В статье мы расскажем о специалистах по нейронным сетям. Разберемся, что входит в их обязанности и сколько они зарабатывают. А также вы узнаете, как обучиться проектировать нейросети и что для этого нужно знать.
Как работает нейронная сеть — примеры
Нейронная сеть – это сложная математическая модель, представленная в виде программного обеспечения и работающая подобно биологической нервной системе живого организма. Ее можно назвать искусственным примитивным аналогом человеческого мозга.
Говоря простыми словами, нейросеть – это компьютерная программа, которая распознает информацию и на ее основе выявляет закономерности, строит прогнозы, дает рекомендации или принимает решения.
Искусственный интеллект – обширная и перспективная отрасль науки, частью которой является направление Machine Learning (машинное обучение). Оно также состоит из множества алгоритмов, самым интересным из которых считаются нейросети.
Нейронную сеть можно разделить на несколько слоев:
6000 рублей с помощью нейронных сетей Лёгкая ниша для заработка на дому
- Первые – принимают огромные массивы данных в виде текстов, таблиц, изображений, аудио и видео.
- Средние – анализируют полученную информацию, сопоставляют разные наборы данных в различных модификациях. Например, обработка визуального контента происходит при помощи компьютерного зрения, а текстового – методами распознавания естественного языка (NLP).
- Последние – выдают конечный результат. Например, обработав миллионы фотографий, нейросеть может научиться определять породу собак по картинке.
Технология применяется для решения множества задач в разных отраслях – от разработки приложений для смартфонов до поиска месторождений нефти.
Другие примеры того, что умеют делать нейросети:
- Отслеживать подозрительные платежи среди банковских транзакций и выявлять мошеннические схемы.
- Строить рекомендательную систему, например, подборку фильмов на основе предпочтений конкретного пользователя.
- Распознавать и воспроизводить голос и сигналы – так работают голосовые помощники Алиса, Siri, Олег, боты в call-центрах.
- Генерировать изображения, например, лицо несуществующего человека. Благодаря этой возможности появились дипфейки.
- Находить объекты на множестве снимков. Эта технология используется для поиска пропавших людей (например, делаются снимки леса с высоты, а компьютер ищет на них человека).
- Сегментировать предметы по классам – применяется для безопасных полетов или езды беспилотников.
- Проектировать онлайн-переводчики – благодаря нейросетям с каждым годом качество текстов становится все лучше.
Чем занимается разработчик нейросетей
Специалист по нейросетям создает саму модель и занимается ее обучением. Расскажем подробнее, что входит в обязанности представителя этой профессии:
- Обсуждение брифа с заказчиком или руководством, определение задач, выбор алгоритмов под поставленную цель.
- Полное изучение и аналитика области, для которой создается ML-модель.
- Оценка рисков внедрения нейросети на заданном участке.
- Поиск источников информации, визуализация данных, формулирование гипотез о возможных взаимосвязях и закономерностях.
- Разработка архитектуры и проектирование нейронной сети с помощью языков программирования.
- Реализация алгоритмов машинного обучения.
- Тренировка нейросети на основе специально подготовленных примеров.
- Проверка работы и исправление ошибок, чтобы в последующем программа принимала верные решения.
- Доработка существующей сетевой модели.
- Создание ПО для поддержания работающей нейронной сети.
- Устранение возникающих проблем, например, распознавание системой изображения на рекламном плакате как реального человека.
Подборка курсов Все онлайн-курсы по нейронным сетям в 2023 году
Посмотреть подборку
Где учат создавать нейронные сети
Получить профильное образование можно в высшем учебном заведении или дистанционно в онлайн-школе.
💰 Как Заработать от $100 в день с помощью Искуственного Интеллекта (заработок в интернете)
Есть несколько факультетов, где можно учиться созданию нейронных сетей:
- Программирование и информационные технологии.
- Программное обеспечение и интеллектуальные системы.
