Нейронные сети искусственного интеллекта охватывают примерно 10 основных направлений. Приведем краткий обзор этих направлений:
Компьютерное зрение
Эта область фокусируется на обработке изображений и видео, включая такие задачи, как обнаружение объектов, выделение объектов и классификация изображений. В настоящее время это одно из самых популярных направлений в ИИ.
Обработка текста (NLP – Natural Language Processing)
Обработка текста занимает позицию второго по популярности направления в ИИ. Оно включает в себя задачи от простой классификации текстов и поиска семантических блоков до более сложных приложений, таких как чат-боты, перевод, резюмирование текста, системы ответов на вопросы, завершение текста и многие другие.
Обработка табличных данных
Эта область в основном занимается классификацией и оценкой табличных данных, таких как скоринг страховых полисов или оценка стоимости квартир, среди аналогичных задач.
Обработка временных рядов
Обработка временных рядов обычно используется в торговых или финансовых контекстах и заключается в прогнозировании будущих тенденций в данных временных рядах за определенный период.
Обучение с подкреплением
Ожидается, что в период с 2025 по 2030 год это передовое направление будет стремительно развиваться. Обучение с подкреплением позволяет нейронным сетям действовать в режиме реального времени, анализируя последствия своих действий, определяя, какие действия приводят к успеху или неудаче. Этот подход находит применение в таких областях, как управление роботами, торговые алгоритмы, боты для продаж и боты для киберспорта.
Обработка звука
Нейронные сети используются в этой области для классификации аудио или выявления закономерностей в аудиоданных.
Распознавание речи (Speech-to-Text)
Расположенное на пересечении текста и аудио, распознавание речи подразумевает преобразование человеческой речи из аудиоформы в текст.
Генеративные сети
Эти сети, также называемые машинным обучением, обладают способностью генерировать различные формы творческого контента, такие как изображения, музыка, поэзия, сценарии фильмов, концепции дизайна интерьера и 3D-модели кухонь или планировок квартир. Именно эта область представляет собой наиболее быстро развивающееся направление в ИИ в настоящее время.
Генетические алгоритмы
Генетические алгоритмы, применяемые в эволюционном моделировании, используются для решения задач оптимизации, включая составление расписания, логистику, управление лифтами и размещение освещения в помещении. Генетические алгоритмы также могут помочь в автоматизации выбора архитектур нейронных сетей.
Интеграция в production
Кроме того, разработчики должны хорошо знать язык программирования Python и быть знакомы с интеграцией нейронных сетей в производственную среду. Под интеграцией в производство понимается процесс соединения нейронной сети с конечным программным обеспечением, таким как мобильные приложения, веб-сайты, системы 1С, CRM, квадрокоптеры или конвейерные ленты.
Читайте также
15.06.2023
Объяснение основ нейронных сетей и их значение в различных областях
Введение в нейронные сети Объяснение основ нейронных сетей и их значение в различных областях Нейронные…
09.06.2023
Топ аниме нейросетей – превращаем фото в аниме картинку
Топ-9 генераторов ИИ для создания аниме картинок из фото и текста Откройте для себя 9…
08.06.2023
Нейросети – изменение цвета волос, подбора причёски и макияжа онлайн.
5 лучших приложений для окрашивания волос с бесплатной виртуальной примеркой в 2023 году Окунитесь в…
06.06.2023
Маникюр приложение для дизайна ногтей – примерка ногтей
YouCam Nails – приложение для дизайна ногтей Откройте для себя революционное веб-приложение YouCam Nails, которое…
