Внимание! Сайт не гарантирует того, что представленный текст разрешён по возрасту. Не рекомендуется пользоваться сайтом, если вам меньше 18 лет.
" ... Нейронные сети уже называют Software 2.0. В отличие от классического подхода к разработке (Software 1.0) они не требуют написания пошаговых инструкций для компьютера. Достаточно указать конечную цель (например, выиграть в го), а также задать структуру сети и сигналы для обучения. Далее нейросеть сможет выучить необходимые зависимости в данных для решения задачи, используя имеющиеся в ее распоряжении вычислительные ресурсы. ... "
" ... Никто не сможет точно рассказать, как именно нейросеть учится распознавать лица, на что она обращает внимание. Многим факторам, на основании которых нейросеть распознает лица, она научилась сама. Она сравнивает миллионы фотографий, находит общие признаки и учитывает их внутри своей системы. При обучении нейросеть в явном в виде не выдает различие между разными типами лиц по расовому признаку, но в своих найденных признаках свойство расы может быть отражено, так как оно помогает нейросети ориентироваться по разным типам лиц. Эти признаки могут никак не интерпретироваться человеком, потому что это набор нулей и единиц. ... "
" ... Обычный человек может достаточно неплохо считывать особенности характера собеседника по чертам его лица, у опытных психологов и HR-специалистов эта способность развита лучше. Значит, этому можно научить и нейросеть, если загрузить в нее достаточно данных, решили в BestFitMe. ... "
" ... По функционалу CRM становится похожа на искусственную нейросеть, пусть и реализованную с помощью довольно громоздких устройств. На условном примере становится понятно: система способна заменить целую команду маркетологов и администраторов, поместив их в ноутбук! Техника следующего поколения будет компактнее, быстрее и дешевле, но учиться работать на ней нужно уже сейчас. ... "
" ... Современные технологии машинного обучения — еще большая магия. Современному искусственному интеллекту не нужно описывать структуру данных и придумывать правила. Нужно просто дать миллион предложений и показать в них тысячу символов, похожих на «р». Искусственная нейронная сеть обучится на этих примерах, сама найдет в них закономерности и начнет порождать свои решения, выбирая все «р». Если вы спросите инженера по глубокому обучению, как его нейросеть поняла, что эта закорючка тоже буква «р» (она же вообще не очень похожа на «р», у нее половина буквы не пропечаталась), он вам ответит: «Я не знаю, так обучилась система». Это очень похоже на черный ящик и на то, как думает человек: нейронная сеть сама строит свои нейронные связи так, что начинает «понимать» входящий сигнал. ... "