Написать нам
Категория: Наем
25.10.2022

Нанять Разработчиков Нейронных Сетей | Компания-Разработчик Нейронных Сетей

Хотите Разработчики нейронных сетей?
Компания Merehead занимается веб разработкой. Свяжитесь с нами и получите бесплатную консультацию! Поговорить с Менеджером
Разработчик нейронных сетей — это сегодня одна востребованных профессий в сфере информационных технологий. Их ищут миллионы работодателей, предлагая внушительные зарплаты, но из-за все возрастающего дефицита талантов в IT, наем такого специалиста становится нетривиальной задачей. В этой статье вы найдете руководство, объясняющее, какими знаниями и навыками должны обладать разработчики нейронных сетей, на каких площадках их следует искать.

Что такое нейронная сеть



Нейронные сети (NNs), они же искусственные нейронные сети (ANNs) — это на сегодня самый успешный вариант реализации искусственного интеллекта, который построен по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей таким образом, чтобы имитировать работу человеческого (биологического) мозга. Для этого NNs используют математические модели, имитирующие функции, структуру и связи биологических нейронов и нейронных сетей, благодаря чему компьютер может обучаться и выносить суждения, как обычный человек.



Какие задачи могут выполнять нейронные сети:



Как работает нейронная сеть



Архитектура искусственных нейронных сетей обычно состоит из трех типов узлов/слоев: входной, выходной и скрытый. Каждый слой состоит из нескольких вычислительных блоков (нейронов), которые принимают данные, обрабатывают их, выполняя сравнительно простые вычисления, и передают дальше. Какие именно вычисления проводятся внутри нейронной сети, зависит от ее типа и задачи.





Самая распространенная архитектура нейронной сети, состоящая из одного входного слоя (зеленый), двух скрытых слоев (синий) и одного выходного слоя (серый). Источник


Так, входной слой принимает данные извне сети и разбивает их на несколько различных форматов (или категорий), например если это искусственная нейронная сеть для обработки изображений, то это будут такие форматы, как яркость, контраст, цвет, линии и прочие характеристики изображений. Дальше эти фрагментированные данные передаются в скрытые слои, которые с помощью простых вычислений ищут в этих данных закономерности (скрытые корреляции). В конце выходной слой как бы подытоживает все эти расчеты и выдает ответ в форме прогноза, действия и / или заключения. Если ответ верный или выше некоторого порога «правильности», то сеть «усиливает» цепочку нейронов (вычислений), которые его дали, и наоборот.





Алгоритм процесса обучения искусственной нейронной сети. Источник


На практике это работает следующим образом. Допустим, вы хотите создать приложение, которое будет «говорить», какое животное есть на фотографии. В этом случае вам нужна будет нейронная сеть, которая будет разбивать фото (входные данные) на небольшие фрагменты с помощью входного слоя. Дальше скрытые слои будут обрабатывать эти фрагменты и искать среди них признаки того или иного животного и подводить итоги (есть ли на фото животное и какое) с помощью выходного слоя.



При этом для обучения такой искусственной нейронной сети потребуется большое количество фотографий с животными (и без) в самых разных вариациях их внешнего вида, расположения на фото, фона и т.д.





Схема работы NN для поиска животных на фото. Источник


Области применения нейронных сетей



Электронная коммерция. Чаще всего мы сталкиваемся с нейронными сетями в онлайн-магазинах, которые анализируют наши прошлые запросы и персональные данные, чтобы дать рекомендации по покупке товаров и даже создают специально под каждого пользователя какую-то акцию или распродажу (этот прием также очень популярен в мобильных играх и играх-сервисах). Кроме этого, NN также применяют для оптимизации публикации объявлений, создания фотографий и 3D-моделей товаров, а также для коммуникации с клиентами посредством аудио- и чат-ботов.





Нейронная сеть PixelDTGAN делает снимки одежды, которую носят модели, и на их основе создает коллажи фотографий одежды для витрин


Онлайн-кинотеатры и видеосервисыСледующая отрасль, где мы также очень часто сталкиваемся с нейронными сетями, — это различные поставщики контента (Spotify, Netflix, YouTube, TikTok). Почти все, что мы смотрим и слушаем на этих площадках, — это контент, предоставленный по рекомендации ИИ. Кроме того, эти платформы также используют нейронные сети для улучшения качества предоставляемого контента: если у вас слабый интернет, система автоматически подстраивает качество видео или аудио под текущею скорость интернет-соединения.



