет собой начальное изображение или пустой холст. Затем нейросеть анализирует этот вектор и генерирует новое изображение, основываясь на своем обучении. Время создания изображения может варьироваться от нескольких минут до нескольких часов, в зависимости от сложности и вычислительных ресурсов.

Как работает простая нейросеть-художник

Для обучения нейросети-художника используются большие наборы данных, содержащие сотни изображений. Нейросеть анализирует эти изображения, выявляя закономерности и структуры, которые затем используют для получения новых произведений искусства. Этот процесс позволяет создавать разнообразные изображения, включая реалистичные фотографии, абстрактные работы, портреты и другие виды искусства. Они могут быть полезны в различных областях, таких как игры, анимация и медицина.

Как работают генеративные нейросети

Генеративные нейросети используются для создания новых данных, таких как изображения, видео, музыка и тексты. Они действуют с использованием глубокого обучения и следуют определенному алгоритму:

  1. Выбирают случайный вектор, который называют «шумом» или «латентным пространством».

  2. Применяют обученную модель для преобразования этого вектора в желаемые данные.

  3. Повторяют процесс многократно, чтобы создать различные варианты результата.

Генеративные виды искусственного интеллекта применяются в нескольких областях, включая:

  • создание новых изображений или фотографий;

  • генерацию новых мелодий, музыкальных композиций или звуковых эффектов;

  • написание новых текстов, статей и даже книг на основе существующих текстовых данных.

Как работают генеративные нейросети

Генеративные модели искусственного интеллекта обучаются на имеющихся данных и способны предоставить результаты, которые выглядят реалистично. Это становится очевидным, если понимать, как работают нейросети, генерирующие изображения.

Как работает нейросеть, способная обучаться самостоятельно

Самообучающиеся нейросети обладают способностью учиться на входных данных без необходимости настройки вручную параметров модели. Они используют методы глубокого обучения, такие как обратное распространение ошибки, чтобы автоматически обновлять веса нейронов и улучшать качество работы.

Процесс начинается с инициализации весов и выбора гиперпараметров, после чего нейронная сеть учится на тренировочных данных, корректируя веса после каждой итерации с целью минимизировать ошибки. Для обучения могут использоваться различные виды информации, такие как изображения, звуки, тексты, и они могут также применяться для решения разнообразных задач, включая классификацию, регрессию, обработку естественного языка и компьютерное зрение.

Важным аспектом является правильный выбор гиперпараметров, таких как количество скрытых слоев, количество нейронов и скорость обучения, поскольку неправильная настройка параметров может привести к переобучению или недообучению модели и ухудшить ее производительность.

Читайте также!

«Фишки маркетинга: как показать, что ваш продукт – лучший»
Подробнее

Проблемы и риски в работе нейросетей

Процесс отбора корректных данных частично автоматизирован, но все еще требует вмешательства специалистов по Data Science. Это связано с наличием аномальных значений или выбросов в базах данных, которые не всегда могут быть автоматически обработаны. Специалисты должны решать, какие из этих аномалий следует удалить, а какие оставить.

Примером может служить анализ банком данных о клиентах и их ипотечных кредитах. Если в колонке «количество детей» у клиента имеется значение «100», это явный выброс и может быть автоматически удалено. Однако значение «10» или «20» может быть аномальным, но все равно реальным, и его важно сохранить.

В больших наборах данных могут присутствовать ошибки, поэтому полное доверие решениям нейросетей не всегда возможно. Важно избегать переобучения нейросетей, когда они слишком подстраиваются под доступные данные, так как это может снизить их способность обнаруживать новые, важные решения.

Например, нейросеть, обученная находить спам, может быть переобучена на слова «миллионер» и «наследство», и если спамер изменит одно из этих слов, она может не распознать письмо как спам.

Практическое применение нейросетей в бизнесе

  • Боты готовят пиццу, опираясь на информацию из изображений

Исследователи из массачусетского Технологического института (MTI) совместно с компанией Qatar Computing Research Institute (QCRI) разработали нейросеть под названием PizzaGAN, которая обучается готовить пиццу. Название GAN в слове PizzaGAN расшифровывается как Generative Adversarial Network и является типом нейросети.

Эта нейросеть обучается готовить пиццу, анализируя тысячи изображений этой еды. После обучения она способна не только идентифицировать разные начинки, но и определять порядок их слоев на пицце. Система может создавать пошаговые рецепты на основе одного изображения. Первые тесты показали, что нейросеть правильно определяет порядок начинки в 88% случаев. Исследователи предполагают, что эта технология может быть применена и в других сферах, не только в приготовлении пиццы.

Читайте также!

«KPI для отдела продаж: как рассчитать и внедрить»
Подробнее
  • Сеть ресторанов «Макдоналдс» предлагает меню, адаптируя его к текущей погоде

«Макдоналдс» приобрел израильский стартап Dynamic Yield за 300 миллионов долларов. Dynamic Yield занимается использованием персональных данных потребителей в сфере ритейла с помощью прогнозирующих технологий, основанных на нейросетях.

Это позволит «Макдоналдсу» получить больше информации о своих клиентах, особенно о тех, кто заказывает еду из автомобиля. Нейросеть будет запоминать предпочтения клиентов исходя из их покупок и использовать эту информацию для предсказывания их будущих заказов.

Скриншот с официального сайта Dynamic Yield
Скриншот с официального сайта Dynamic Yield

Кроме того, нейросеть в своей работе будет анализировать окружающую среду вокруг ресторана и внутри него. Например, будет учитывать погоду и предлагать холодные напитки в жаркую погоду, а также учитывать время ожидания и предлагать «быстрые» блюда в периоды повышенной посещаемости.

Эти усовершенствования направлены на улучшение обслуживания клиентов и более точное соответствие их потребностям.

  • Беспилотные автомобили

Нейросети играют важную роль в разработке технологии беспилотных автомобилей. Примером такой компании является Waymo-проект, созданный в Google, который стремится к созданию самодвижущихся автомобилей, способных функционировать без участия человека-водителя.

На данный момент эта технология находится на стадии экспериментов, и беспилотные машины пока используются на дорогах не массово. Однако основной целью проектов, таких как Waymo, является снижение роли человека-водителя в управлении автомобилем до минимума.

Нейросети обрабатывают колоссальные объемы данных и анализируют в реальном времени сигналы и информацию с датчиков, чтобы обеспечить надежное и точное управление беспилотными автомобилями, что играет ключевую роль в их безопасной и эффективной работе. Эти системы обещают уменьшить аварии на дорогах, улучшить эффективность использования топлива и оптимизировать маршруты движения, позволяя водителям переключить внимание на другие задачи, например чтение на смартфоне во время поездки.

Компания Waymo, работающая над созданием самодвижущихся автомобилей, сотрудничает с британской компанией DeepMind Technologies Limited для внедрения новейших технологий искусственного интеллекта. Одним из продуктов, приобретенных Waymo, является Population Based Training, или PBT.

Беспилотные автомобили Waymo

Цель этой совместной работы – разработка более надежных и умных систем управления автомобилями, которые позволят пассажирам без труда и безопасно достигать мест назначения. Ожидания заключаются в том, что благодаря передовым технологиям искусственного интеллекта будущее путешествие на автомобиле станет более комфортным и беззаботным, и пассажиры больше не будут заблудившимися героями, как в монологе Стракса: «Лошадь! Ты снова меня подвела! Мы заблудились, а Свитвилля так и не нашли! Ты хочешь сказать что-нибудь перед казнью?»

  • Идеальный макияж от нейросети

Компания IL MAKIAGE, производитель декоративной косметики, внедрила нейросети для создания персонализированных рекомендаций по макияжу. Их платформа PowerMatch использует данные о 700 различных типах кожи, объединяя сотни тысяч точек данных. Алгоритм с точностью в 90%.

Для получения персонализированных рекомендаций клиентам нужно заполнить анкету, ответив на несколько десятков вопросов и сделать фотографию лица. Затем система предоставляет идеальные варианты для выбора теней и другой косметики, соответствующей индивидуальным особенностям.

Хотя такие инновации могут сделать повседневный макияж более точным и удобным для большинства пользователей, услуги опытных визажистов, вероятно, не станут лишними для особых случаев и событий, где требуется более сложный и творческий подход к макияжу.

  • Поиск похожей мебели по фото

Российская компания Sarafan Technology разработала инновационный виджет Sarafan.AI, который получил первоначальное признание от мебельного интернет-журнала «Домашний очаг». Этот умный виджет способен распознавать мебель на фотографиях. Если вам нравится какой-то предмет мебели, светильник или бытовая техника, Sarafan.AI предложит вам аналогичные предметы из различных мебельных магазинов. Вы получите ссылки на места, где можно приобрести интересующую вас мебель или подобные товары. Эта программа работает на облачном сервисе Microsoft Azure.

Искусственный интеллект становится все более доступным для компаний и предоставляет им возможность выделиться на конкурентном рынке, оптимизировать внутренние бизнес-процессы и повысить лояльность клиентов. AI также способен предложить рациональные решения для различных проблем и внести креатив в бизнес-процессы.

Популярные нейросети для бизнеса

Ниже представляем список наиболее популярных нейросетей для решения самых разнообразных задач. Встречаются как платные, так и бесплатные сервисы. Каждый имеет свои преимущества и недостатки.

Для генерации логотипа

Нейросети предоставляют удивительные возможности для создания визитных карточек, логотипов и названий брендов. Вот некоторые инструменты и платформы, которые позволяют легко создавать дизайн-элементы:

  • Logoai. Этот генератор способен создать десятки различных вариантов логотипов на основе ваших запросов. Производитель заверяет, что нейросеть проявит креативность и талант.

    Нейросеть Logoai
    Скриншот примеров логотипов с официального сайта Logoai
  • Namelix. Поможет вам придумать имя для вашего бизнеса. Вам нужно предоставить «облако тегов», то есть ключевые слова, связанные с вашим брендом, и нейросеть займется подбором названия.

  • Namecheap. Этот инструмент может создать оригинальные логотипы всего за 5 минут. Вы указываете параметры, выбираете цвета, стиль, а искусственный интеллект создает логотип, учитывая современные тенденции.

  • Looka. Готова разработать логотип по вашему описанию и внести коррективы. Логотип может быть как простым, так и сложным, черно-белым или цветным, а стиль можно выбрать по желанию.

Генерация текста

Искусственный интеллект становится все более важным инструментом для создания текстов и контента. Несколько платформ предоставляют возможности для автоматической генерации текстов:

  • OpenAI – ChatGPT. Инструмент создан OpenAI и способен генерировать интересные тексты, отвечать на вопросы и выполнять множество других задач. Нейросеть ChatGPT работает с текстами на разные темы и быстро анализирует большие объемы информации.

    СhatGPT

  • Smodin.io. Платформа может создавать тексты и сочинения на основе заданных заголовков. Она обладает высокой креативностью и может генерировать оригинальные тексты на различные темы.

  • Outranking.io. Специализированная платформа использует данные и исследования для улучшения SEO-контента. Она помогает оптимизировать контент для поисковых систем, предоставляя уникальные результаты.

  • Caktus.ai. Инструмент создает эссе и статьи на английском языке. Он особенно полезен для компаний, работающих с англоязычной аудиторией, и может значительно сократить время, необходимое для создания контента на английском языке.

Генерация картинок

Искусственный интеллект предоставляет множество возможностей для поиска и создания необходимых иллюстраций и изображений. Вот несколько инструментов и сервисов, которые помогают решать эту проблему:

  • Midjourney. Генерирует изображения в разных стилях на основе текстового описания. Для работы с нейросетью Midjourney необходимо иметь богатый словарный запас и умение точно описать то, что вы хотите получить.

    Нейросеть Midjourney

  • Stable Diffusion. Способен создавать реалистичные фотоизображения на основе текстовых описаний, а также предоставляет возможность получить уникальные изображения, которые можно использовать без ограничений в рекламных материалах и других проектах.

  • MyHeritage. Анимирует фотографии, добавляя динамику и эмоциональную выразительность статичным изображениям. Это может придать вашим фотографиям дополнительное настроение.

  • Creator.nightcafe.studio. Создает произведения искусства с использованием возможностей искусственного интеллекта. Может быстро и легко выдать удивительные изображения, которые могут быть использованы в различных проектах.

Генерация и обработка звука

Искусственный интеллект играет важную роль в создании звукового контента и озвучивании текстов. Вот несколько инструментов и сервисов, которые позволяют использовать искусственный интеллект в этой области:

  • Headliner.app. Озвучивает текст с помощью голосового синтезатора. Он позволяет создавать аудиокниги из текстов, а также преобразовывать документы в аудиоформат для удобства прослушивания. Это полезно, например, при изучении материала в дороге.

