Розробка і навчання нейронної мережі. Artificial neural networks для вирішення бізнес задач

Распознавание текста, речи и музыки, распознавание и обработка изображений, определение объектов на фото и видео, распознавание образов и лиц, или даже создание текстов, изображений и видео - все это, и многое другое делают возможным нейронные сети.

Детальніше

Застосування нейронних мереж в бізнесі



Найпоширеніше призначення нейронної мережі - системи розпізнавання, але є й інші сфери застосування:

Фінанси

Прогнозування часових рядів за допомогою нейронних мереж може припустити яким буде завтра курс акцій виходячи з статистичної інформації.

Медицина

Штучна нейронна мережа допомагає скоротити і спростити роботу над психодіагностичними методиками.

Хімія і біологія

Хемоінформатика за допомогою нейронної мережі може дати прогноз фізико-хімічних властивостей і біологічної активності хімічних сполук, що допомагає створювати медикаменти.

Нейрокерування

Нейронні мережі здійснюють управління рухомими об'єктами, від електропечей і зварювальних апаратів до безпілотних автомобілів і літаків.

Економіка

Нейромережа вирішує проблеми економіко-статистичного моделювання, наближаючи досліджувані моделі до економічної реальності.

Що таке нейронні мережі? Приклади і наші готові рішення



Нейронні мережі (Neural network, NN) або Штучні нейронні мережі (Artificial neural networks, ANN) - один з видів машинного навчання. ANN є системою з'єднаних і взаємодіючих між собою простих процесорів (штучних нейронів).

Детальніше про принцип роботи штучної нейронної мережі, а також глибинному навчанні (deep learning) читайте в нашій статті.



Згорткові нейронні мережі

(Convolutional neural networks, CNN)

Використовується для класифікації і розпізнавання об'єктів, осіб на фотографіях, розпізнавання мови. А також може визначати конкретну модель техніки, і багато іншого.

Детальніше про CNN

Генеративні нейронні мережі

(Generative adversarial network, GAN)

Використовується для створення (генерації) текстів, картинок, музики або відео, а також автоматичного редагування фотографій (зміни зовнішнього вигляду, міміки, віку, освітлення, і ін.)

Детальніше про GAN



Генерація зображень за допомогою нейромереж

Нейромережа може генерувати неіснуючі раніше зображення за рядом критеріїв. Наприклад товари для інтернет магазину, або персонажів для гри.

Створення/написання текстів за допомогою нейромереж

Нейронна мережа може генерувати осмислені корисні тексти, і створювати унікальний контент на задану тематику.



Нейронні мережі та розпізнавання зображень

Одна зі сфер застосування машинного навчання - розпізнавання об'єктів або образів по фото або відео. Використовується для візуального пошуку, управління безпілотним транспортом в медицині, маркетингу та ін.

Детальніше про розпізнавання образів



Нейромережа для розпізнавання осіб

Розпізнавання осіб будується на навчанні нейронної мережі, і використовується для пошуку людини, ідентифікації особистості, і навіть визначення настрою людини або реакції людини по його міміці.

Детальніше про розпізнавання осіб



ГОТОВІ РІШЕННЯ І ПРОДУКТИ EVERGREEN З ВИКОРИСТАННЯМ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ

Сканер закордонного паспорту

Сканування закордонних паспортів

Переглянути рішення

Сканер техпаспортів за фото

Сканування техпаспортів

Переглянути рішення

Розпізнавання осіб

Розпізнавання осіб за фото

Переглянути рішення

Розпізнавання осіб

Розпізнавання об`єктів

Переглянути рішення

Міфи і реальність пов'язані з нейронними мережами

Миф

Реальность

Міф 1:

Нейромережа і штучний інтелект - це щось нереальне, незрозуміле, або зовсім обман

Реальність

Штучний інтелект, як і нейронна мережа, побудовані на даних, математичних моделях і алгоритмах. Те, що тонкощі їх створіння не зрозумілі кожному - не означає що це щось неможливе або неправдиве.

Міф 2:

Рішення на нейронних мережах доступні тільки компаніям - мільйонерам

Реальність

Технології NN доступні всім компаніям. Це інвестиція і розглядати її потрібно не як розкіш, а як інструмент який приносить вигоди.

Міф 3:

Щоб замовити розробку нейронної мережі потрібно розбиратися в теорії і самостійно продумати логіку рішення

Реальність

Ви приходите до нас із ідеєю або проблемою, навіть самими на ваш погляд неможливими. А ми думаємо чи реально це втілити в життя, або які є варіанти вирішення вашої проблеми.

Міф 4:

Розробник запропонує вам марне рішення, заради великих грошей

Реальність

1. Не всі рішення NN каштують великих грошей - завжди є коробкові продукти за передплатою, які доступні вже зараз.

2. Ми не можемо говорити за всіх, але зі свого боку завжди допомагаємо клієнту оцінити ефективність вкладень і не беремося за завідомо невигідні клієнту проекти.

Статті та кейси по темі

— дійзнайтеся більше про нейронні мережі

Навчання з підкріпленням у машинному навчанні

Навчання з підкріпленням у машинному навчанні

Навчання з підкріпленням або Reinforcement learning - це майже те ж саме, що і навчання з учителем, але в ролі "вчителя" виступає справжне або віртуальне середовище. Детальніше про це читайте в нашій статті.

Класичне машинне навчання: завдання класифікації, узагальнення, кластеризації даних

Класичне машинне навчання: завдання класифікації, узагальнення, кластеризації даних

Класичне машинне навчання або Classical Machine Learning, будується на класичних статистичних алгоритмах і вирішує питання, пов'язані з прийняттям рішень на основі даних. Більше про це в нашій статті.

Штучний інтелект, машинне навчання та нейронні мережі – у чому різниця і для чого їх використовують

Штучний інтелект, машинне навчання та нейронні мережі – у чому різниця і для чого їх використовують

У цій статті ми раз і назавжди розберемося як не змішувати в одну купу машинне навчання, штучний інтелект і нейромережі. Розбираємо що до чого на картинках і простих прикладах.

Цікавить створення системи розпізнавання, або інше рішення на основі нейронної мережі? Є ідея, але не знаєте як її реалізувати?

Розкажіть нам, який проект ви хотіли б створювати або розвивати. Почувайтеся вільно - ми раді проконсультувати з будь-якого професійного питання і зробимо це абсолютно безкоштовно, просто зателефонуйте нам або заповніть форму.