Розничная торговля и продажи. На этом направлении нейронные сети оптимизируют цепочки продаж и логистические пути, борются с мошенничеством и кражами, считают товары на полках магазинов и на складах, улучшают маркетинг и многое другое. Самый яркий пример — это «умный» магазин Walmart в Левиттауне, штат Нью-Йорк, где ИИ на основе нейронной сети отслеживает наличие товаров на полках и следит, чтобы среди них не было просроченных товаров. Кроме этого, искусственный интеллект Walmart наблюдает за продавцами и клиентами для предотвращения краж, мошенничества и других нарушений.



Финансы и банковское дело. В данной области нейронные сети в основном используются для анализа, прогнозирования и борьбы с мошенничеством. Так, программные решения SAS Real Time Decision Manage помогают банкам принять решения о том, выдавать или нет кредит. NN Finprophet применяют для прогноза движения рынков (фиат, криптовалюты, фондовые рынки). Citibank разработали искусственный интеллект для предотвращения мошенничества, связанного с банковскими картами. JP Morgan Chase использует нейросети для оптимизации документооборота, анализа рынков и соблюдения KYC/AIM.



Автомобильная отрасль. Здесь искусственные нейронные сети применяются для оптимизации и автоматизации таких процессов — от создания новых моделей авто до управления механизмами, которые их создают. Кроме этого, NNs в автоотрасли также используются в качестве автопилотов — ИИ Tesla тому яркий пример. И хотя такие решения все еще неидеальны, но можно не сомневаться, что со временем все автомобили будут управлялся NNs, поскольку это безопаснее и дешевле.





Зрение автопилота Tesla, созданного на базе нейронных сетей. Источник


Здравоохранение. Самое известное решение на базе NN в области здравоохранения — это ИИ IBM Watson Health, который был создан для постановки диагноза на основании жалоб пациента и анамнеза, а также для формирования лучшей схемы лечения. И хотя этот ИИ оказался не самым удачным проектом IBM, но он показал, что нейронные сети на самом деле могут многое сделать в медицине. Подробно об этом мы писали в статье: «Нейронные сети в сфере здравоохранения».



Страхование. Страховые компании также часто используют нейронные сети, например для прогнозирования коэффициентов убыточности, выявления разного рода мошеннических схем, корректировки премий и прочего. Так, платформа на базе NN Allstat анализирует данные по каждому водителю и в зависимости от его «склонности к авариям» выставляет им персональную страховую ставку.



Логистика. В этой области нейросети занимаются почти всеми процессами — от формирования оптимальных путей доставки и управления дронами до назначения людей на конкурсные рабочие позиции, исходя из их опыта и навыков. Яркий пример — такие платформы в Amazon или ETA Windward Maritime (это AI от FourKites), где почти все процессы так или иначе используют ИИ на базе нейронных сетей.





ETA Windward Maritime AI™ предоставляет грузоотправителям, перевозчикам и грузополучателям самое точное расчетное время прибытия для морских перевозок. Источник


Умные помощники. NNs также используются для коммуникации с пользователями посредством голосовых или чат-ботов. Если вы клиент Apple, Google или Microsoft, вы наверняка взаимодействовали с Siri, Google Ассистент и Cortana соответственно.

Особенности разработки нейронных сетей



Данные. Главное, что нужно для разработки искусственной нейронной сети, — это большой набор данных (примеров) для обучения этой сети. Например, если вы хотите создать нейронную сеть для распознавания людей по фото, то вам нужны сотни тысяч, если не миллионы, фотографий людей. Если вы хотите создать приложение для прогнозирования финансовых рынков, то вам будут нужны исторические данные по этим рынками и/или интеграция с агрегатором, который собирает данные по этим финансовым рынкам в режиме реального времени.



И если в случае с фотографиями и финансовыми рынками собрать эти данные относительно просто, то во множестве других случаев такие данные собрать будет либо очень сложно, либо вовсе невозможно. К примеру, вы вряд ли сможете собрать много данных по авариям и еще меньше у вас будет данных по взрывам массивных звезд в нашей галактике. В таких случаях вам нужно будет либо использовать синтетические данные для обучения NN, либо отказаться от NN.



Процесс разработки нейросетей. Создание и обучение модели искусственной нейронной сети — это сложный процесс, который обычно требует много времени и денег. И хотя сейчас есть несколько библиотек (NeuroLab, ffnet, SciPy, TensorFlow, Scikit-Neural Network), которые помогают ускорить и упростить этот процесс, но они применимы лишь в ограниченном количестве (типовых) случаев и часто не подходят для создания уникальных решений, ориентированных на конкретный бизнес.




Написать нам
Имя*:
Email*:
Сообщение: