Читать книгу Нейросети для бизнеса и SMM онлайн
Виды нейросетей и задачи, которые они решают
Существует несколько основных видов нейронных сетей, каждый из которых разработан для решения конкретных задач.
Искусственные нейронные сети (Artificial Neural Networks, ANN)
Базовый тип нейронных сетей. Используется для широкого спектра задач, в том числе распознавания образов и классификации – распределения разнородных объектов по группам на основании каких-либо признаков, например, для распознавания образов в медицинской диагностике.
ANN применяют для анализа медицинских изображений – рентгеновских снимков, МРТ, сканов компьютерной томографии. Нейросеть помогает врачам находить и классифицировать различные заболевания – рак, нарушения сосудов или скрытые травмы.
Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN)
Оптимизированы для обработки изображений и видео. Они используют специальные фильтры, чтобы понять, что есть на картинке и какие детали важны, и часто применяются в компьютерном зрении – анализе изображений и видео. К примеру – при распознавании лиц для разблокировки смартфонов.
Когда включаете смартфон, встроенная камера захватывает изображение вашего лица. Затем CNN анализирует изображение, выделяя ключевые черты лица – расположение глаз, носа и рта. Нейросеть сравнивает эти черты с заранее сохраненными данными о лице пользователя. Если CNN определит, что это ваше лицо, смартфон разблокируется.
Рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks, RNN)
Разработаны для работы с последовательными данными – текстами, временными рядами и аудио. RNN обладают памятью и могут учесть важный контекст из прошлых данных. Могут использоваться для автоматического анализа тональности текстов в соцмедиа. Это позволяет компаниям и маркетологам понять, как пользователи относятся к продуктам, бренду или услугам.
Сети генеративных состязаний (Generative Adversarial Networks, GAN)
GAN состоят из двух нейронных сетей – генератора и дискриминатора. Это как две команды: одна создает новые данные, а другая проверяет, насколько они хороши.