Багато сучасних технічних розробок базуються на принципах штучного інтелекту і нейронних мереж.
Нейромережа працює за схожим з людським мозком алгоритмом, за допомогою задіяння штучних нейронів і синапсів.
Нейронні мережі відповідають за вирішення складних логічних і математичних задач. Вони ідеальні для класифікації і аналізу інформації, складання прогнозів і імовірнісних подій.
Також мережі добре справляються з розпізнаванням певної інформації. Кожен нейрон в мережі є незалежною обчислювальної одиницею і провідником, що передає інформацію. У всій мережі є вхідний шар, який одержує певний набір даних і вихідний – видає результат. Синапси є сполучними ланками нейронів і формують основу нейронної мережі.
Система здатна розвиватися стрімкими темпами. В основу навчання входять два типи подачі інформації: передача даних наставником (завантаження необхідних даних) і приватне навчання. Ефективність обох методів вражає. Машина може показувати високу точність формування відповідей, різних рішень і процесів.
Розпізнавання мови з точністю в 97%
До недавнього часу, різні системи перекладу мов, розпізнавання мови, осіб і картинок вимагали наявності продуктивних дата-центрів для обробки даних і видачі інформації. Корпорації на кшталт Google і Microsoft вже створили свої нейронні додатки, здатні працювати автономно на пристроях користувачів без необхідності підключатися до серверів. Спеціальний софт можна скачати на мобільний телефон або комп’ютер.
Але зовсім недавно групою вчених з Університету Ватерлоо була розроблена система розпізнавання мови. Цей унікальний програмний продукт назвали EdgeSpeechNets. Софт працює на базі нейронної мережі і використовується для розпізнавання мови. Творці стверджують, що програма невимоглива до заліза і показує значні 97% точності розпізнавання навіть на старих смартфонах. Процес розпізнавання вловлює навіть швидко сказані слова і акценти з інтонаціями. Такий підхід може використовуватися при синхронному перекладі, оцифрування мови і зчитуванні інформації з різних носіїв.
Нейромережі в онлайн казино і ставках
Гемблінг в Інтернет також вважається однією з цікавих і перспективних ніш для впровадження нейронних мереж. Якщо ознайомитися з онлайн казино, які доступні на території України для гри на гривні, то можна помітити, що багато хто з них використовують самонавчальні системи і впроваджують їх у вигляді ботів і т.д. Наприклад, одним із знакових подій, які показали ефективність машини, які самі став алгоритм DeepStack, який обіграв професійних гравців в Техаський Холдем. Протягом двадцяти днів машина обігравала чотирьох професіоналів карткового мистецтва із загальним рахунком в 120 тисяч рук. Для запуску програми достатньо потужностей середньостатистичного ноутбука або навіть смартфона.
Ставки на спорт також стали частиною тіста для нейронних мереж. В університеті Лозанни створили мережу, яка аналізує футбольні команди, їх статистику матчів, індивідуальну ефективність кожного члена команди і безліч інших параметрів. При складанні коефіцієнтів на матч, букмекери орієнтуються на стадний інстинкт натовпу і певний набір кліше. Програма використовує більш точні обчислення. Як результат, мережа спрогнозувала точний результат в 80% випадків.
Нейронні мережі також починають використовувати при тестуванні ігрових автоматів і емуляторів. Система збирає статистичні дані та аналізує безліч показників. На основі отриманих даних, програма дозволяє прогнозувати той чи інший результат з високою точністю. Революційний підхід до запам’ятовування і оперування великою кількістю інформації сприяє застосуванню нейромережі в багатьох іграх і прогнозах.
Штучні нейронні мережі в комп’ютерній безпеці
Технології настільки швидко розвиваються, що багато пересічних громадян не встигають стежити за новинами. Останнім часом активно використовуються нейромережі в комп’ютерній безпеці. Завдяки швидкому самонавчання і можливості подгрузки даних, система може аналізувати вступну інформацію і визначати відхилення від норми. Алгоритм розпізнавання осіб працює за тим же принципом. Система вибудовує модель особи, його міміку і особливості. Створюється сітка з відмінних рис, які запам’ятовуються програмою. Таким чином, софт або різні об’єкти знаходяться під надійною цілодобовою захистом.
Алгоритми здатні до самонавчання і виявлення раніше прихованих вразливостей систем безпеки. Система захисту здатна адаптуватися до постійних змін і блокувати доступ до даних від сторонніх запитів або при зломі. Збір і аналіз біометричних даних – одне з провідних напрямків сучасних нейронних мереж. Система може перенаправляти шкідливі запити, захищаючи основні бази даних, захищаючи сервера від DDoS-атак. Сторонні користувачі не зможуть отримати доступ до важливих частин обладнання або програмного комплексу.