- Информационная аналитика и обработка больших данных.
- Математика в цифровой экономике.
- Компьютерные системы.
Перечислим вузы для разработчиков нейросетей:
- Российский университет дружбы народов (г. Москва).
- Московский авиационный институт.
- Технический университет связи и информатики (г. Москва).
- Национальный исследовательский университет ИТМО (г. Санкт-Петербург).
- Университет Иннополис (г. Казань).
Стоимость годового обучения в регионах начинается от 100 000 рублей, в столице превышает 200 000 руб. К примеру, цена за год в МГУ им. Ломоносова составляет около 390 тысяч рублей, в Высшей школе экономики – 440 тыс. руб.
Достойная альтернатива учебе в вузе – это онлайн-школа. Полный курс для начинающих разработчиков нейросетей содержит не только теоретические лекции по математике, статистике, теории вероятности, но и практические занятия разных форматов: уроки с разбором реальных кейсов, домашние задания, разработка собственных ML-моделей и рекомендательных систем, участие в хакатонах и соревнованиях на Kaggle.
На нашем сайте собраны проверенные онлайн-курсы по созданию нейросетей. С помощью фильтра легко найти вариант по своим критериям: цене, сроку или формату занятий. У нас вы можете сравнить условия программ и почитать отзывы учеников.
По итогу дистанционного обучения у вас будут проекты для портфолио, сертификат или диплом, а доступ к учебным видео останется в личном кабинете. Некоторые школы бесплатно помогают с трудоустройством или предлагают вакансии у партнеров.
Мы составили список книг, которые можно читать параллельно с обучением:
- «Pattern Recognition and Machine Learning», S. Haykin.
- «Programming Collective Intelligence», T. Segaran.
- «Emotion Recognition. A Pattern Analysis Approach», A. Konar, A. Chakraborty.
- «Make Your Own Neural Network», T. Rashid.
- «Neural Networks and Deep Learning», М Нильсен.
- «Руководство хакера по нейронным сетям», А. Карпаты.
- «Быстрый обучающий алгоритм для глубоких сетей доверия», Д. Хинтон.
- «Самоорганизующиеся карты», К. Тойво.
Кому подходит профессия
Инженер нейронных сетей должен иметь определенные навыки и личностные качества:
- Фундаментальные знания разных разделов математики и вычислительных методов.
- Общие представления об искусственном интеллекте.
- Английский на продвинутом уровне, чтобы читать техническую документацию.
- Ответственность, внимательность, аккуратность и педантичность.
- Высокая работоспособность, усидчивость, готовность к многозадачности и монотонной работе.
- Любознательность, широкий кругозор и желание самообучаться.
У профессии есть не только преимущества, например, перспективность, но и недостатки, которые мы подробно перечислили в таблице.
| Минусы | Плюсы |
| В профессию нельзя войти без профильного образования | Высокий спрос во множестве сфер (бизнес, наука), особенно за рубежом |
| Требуются углубленные знания из многих отраслей, технический склад ума | Возможность большого заработка даже на старте карьеры |
| Завышенный уровень ответственности, так как на проекты выделяют огромные бюджеты | Доступны разные форматы работы: в офисе или удаленно |
| В большинстве случаев ненормированный рабочий день | Инженер искусственного интеллекта – профессия будущего |
Сколько зарабатывают специалисты
В интернете встречаются разные данные о средней зарплате разработчика нейросетей: от 60-80 тыс. руб. у новичков, от 200 тысяч рублей и выше у специалистов с опытом более 2-3 лет.
Чтобы узнать актуальную информацию о заработках инженеров нейронных сетей, мы посмотрели вакансии на сайте HeadHunter. В настоящий момент заработные платы указаны только в двух объявлениях от работодателей из Москвы.
Кандидатам предлагают работу на следующих условиях:
- Наличие опыта в отрасли 1-3 года.
