El Auge De : La Que Hace De Las Redes Neuronales, ¿por Qué Se Necesita Y Cuánto Dinero Pueden Traer

Redes neuronales — una de las direcciones en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial. La idea es que lo más cerca posible simular el trabajo humano el sistema nervioso — a saber, su capacidad de aprendizaje y la corrección de errores. Esta es la característica principal de cualquier red neuronal — es capaz de aprender por sí mismo y actuar en base a la experiencia anterior, cada vez haciendo de todo menos errores. imita no sólo la actividad, sino también la estructura del sistema nervioso humano.

Esta red se compone de un gran número de independientes de computación de los elementos (“neuronas”). En la mayoría de los casos, cada uno de los “neurona” se refiere a una capa específica de la red. Las entradas de manera secuencial, se procesan todas las capas de la red. La red conoce los parámetros de cada una “neurona” y el orden de funcionamiento de todo el sistema, que puede cambiar en función de los resultados obtenidos en las anteriores conjuntos de datos de entrada. El jefe de la dirección de la “Búsqueda de Mail.ru” en Mail.Ru Group andrés kalinin observa que las redes neuronales son capaces de resolver la misma tarea, al igual que otros algoritmos de aprendizaje automático, la diferencia radica sólo en el enfoque para el aprendizaje.

Todas las tareas que se pueden resolver de una red neuronal artificial, de una manera u otra están relacionados con el aprendizaje. Entre las principales áreas de aplicación de redes neuronales — previsión, la toma de decisiones, reconocimiento de imágenes, optimización, análisis de datos. Director de programas de cooperación en materia de tecnología de Microsoft en rusia vlad da cuenta de que ahora se aplican en todas partes. “Por ejemplo, muchos de los grandes sitios de internet utilizan para hacer la reacción en el comportamiento de los usuarios más natural y útil a su público.

están en la base de la mayoría de los sistemas de reconocimiento y síntesis de voz, así como el reconocimiento y procesamiento de imágenes. Se aplican en algunos sistemas de navegación, ya sea industriales, los robots o vehículos no tripulados. Los algoritmos basados en protegen los sistemas de información de los ataques de seguridad y ayudan a identificar los contenidos ilícitos en la red”. En el corto plazo (5-10 años), considera , las redes neuronales se utilizarán aún más.

Imagínese agrícola de alimentos, actuadores que ofrecen multitud de cámaras. Hace cinco mil imágenes por minuto de cada planta en la banda de su trayectoria y, con la , analiza — mala hierba si esto no afectó de si se trata de enfermedades o plagas. Y procesa cada planta individualmente. Ciencia ficción.

Ya no es. Y después de cinco años podría convertirse en la norma. Jefe del laboratorio de los sistemas neuronales y el aprendizaje profundo Centro de los sistemas vivos mipt miguel lleva estimado mapa de desarrollo de redes neuronales en 2016-2018 años.

El director de difusión de la tecnología de “yandex” gregorio considera que la base para la distribución de en los próximos cinco años será la capacidad de estos sistemas a tomar decisiones diferentes. “Lo principal que ahora hacen de las redes neuronales para la persona, se libran de exceso de toma de decisiones. Para que se puede utilizar prácticamente en todas partes, donde no se toman demasiado soluciones inteligentes a una persona viva. En los próximos cinco años va a utilizar precisamente esta habilidad, que reemplazará a la toma de decisiones de los seres humanos en una simple máquina”.

Los científicos se ocupan de la creación de redes neuronales artificiales de más de 70 años. El primer intento de formalizar neuronal en la red llevan a 1943, cuando dos científicos estadounidenses (warren mc y walter pitts) presentaron un artículo sobre la lógica, el cálculo humanos de las ideas y la actividad neural. Sin embargo, hasta hace poco tiempo, dice andrés kalinin de Mail.Ru Group, la velocidad de funcionamiento era demasiado bajo para que puedan ser objeto de amplia difusión, y por lo tanto, estos sistemas se utilizaban básicamente en el desarrollo, relacionados con la informática de la visión, y en el resto de las regiones, se aplicaron otros algoritmos de aprendizaje de máquina.

Laborioso y prolongado parte del proceso de desarrollo de la red neuronal — su formación. Para la red neuronal podría correctamente las tareas, es necesario “echar” a su trabajo en decenas de millones de conjuntos de datos de entrada. Precisamente con la aparición de las diferentes tecnologías de aceleración y vinculan la difusión de andrés kalinin y gregorio . Lo principal que ha ocurrido ahora, la aparición de diferentes trucos que permiten las redes neuronales, y mucho menos vulnerables a la capacitación. “En primer lugar, apareció un gran público y una matriz de señalizados de imágenes (ImageNet), en los que se puede estudiar.

En segundo lugar, las modernas tarjetas gráficas le permiten cientos de veces más rápido enseñar y a su utilización. En tercer lugar, aparecieron listo, , las imágenes, a partir de las cuales puede hacer que sus aplicaciones, no haciendo larga la preparación de a trabajar. Todo esto proporciona una muy potente desarrollo de específicamente en el área de reconocimiento de patrones”, comenta kalinin. “Es muy fácil de calcular. Puede tomar cualquier ámbito en el que se utiliza trabajo, por ejemplo, el trabajo de los operadores de centros de llamadas y simplemente deducir todos los recursos humanos.

Yo diría que se trata de el mercado, incluso dentro de un mismo país. ¿Cuántas personas en el mundo involucrado en el trabajo, se puede comprender fácilmente. Así que incluso muy abstracto diciendo, creo que se trata de mercado en todo el mundo”, dice el director de difusión de la tecnología de “yandex” gregorio . Según algunas estimaciones, más de la mitad de las profesiones se automatiza – esto es, la cantidad máxima a que se puede ampliar el mercado de los algoritmos de aprendizaje de máquina (y las redes neuronales, en particular). “Los algoritmos de aprendizaje automático es el siguiente paso en la automatización de cualquier proceso, en el desarrollo de cualquier software.