  • Imaginarysoundscape. Создает звуковой ландшафт, описывая содержание изображений. Он позволяет преобразовать визуальные элементы на фотографиях в звуковое оформление.

  • Riffusion. Генерирует музыку на основе текстовых описаний. Он может быть полезен при создании видеороликов, рекламных материалов и других проектов, где требуется музыкальное сопровождение.

  • Podcast Adobe. Помогает улучшить качество звука, делая его близким к студийному. Это особенно важно для производства видеороликов и для озвучивания текстов.

Скачайте полезный документ по теме:
Чек-лист: Как добиваться своих целей в переговорах с клиентами

Обработка фотографий

Искусственный интеллект теперь может облегчить и усовершенствовать процесс обработки фотографий, что ранее требовало много времени и усилий. Вот несколько инструментов и сервисов, которые используют искусственный интеллект для улучшения и стилизации фотографий:

  • Colorize.cc. Способен раскрашивать черно-белые фотографии, делая это настолько реалистично, что отличить результат от оригинала бывает сложно. Он подбирает естественные цвета для изображений.

  • Imglarger. Улучшает качество фотографий, автоматически анализируя и оптимизируя такие параметры, как яркость, баланс белого и освещение. Это позволяет значительно улучшить изображения за считанные минуты.

  • Goart.fotor. Стилизует фотографии в манере известных художников, воссоздавая как цветовую гамму, так и уникальный почерк каждого мастера. Вы можете выбрать стиль Ван Гога, Дали или кого угодно.

  • Fusionbrain.air. Преобразует фотографии в художественные произведения, учитывая ваши предпочтения. Вы можете выбрать собственный стиль или стиль конкретного художника, фотографа или дизайнера.

Часто задаваемые вопросы о работе нейросетей

Часто задаваемые вопросы о работе нейросетей

Какие могут возникнуть юридические вопросы при применении нейросетей?

В России на данный момент законодательство не имеет четких норм, касающихся юридического статуса произведений, созданных с использованием нейросетей. Вопросы остаются открытыми относительно правового регулирования всего созданного нейросетями, работающими на территории страны. Тем не менее, юридические проблемы возникнут:

  • если вы публикуете контент, созданный нейросетью, и он является оскорбительным или нарушает права других лиц;

  • если контент, созданный нейросетью, нарушает авторские права – например, получившаяся картинка слишком похожа на произведение художника.

Нейросеть может не работать в России из-за ограничений или недоступности определенных интернет-ресурсов и сервисов на территории страны.

Можно ли сказать, что нейросети представляют собой разновидность машинного обучения?

Нейронные сети, такие как Deep Learning (глубокое обучение), представляют собой отдельную область в рамках машинного обучения, которая отличается от классического подхода. В стандартном машинном обучении обычно предоставляются конкретные инструкции по выполнению задач, в то время как нейронные сети способны находить признаки и решать задачи без точного описания этих признаков. Вместо этого для обучения нейросетей задаются коэффициенты и желаемые результаты для различных входных данных.

Может ли нейронная сеть заменить человека?

Нейросети могут решать задачи, сходные с теми, которые выполняет человеческий мозг, но их надежность не всегда абсолютна. Иногда вероятность ошибки нейросетей выше, чем у человека, и потенциальная стоимость таких ошибок может быть очень высока. Поэтому в настоящее время нейросети чаще используются в качестве инструмента для поддержки и помощи человеку, а не для полной его замены.

В разных областях, начиная с медицины и финансов и заканчивая транспортом и робототехникой, нейросети находят широкое применение, но они также имеют свои ограничения и требования к качеству данных и алгоритмам обучения, что может привести к ошибкам и неточностям.

Несмотря на это, исследования в области искусственного интеллекта продолжаются, и развитие нейросетей может привести к появлению новых возможностей и преодолению ограничений.

Облако тегов
Понравилась статья? Поделитесь:
Забрать подарки
из закрытой базы
Скачать 7,4 MB
Полезные
материалы
для руководителей
Скачать 3,2 MB
Елена Койгородова
Елена Койгородова печатает ...