- Официальный оклад от 150 000 до 20 0000 рублей.
- Работа в офисе на полный рабочий день.
Место работы и востребованность
Инженер нейросетей – это перспективная профессия, представители которой востребованы в разных отраслях:
- Интернет-продажи, ритейл, оптовые поставки.
- Банки, финансы, экономическая безопасность.
- Транспортные услуги, логистика.
- IT, разработка софта и мобильных приложений.
- Промышленность, производство пищевых и потребительских товаров, сельское хозяйство.
- Медицина, фармакология.
- Онлайн-сервисы контента – электронные библиотеки, кинотеатры, переводчики и пр.
- Различные направления экономики и науки.
Несмотря на перспективы профессии, в России не так много вакансий для специалистов по нейросетям – на 2023 год на ХедХантере около 20 предложений для инженеров с опытом от 3 лет. Большая часть работодателей – компании из Москвы и области, Санкт-Петербурга и Твери. Есть предложения от крупных корпораций, таких как Intel и Samsung.
Что нужно знать, чтобы стать инженером нейросетей
Инженер нейросетей должен иметь следующие знания и навыки:
- Разные разделы математики – статистика, теория вероятности, математическое моделирование и пр.
- Один из языков программирования, который подходит для аналитики данных.
- Работа с базами данных и SQL.
- Программы или библиотеки для визуализации данных.
- Знание популярных фреймворков – TensorFlow, PyTorch, Keras и др.
- Навыки построения моделей машинного обучения.
Основные требования работодателей к специалисту по нейронным сетям:
- Знание языка Python и его библиотек – Numpy, Scipy, Scikit-learn, Pandas.
- Владение инструментами для компьютерного зрения.
- Опыт работы в сфере Machine Learning 1-3 года.
Пример требований из вакансий на HeadHunter:
Источник: uchis-online.ru
Россияне смогут заработать деньги, обучая искусственный интеллект
Создатель блокчейн-проекта Dbrain, специализирующегося на обучении искусственного интеллекта, запустил платформу Handl. С ее помощью пользователи смогут помочь разработчикам и заработать деньги при этом.
Платформа Handl ищет разметчиков — людей, задача которых определять, какие объекты изображены на картинках и отмечать их. Например, если на фотографии изображены несколько парнокопытных, то разметчик, согласно заданию, должен выделить на ней корову. Или при виде надписи «Huawei Mate 20 Pro» определить, какие из слов относятся к названию бренда, а какие к названию продукта.
Эти манипуляции помогают создавать базу данных для обучения искусственного интеллекта, который в дальнейшем будет сам идентифицировать объекты на картинках. На платформе уже зарегистрированы 25 тысяч человек. Новый пользователь сначала проходит короткое обучение, а потом приступает к выполнению задач. За их решение можно заработать до $3 в час.
Комментировать
Новости партнеров
Новости партнеров
ferra.ru, 2023 г. 18+
Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl+Enter
Все права защищены. Полное или частичное копирование материалов Сайта в коммерческих целях разрешено только с письменного разрешения владельца Сайта. В случае обнаружения нарушений, виновные лица могут быть привлечены к ответственности в соответствии с действующим законодательством Российской Федерации.
Источник: www.ferra.ru
Заработок на обучении нейросетей
Первой серьезной задачей Neuromation стало распознавание товаров на полках в супермаркетах. Современные глубокие нейросети вполне успешно решают задачу поиска объектов. В нашем случае они были относительно несложные: банки, бутылки и пакеты с яркими этикетками.
Представьте себе, что у вас есть миллион фотографий полок супермаркетов и вам нужно на каждой из них вручную нарисовать такие прямоугольники, как на картинке ниже. Совершенно неподъёмная и невероятно рутинная задача!