Por lo tanto el mercado como mínimo coincide con el de todo el mercado, sino que lo supera, porque es posible hacer nuevas soluciones inteligentes, inaccesibles a la antigua”, continúa el director de la dirección de la “Búsqueda de Mail.ru” en Mail.Ru Group andrés kalinin. En los últimos meses han aparecido en el mercado varios grandes de entretenimiento de los proyectos que utilizan las redes neuronales es y popular videoservicio MSQRD, que ha comprado la red social Facebook, rusos y aplicaciones de procesamiento de imágenes de Prisma (en el mes de junio ha atraído la inversión de Mail.Ru Group) y Mlvch y otros. La capacidad de sus propias redes neuronales hecho Google (tecnología AlphaGo ganó el campeón de go en marzo de 2016, la corporación vendió en una subasta el 29 de cuadros, pintados y así sucesivamente) y Microsoft (proyecto CaptionBot, discierne la imagen en las imágenes y automáticamente se genera la firma de él; el proyecto de WhatDog, por las fotos, define la raza de perro; servicio de HowOld que determina la edad de la persona de la imagen y así sucesivamente), y “Yandex” (en el mes de junio el equipo incorporó en la aplicación Auto.ru” herramientas para el reconocimiento de coches en las imágenes; presentó grabado álbum de música; en el mes de mayo ha creado el proyecto LikeMo.net para pintar en el estilo de los famosos pintores). Estos servicios de entretenimiento se crean más no para resolver los problemas mundiales, que se centran , y para demostrar la capacidad de la red neuronal y la celebración de su aprendizaje.

“El juego es un rasgo característico de nuestro comportamiento como especie. Por un lado, en situaciones de juego se puede simular casi todos los escenarios típicos de la conducta humana, y, por el otro — y los creadores de juegos y, especialmente, los jugadores pueden obtener del proceso de un montón de diversión. Hay puramente utilitario aspecto. Bien diseñado juego trae no sólo la satisfacción de los jugadores.

En el proceso de los juegos que enseñan a el algoritmo de. Ya que en la base de la apenas y tiene como base la capacitación a los ejemplos de”, — dice vlad de Microsoft. “En primer lugar, esto se hace para mostrar las posibilidades de la tecnología. Otra causa que, en realidad, no hay. Si se trata de un Prisma, es claro, para que ellos lo hicieron.

Los chicos han construido algunos de pipeline, que les permite trabajar con imágenes. Para demostrar ello, se escogieron bastante sencilla de crear . Por qué no. Esto es sólo una demostración del trabajo de los algoritmos”, dice gregorio de “yandex”. Otra opinión andrés kalinin de Mail.Ru Group.

“Por supuesto, con eficacia desde el punto de vista del público. Por otro lado, yo no diría que los productos de entretenimiento no se pueden aplicar en áreas más útiles. Por ejemplo, la tarea de la estilización de las imágenes es muy importante para una serie de industrias (diseño, videojuegos, dibujos animados, son sólo algunos ejemplos), y aprovechar puede optimizar considerablemente el costo y los métodos para la creación de contenido para ellos”. Como señala andrés kalinin, a fin de cuentas, la mayoría de los miembros presentes en el mercado de redes neuronales poco que difieren. “La tecnología a todos alrededor de la misma.

Pero el uso de — es un placer, que pueden permitirse el lujo de no todos. Para entrenar neuronal en la red y poner en ella una gran cantidad de experimentos, necesita grandes objetivos de aprendizaje de la multitud y el parque de máquinas costosas tarjetas gráficas. Es evidente que esas oportunidades que tienen las grandes empresas”, dice. Entre los principales jugadores del mercado de kalinin, menciona a Google y su subsidiaria de Google DeepMind, que ha creado una red de AlphaGo, y Google Brain. Sus propios desarrollos en esta área es el de Microsoft — se ocupa de ellos el laboratorio de Microsoft Research.

La creación de redes neuronales se ocupan en IBM, Facebook (unidad de Facebook AI Research), Baidu (Baidu Institute of Deep Learning) y otros. Muchos de los desarrollos en curso en las universidades de todo el mundo. El director de difusión de la tecnología de “yandex” gregorio observa que interesantes desarrollos en el área de las redes neuronales se encuentran entre las empresas de nueva creación. “Me hubiera acordado, por ejemplo, la empresa ClarifAI. Es una pequeña startup, de hecho, cuando los nativos de Google.

Ahora son tal vez el mejor de todos en el mundo saben determinar el contenido de la imagen. Por se refieren MSQRD, y el Prisma, y otros. En la rusia de los desarrollos en el campo de las redes neuronales no solo se dedican a la creación de empresas, sino también las grandes empresas de tecnología — por ejemplo, la celebración de Mail.Ru Group aplica para el procesamiento y la clasificación de los textos en “Buscar”, el análisis de la imagen. La compañía también mantiene un desarrollo experimental relacionados con los robots y sistemas de cuadros de diálogo.

La creación de sus propios se ocupa y “Yandex”. “Básicamente, las redes ya se utilizan en el trabajo con imágenes, con sonidos, pero estamos explorando sus posibilidades y en otras áreas. Ahora tenemos una gran cantidad de experimentos ponemos en el uso de en el trabajo con el texto”. El desarrollo se realizan en las universidades.

En “”, mipt, la universidad estatal de moscú, sms y otros.

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