Нейросеть из полученных данных выявляет закономерности. Затем она корректирует параметры так, чтобы максимально точно предсказывать решения аналогичных задач. Таким образом, нейросеть обучается на примерах.
Нейросети применяются в различных сферах: образование, здравоохранение, финансы. Разные виды нейросетей можно оптимизировать для выполнения конкретных задач, обучить под свои требования.
Нейросеть StyleGAN генерирует лица несуществующих людей.
Виды нейросетей:
- Перцептрон. Нейросеть была предложена Фрэнком Розенблаттом, она состоит из одного слоя нейронов. Ее можно использовать для классификации информации.
- Многослойный перцептрон. Это нейросеть с несколькими скрытыми слоями. Ее можно использовать для задач обучения с учителем.
- Сверточные. Они умеют эффективно выявлять иерархические паттерны, подходят для обработки графики. Примеры: AlexNet, VGG, ResNet.
- Рекуррентные. Такие нейросети умеют обрабатывать последовательные данные и при этом сохранять информацию о предыдущих состояниях. Пример: LSTM.
- Автокодировщики. Эти нейросети можно использовать для уменьшения размера данных и извлечения важных признаков. Пример: VAE.
- Сети глубокого усиления обучения. Такие нейросети применяются в обучении с подкреплением. Пример: DQN.
- Сети генеративных моделей. Здесь применяется две нейросети — генератор и дискриминатор. Цель — создание новых данных из обучающего набора. Пример: StyleGAN.
Нейросети предоставляют много возможностей для бизнеса. Их можно применять для анализа данных, прогнозирования, улучшения клиентского опыта, автоматизации и оптимизации бизнес-процессов, финансового анализа.