Обычно ручную разметку больших наборов изображений делают при помощи таких краудсорсинговых сервисов, как Amazon Mechanical Turk. Ручная работа на таких сервисах стоит недорого, но при этом плохо масштабируется. Мы подсчитали, что для разметки набора данных, которая помогала бы распознавать все 170 000 товаров из каталога российской розницы, потребовались бы годы работы и десятки миллионов долларов.
Идея №1: создание 3D-моделей
Вместо этого мы попробовали обучить глубокие нейронные сети для компьютерного зрения на синтетических данных. То есть мы собирались сделать 3D-модели товаров, виртуально поставить их на полки и в результате получить товары с данными, идеально размеченными для распознавания.
Ручного труда требуется гораздо меньше – нужна лишь одна 3D-модель, а на ее основе можно сделать всевозможные товары. Данные при этом размечаются идеально, поскольку мы полностью контролируем 3D-сцену.
Современной видеокарте, в зависимости от мощности, требуется обычно от 30 секунд до 3 минут, чтобы создать одно такое изображение. Но ведь их миллионы, если не десятки миллионов. И это только первый этап.
Затем на этих изображениях нужно обучить нейросети. Причём не один и не два раза – всегда нужно пробовать много разных конструкций, обучать десятки и сотни разных моделей, проводить сотни экспериментов. А для этого нужны самые современные видеокарты. В общем, летом этого года мы столкнулись с тем, что нам было нужно очень много видеокарт.
Видеокарты с последними чипами от NVIDIA не просто дорого стоили, но и в продаже практически не появлялись. Всему виной оказались майнеры, у которых летом был бум доходов. Видеокарты им нужны были для майнинга легких криптовалют.
Так получилось, что новоявленные бизнесмены и владельцы майнинговых ферм оставили нас и геймеров без техники. Причём они не просто смели видеокарты с полок магазинов, они еще и выгребли все со складов в Китае.
Мы попытались было «намайнить» несколько видеокарт через знакомых в США, но быстро поняли, что будем ждать их не меньше месяца и оставили эту затею.
Идея №2: использование облачных сервисов
Вместо видеокарт мы решили воспользоваться облачными сервисами, которые предоставляют в аренду уже готовые и настроенные для работы машины. В последнее время стал особенно популярен Amazon Web Services. Многие новые AI-стартапы арендуют там вычислительные мощности для своих разработок.
С одной стороны, обходятся облачные сервисы совсем не дёшево: арендовать машину с несколькими видеокартами для обучения нейронных сетей стоит несколько долларов в час, а этих часов нужно достаточно много. С другой стороны, мы знали, что все пользуются облачными сервисами. Значит, что-то здесь было не так.
Мы очень быстро потратили десятки тысяч долларов на аренду мощностей в Amazon только для того, чтобы понять: работать с ними совершенно не обязательно.
Цены облачных сервисов приемлемы для покупателей только в крайнем случае – при отсутствии альтернативных вариантов. Для нас такой альтернативой стал тот самый источник наших проблем и расходов – майнеры.
Идея №3: аренда мощностей майнинг-ферм
Только потратив большие суммы, мы поняли, что покупать видеокарты не нужно. Их можно просто арендовать и использовать для вычислений в своих целях. Мы даже оказались на пике моды: каршеринг вместо личной машины, коворкинг вместо своего офиса, велопрокат вместо велосипеда дома, а у нас – прокат мощностей майнинговых ферм.
Мы поняли, что майнинг криптовалют приносит в несколько раз меньше денег, чем облачные сервисы берут за аренду аналогичной машины с видеокартами. Оказалось, что майнеры могли бы заработать больше денег на полезных вычислениях, а мы при этом потратили бы значительно меньше денег и времени на обработку изображений.
Сейчас мы работаем с несколькими майнинг-фермами, используя для полезных расчетов их видеокарты. Это в 5-10 раз дешевле, чем аренда серверов у облачных сервисов и при этом гораздо выгоднее для майнеров.
