Разработка нейронных сетей

Мы — одна из немногих в России ИТ-компаний, которая профессионально занимается разработкой нейронных сетей и их обучением. На данный момент в вашем портфеле уже свыше трех десятков проектов, для которых мы разрабатывали и обучали нейронные сети.

И если вы уже точно решили, что для какого-то проекта вам необходима разработка нейронной сети, смело кликайте на кнопку ниже и оставляйте заявку — наш менеджер свяжется с вами в ближайшее время. Если же вы еще в раздумьях, читайте дальше.

Что такое нейронная сеть

Простыми словами нейронная сеть — это попытка воспроизведения действий человеческого мозга с помощью математических алгоритмов, воспроизведенных в рамках решения определенной задачи.

К примеру есть задача проверка качества выпускаемой продукции на каком-то предприятии. Эту задачу сейчас выполняет человек, который стоит за конвейером и внимательно осматривает каждую деталь на предмет наличия каких-то дефектов. Предприятию не нравится, что человек выполняет эту работу медленно и некачественно — в предыдущем месяце он пропустил аж две детали с браком.

Для этой задачи можно написать нейронную сеть, которая с помощью установленных камер и на основании алгоритмов, полученных во время ее обучения, будет производить такой же анализ деталей на предмет наличия брака. При этом она будет работать очень быстро и очень качественно (так как она не устает и не спит). И если отбросить в сторону все остальные аспекты гуманности, в плане решения данной задачи она выиграет человека практически по всем позициям.

Это лишь один из немногих примеров применения нейронной сети.

Где мы чаще всего применяем нейронные сети

В своей практике мы применяем нейронные сети, в большинстве случаев, при разработке интернет-проектов. К примеру при разработке личного кабинета энергосетевых компаний для некоторых заказчиков мы внедрили функцию автоматического анализа документов и автоматического составления договоров. Для этого также была разработана нейронная сеть.

Также мы разрабатывали нейронные сети для колл-центров — чтобы переводить речь в текст для составления заявок, для сервиса «Траблтекст» — для перевода видео в текстовые дорожки и его разметки, для анализа поступивших документов юридического стартапа «Юджин».

Самые высокие результаты нейронные сети показывают в случаях, где вначале необходимо выполнять сложные рутинные процессы: анализ документации, поиск значений в документах, составление таблиц, расчеты, проверка продукции и т.д. В данных случаях затраты на разработку нейронной сети окупаются в рамках 12 месяцев — это значит, что через 12 месяцев нейронная сеть начнет приносить вам прибыль. А это очень существенный показатель.

Этапы разработки нейронной сети

Разработку нейронной сети можно разделить на четыре логических этапа:

1. Сбор сведений, постановка задачи и написание технического задания для решения задачи;
2. Составление карты процессов;
3. Непосредственно разработка нейронной сети;
4. Обучение нейронной сети — то есть доведение ее до самостоятельности в плане решения задач.

И если с первыми тремя пунктами все понятно, у большинства заказчиков возникает резонный вопрос — что такое обучение нейронной сети?

Обучение нейронных сетей

Так как мы по сути имеем дело с искусственной нейронной сетью (живые нейронные сети находятся в мозге) для функционирования им нужно дать алгоритм действий в зависимости от ситуаций, проще говоря нейронную сеть нужно обучить.

Обычно это делается с учителем, в качестве которого выступает набор определенных истинных показателей или значений. К примеру, если планируется создать нейронную сеть, которая будет определять цвет по фото, учителем будет выступать набор фотографий с предметами различных цветов, где каждому цвету будет определен параметр цвета.

Сама нейронная сеть состоит из условных трех слоев:

1. Входной слой;
2. Слой, на котором происходят вычисления;
3. Выходной слой.

Обучение нейросетей двухэтапное:

• На первом этапе идет прямое распространение ошибки — предсказание ответа;
• На втором — обратное — где ошибка между фактическим ответом и предсказанным ответом минимизируется.