Почему это выгодно и майнерам, и стартаперам
Используя свои фермы видеокарт, майнеры могут заработать в 3-5 раз больше, «добывая знания», чем они могли бы получить с той же фермы на добыче криптовалют. Учитывая, что сложность вычислений для майнинга криптовалют растет, выгода от «майнинга знаний» будет только увеличиваться.
Применение майнинг-ферм для полезных вычислений выгодно обеим сторонам: майнеры больше заработают, а исследователи и предприниматели в области искусственного интеллекта получат гораздо более дешёвый и удобный способ реализации своих идей.
Мы верим, что такая «демократизация» приведёт к новым прорывам и к настоящей революции в области искусственного интеллекта.
Материалы по теме:
Источник: rb.ru
Цифровой кентавр: как обучение искусственного интеллекта становится новой удаленной работой
На какой интеллект лучше положиться — искусственный или человеческий? У каждого свои плюсы и минусы, поэтому зачастую эффективнее не выбирать, а сочетать. Гибридная модель, где ИИ и человек работают бок о бок, получила название «цифрового кентавра». Подобные системы объединяют возможности искусственных и биологических нейросетей — человеческого разума.
Они считаются самыми выигрышными, когда речь заходит об итоговом результате обработки данных. При этом люди помогают искусственному интеллекту быть разумнее. Это становится для них удаленной работой в сети — даже для тех, кто не связан с IT-сферой напрямую.
Фонд «Сколково» Блоги
Как люди помогают искусственному интеллекту
Казалось бы, искусственный интеллект — сфера высоких технологий. Однако помогать ему развиваться могут не только программисты. Большинство компаний, приглашающих сотрудников для работы с ИИ, сами обучают их через краткосрочные онлайн-курсы или инструкции. Людям объясняют, как правильно размечать данные для машины, пользоваться платформой или сервисами. Хотя бывают задачи, где нужны специалисты в той или иной сфере знаний (например, в медицине).
0 РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
Помогать искусственному интеллекту можно на разных этапах работы машины. Например, люди переводят с человеческого языка на машинный: чтобы обучить нейросеть, ей нужно показать тысячи и даже десятки тысяч примеров, каждый из которых до этого вручную обрабатывается человеком. В текстах отмечаются существенные слова и смыслы, на изображениях — обозначаются объекты.
Также человек тестирует работу умных алгоритмов по пользовательским сценариям: оценивает результаты поиска, ответы чат-ботов. Для этого не нужно быть программистом — важно быть внимательным и готовым к довольно монотонной работе. Удобно и то, что такая занятость почти всегда удаленная, без посещений офиса. Плюс на многих платформах исполнитель сам определяет, сколько часов он сегодня готов поработать. Конечно, ждать высоких заработков от подобной деятельности не стоит, но она может стать неплохой подработкой, особенно для тех, кому важны свободный график и удаленка.
0 РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
0 РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
Для точности при оцифровке документов
Например, для подобной работы людей привлекает резидент «Сколково» компания «Биорг», которая занимается оцифровкой документов. Здесь человек не только проверяет работу нейросети, но и помогает ей, когда она испытывает затруднения. Для высокоточной оцифровки документов и чертежей на облачной платформе Beorg Smart Vision применяют принцип двухэтапного распознавания: сначала объект обрабатывает нейросеть, а если она не уверена в результате, подключаются операторы.
0 РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
Дело в том, что даже самый современный машинный интеллект испытывает сложности при распознавании нестандартных форм. Документы могут быть заполнены на редких языках или сформированы на неструктурированных бланках, от руки. Поэтому компания привлекает специалистов из разных отраслей и регионов России. Людям выгодна подобная совместная деятельность.
Помогая ИИ и удаленно обучая его, можно получать дополнительный заработок. Кстати, облачную платформу используют не только для проверки и разметки данных, но и для других видов удаленной работы. Например, вне проектов оцифровки операторы могут стать сотрудниками колл-центра или чатов поддержки.
0 РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
Для корректной поисковой выдачи
Такие гиганты как «Яндекс» или Google также прибегают к «человеческой» помощи. Изначально люди должны были контролировать работу алгоритмов. Затем компании стали формировать команды асессоров. Это сотрудники, которые следят за тем, чтобы результат поискового запроса соответстWowал тому, что пользователь ищет. У «Яндекса» такая служба появилась в 2008 году, вместе с внедрением машинного обучения в систему ранжирования.
0 РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
Упрощенно работа асессоров выглядела так: они вручную просматривали выдачу по различным ключевым фразам и сайты, находящиеся в топе этой выдачи. Если при проверке оказывалось, что ресурс не соответствует вопросу, содержит противоправный контент, слишком много рекламы, мешающей просмотру, то у сайта понижался рейтинг в поисковой выдачи.
0 РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
Подобные проверки помогали поисковику лучше понимать человека и его запросы, которые далеко не всегда просты и однозначны. Именно людям поручалось определять релевантность страниц, запрашиваемых пользователями, поскольку сама машина не способна этого оценить.
Для лучшей работы сервисов
Компании продолжают работать с асессорами в наше время, и их оценки по-прежнему сказываются на местах страниц при выдаче. Считается, что у российского поисковика это влияние сильнее, плюс у него больше процессов проверяется вручную. Но сейчас люди обучают и контролируют алгоритмы не только поиска, но и многочисленных ИТ-сервисов.
Помогать искусственному интеллекту поисковика развиваться может фактически любой желающий. Как правило, пользователи выполняют задания различного характера и степени сложности. Теперь люди не только смотрят на релевантность поисковой выдачи, но и проверяют, правильно ли робот ищет картинки, размечают тексты и изображения, отслеживают, есть ли на страницах шок-контент, материалы 18+, непристойная реклама. Работать можно не только с компьютера, но и с планшета, смартфона, иных девайсов.
0 РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
0 РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
Появилась и отдельная платформа с полевыми заданиями, которые позволят «оцифровать онлайн-мир». Здесь человеку поручено то, что искусственному интеллекту пока сложно контролировать: проверка уличной рекламы, промоакций, проведение опросов, мониторинг цен, работа в качестве тайного покупателя.
0 РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
Для повышения продаж и лучшего общения
Помощь от человека получают и алгоритмы онлайн-маркетплейсов. Люди проверяют точность и релевантность поиска по миллионам товарам, помогают искусственному интеллекту лучше понимать запросы покупателей.
«Тинькофф» также привлекает людей к тестированию, обучению и совершенстWowанию искусственного интеллекта. С 2018 года 150-200 человек помогают чат-боту общаться с клиентами, исправляя ошибки в ответах и стараясь сделать его реплики более человечными, работают с алгоритмами машинного обучения, размечают тексты и изображения. Хотя с появления первых асессоров сложность и многообразие заданий многократно возросло, основа совместной работы человека и искусственного интеллекта не поменялась — люди помогают машинным алгоритмам обучаться, контролируют качество работы и делают за ИИ то, что ему пока не доступно. Такая совместная работа помогает клиентам получить то, зачем они обратились к поисковику, в магазин или организацию, а компаниям и разработчикам — повысить качество услуг и, соответственно, эффективность бизнеса в целом.
Загрузка статьи.
Источник: www.techinsider.ru
Нейронки: какому бизнесу нужен искусственный интеллект (и лайфхаки, как его внедрить)
Сегодня в США машины угрожают уничтожить 47% всех профессий. С 1993 года в Америке из-за роботов лишились работы около 700 тысяч человек. В индустрии логистики паника: корпорации сокращают 74% рабочих мест. На собраниях акционеров топ-менеджеры докладывают о многомиллионной экономии на ФОТ с помощью нейронных сетей.
Бухгалтеры, библиотекари, аудиторы, юристы, риэлторы, водители, операторы колл-центров с ужасом ждут новостей о сокращении штата. Бизнес-хайп вокруг «нейронок» дошел до экономического форума в Давосе. Не каждому бизнесу нужны машины, но сегодня они считают, прогнозируют и рекомендуют эффективнее человека. Внедрение нейронной сети в компанию — это тяжело, дорого и больно, зато в результате бизнес переходит в режим «турбо». Давайте разберемся, нужна ли вашей компании нейронная сеть.
Почему внедрить нейросеть получится не у всех
Нехватка программистов. Спрос на программистов во всем мире сейчас превышает предложение. Востребованных специалистов очень ждут на Западе, и они уезжают. Или работают за огромные зарплаты в российских крупных корпорациях — а гигантам рынка средний и малый бизнес не конкурент. Зарплата разработчиков, по данным Superjob.ru, — в диапазоне от 70 тыс. рублей до 500 тыс. рублей.
Что такое «нейронка»?
«Виртуальный» мозг для автоматизации бизнес-рутины. Он заполняет документы, отвечает на вопросы, одобряет заявки на кредит.
Нейронка самообучается на Big Data компании. Чем больше базы данных — тем умнее нейронная сеть.
Нехватка времени. Сильная команда разработчиков может за месяц создать с «нуля» и ввести в работу нейросеть. Но такие «сокровища» есть только у корпораций. Если вы не Amazon или Apple — внедрение новой фичи займёт у вас полгода-год, а то и более.
Нехватка финансирования. Чтобы хранить данные для обучения нейросети, придётся арендовать сервера, и тем больше, чем больше данных в компании. Аренда оборудования стоит от $1 тыс. в месяц — за эти деньги нейросеть обработает до 400 Гб данных. Для обучения нейронки понадобится не одна, а 3-4 платформы. Закладывайте бюджет от $3 тыс..
Крупные компании тратят десятки млн долларов в год на серверную инфраструктуру.
Позволить себе «приручить» нейросеть могут далеко не все компании в России. Если у вас есть все эти три ресурса и вы решите эти проблемы, ваш бизнес получит турборежим.
Кто уже зарабатывает миллиарды на миниатюрных Скайнетах
Интернет-магазины. E-commerce с помощью нейросетей рассчитывает LTV (Lifetime Value — совокупная прибыль компании от одного клиента за всё время сотрудничества) и другие важные бизнес-метрики. LTV — одна из самых важных метрик в электронной коммерции. Раньше её считали и предсказывали аналитики, сейчас — нейронки.
Знание LTV позволяет строить долгосрочные стратегии развития интернет-магазина и прогнозировать реальную выручку от каждого клиента. Онлайн-гипермакеты используют нейросети и богатеют — роботы генерируют 35% (а это $21 млрд) от всех продаж Amazon.
Кадровые агентства. Наше поведение в офисе или на производстве — Big Data для нейронной сети. Рабочее время, перемещение по опенспейсу, перекуры, прогулы, переработки, досрочное выполнение KPI — машина знает о вас и вашей мотивации больше, чем вы сами. Видеонаблюдение, пропускные системы, данные из вашего рабочего компьютера объединены и обрабатываются невидимым роботом за считанные секунды.
Нейронка отправит отчёт боссу о вашей продуктивности раньше, чем вы успеете хлопнуть дверью в 17:45 томным пятничным вечером. Она сформирует ему ваш годовой график премирования быстрее, чем вы нальёте себе утренний кофе.
HR-отделы Vodafone, Intel, Nike используют нейросети, чтобы заранее предсказать увольнение менеджера. В транснациональных корпорациях кадровики начинают подбор кандидатов до подачи заявления об уходе. Или быстро принимают глобальные решения о всей системе премирования и мотивации за несколько недель тестов. Соискатели тоже могут использовать нейросети в своих интересах. Вы загружаете видео с самопрезентацией, машина анализирует ваше поведение, жесты и мимику — и кадровик направляет вам рекомендации об изменениях, необходимых, чтобы понравиться HR-специалисту и потенциальному руководителю.
Читать также
Банки. Финансовые организации проводят аудит заявок на кредиты с помощью машин.
Алгоритмы автоматически анализируют все параметры из соцсетей потенциального заёмщика и одобряют или отклоняют заявки. Из-за странных лайков или непристойных репостов можно не получить деньги на ипотеку. Банку JPMorgan Chase раньше требовалось 360 тыс. часов, чтобы рассмотреть 12 тыс. заявок на кредит. Среднее время обработки одной заявки — 30 часов. Сейчас этот процесс занимает несколько секунд.
Букмекеры. В любом спорте множество данных, которые анализируют нейросети. Для примера возьмём футбольный матч.
В каждой игре спортсмены пробегают определённое количество километров, наносят удары, делают отборы, нарушают правила, получают жёлтые и красные карточки, забивают голы.
Вся статистика анализируется, а потом сравнивается машиной, чтобы предсказать результат. Лондонский стартап Stratagem продаёт прогнозы на матчи букмекерам, чтобы они рассчитали выгодное для себя соотношение ставки к выигрышу. Их нейронка на основе компьютерного зрения предсказывает результат каждого матча.
Колл-центры. Нейросеть отлично классифицирует и распределяет обращения клиентов. Вы звоните или пишете в техподдержку — нейросеть анализирует все данные: текст, вёрстку сообщения в чате, картинки, звуки.
Далее машина сама решает, к какой категории отнести вопрос клиента. Нейронка пересылает сообщение нужному специалисту. Мы сделали такого бота внутри сервиса «Битрикс24». В нашу техподдержку пишут на разных языках со всего мира — от Сиднея до Нью-Йорка. Машина анализирует сообщение от клиента и отправляет в одну из 80 категорий.
А дальше обращение передаётся специалисту, который знает язык клиента и может решить его проблему. За одну минуту каждый из 30 консультантов получает и обрабатывает до 50 сообщений.
Онлайн-кинотеатры и видеосервисы. Нейронки улучшают качество видео. И Netflix уже это использует. Машина обсчитывает каждую сцену и сжимает её без потери качества, если у вас медленный интернет. Теперь практически нет раздражающих пауз во время кульминационных моментов. Эта технология позволит компании захватить рынки стран, где нет быстрого интернета.
Видеосервисы дают персональные рекомендации с помощью нейронных сетей. Вы смотрите новый выпуск «Вдудь», а нейронка автоматически подбирает похожие шоу. Или какие-нибудь другие видео, которые смотрели люди, похожие на вас по поведению в сети.
Именно поэтому иногда вы видите нетематические, но интересные видео в разделе «Рекомендованное» на YouTube. 70% того, что вы посмотрели на Youtube, вам рекомендовала машина.
Вывод: если у вас много клиентов и вам тяжело анализировать их поведение вручную — внедряйте нейронные сети. Накладно содержать специальную команду аналитиков и разработчиков, которые вручную подбирают и программируют рекомендации под каждого из миллионов клиентов. Машина справляется с этим намного лучше и быстрее человека.
Фармацевтические компании. Нейронные сети активно используют в фармацевтике и биоинформатике. Год назад разработчики Mail.Ru, Insilico Medicine и МФТИ впервые использовали нейросеть, чтобы улучшить химический состав лекарств от рака.
Модель работает так: химический состав выборки лекарств с уже известными лечебными свойствами сжимают в «спектр» и прогоняют через нейросеть. За неделю машина обучается и генерирует описание молекул, которые можно использовать для новых лекарств.Раньше ученые искали новую потенциально успешную химическую связь несколько лет. Сегодня нейронка сокращает этот срок в 2-3 раза.
Читать также
Источник: incrussia.ru