Современные информационные технологии развиваются очень быстро. То, что раньше казалось областью фантастики, сейчас обыденность. В качестве примера можно привести наличие виртуальной реальности и роботов, которые способны мыслить подобно живому человеку.
Сегодня предстоит познакомиться с нейросетями. Необходимо понять, что они собой представляют, для чего используются, какими бывают. Также вниманию будут представлены лучшие бесплатные нейросети. Это программы, которые сможет использовать каждый пользователь для тех или иных целей.
Предложенная информация рассчитана на широкий круг лиц. Она подойдет как IT-специалистам, так и тем, кто является обычным ПК-пользователем. Представленные ниже данные помогут сложить общее представление о нейросетях, а также подобрать оптимальные готовые приложения для работы с соответствующей технологией.
Описание
Нейросеть – компьютерная система, которая имитирует работу нейронов в человеческом мозге. Она состоит из множества «нейронов», которые соединяются друг с другом, а также передают информацию по цепочке. Соответствующая технология используется в огромном количестве областей деятельности для решения самых разных задач.
Нейросети – математические модели, работающие по принципам нервных систем живых организмов. У такой технологии в качестве основной цели можно выделить решение интеллектуальных задач. Ее особенностью выступает возможность обучения. Нейросети способны обучаться как под управлением реальных людей, так и самостоятельно – опираясь на ранее приобретенный опыт.
Данная технология – часть более широкого понятия. Речь идет об искусственном интеллекте. Он включает в себя не только нейронные сети, но и другие методы обработки информации, включая экспертные и логические программы. Нейросети – это один из видов искусственного интеллекта (ИИ).
Принцип работы
Нейронная сеть напоминает человеческий мозг. Нейроны в рассматриваемой технологии объединяются в несколько слоев:
- входной;
- скрытый;
- выходной.
Входной слой используется для восприятия данных. Сюда можно отнести изображения, видео, аудио, текст – в любом формате и объеме.
Скрытый слой отвечает за обработку и перевод полученных сведений в математический числовой код. Количество таких слоев не ограничено. Оно зависит от информационного объема, а также поставленных изначально задач. Нейронных скрытых слоев чаще всего 3 штуки.
Выходной слой предоставляет результаты работы нейронных сетей.
На входной слой поступает запрос, а также данные, которые требуют обработки. На скрытом – осуществляется непосредственно работа: сортировка, отбор по конкретному признаку и так далее. На выходном – нейросеть выдает итог выполненной работы.
Обучение
Рассматриваемая технология не работает без обучения. Поэтому необходимо из раза в раз предлагать ей анализировать информацию, а также генерировать ее и прогнозировать по пользовательским запросам. Данный прием позволит обучить систему вызывать необходимый результат с наименьшими временными затратами.
При обучении нейронных сетей используют следующие варианты обучения:
- Правильный ответ отсутствует. В соответствующей ситуации сеть на основе имеющихся в памяти ответов начинает кластеризацию. Она делит объект на группы, подгруппы и классы. Это называется глубоким типом обучения. Нейронные сети все время самообучаются.
- Пользователь обладает правильным ответом. Здесь будет происходить сравнение результата сети с эталоном. Алгоритмы перестраивают связи для получения новых ответов до тех пор, пока не будет получен необходимый. Это контролируемое обучение.
- Нейронная сеть постоянно самообучается. Окружающая среда моделируется так, чтобы участвовать в процессе. Такой подход является характерным для игр и робототехники.
Перед изучением онлайн нейросетей и специализированных приложений для обработки изображений, текста, аудио и видео, необходимо поближе познакомиться с рассматриваемой технологией. А именно – изучить ее разновидности, плюсы и минусы.
Классификация нейросетей
Нейросети могут быть классифицированы разными способами. Принято выделять следующие их типы:
- Однослойные и многослойные. Первые нацелены на выдачу результатов сразу после загрузки информации. Вторые напоминают человеческий мозг и предварительно пропускают сведения через несколько слоев.
- Сети прямого распространения и рекуррентные. Прямые наиболее распространены для распознавания изображений и образов, кластеризации и классификации данных. Они не способны перенаправлять информационные потоки и работают только в одну сторону: пользователь вводит запрос и тут же получает ответ. Рекуррентные нейросети «гоняют» информацию туда и обратно, пока не будет достигнут конкретный результат. За счет кратковременного запоминания они дополняют и восстанавливают сведения. Рекуррентные нейросети являются наиболее востребованными в прогнозировании.
- Перцептроны. Это однослойный неройсети, прототипы современных. Они появились еще в 1958 году. Являются очень простыми и узконаправленными. Современными специалистами почти не используются на практике.
Изучаемая технология допускает классификацию по выполняемым задачам. В этом смысле можно выделить:
- Перцептроны, которые обрабатывают числовую информацию. Они умеют обнаруживать простейшие ошибки.
- Многослойные сети, которые могут работать с заданными условиями и классифицировать имеющиеся элементы (объекты).
- Рекуррентные нейросети, которые за счет эффекта памяти широкого используются при работе с последовательностями. Они пригодятся там, где требуется понять по смыслу, что будет дальше.
- Сверточные. Они пригодятся для работы с изображениями. Являются одними из наиболее распространенных типов нейросетей. В их основе заложены алгоритмы свертки (послойного расщепления изображения) и пулинга (нахождения и кодировки ключевых признаков на каждом слое).
- Генеративные. Используются для создания всех видов контента: текста, изображений, аудио и так далее.
Это основные способы классификации изучаемой технологии. Можно также выделить обучаемые и самообучающие, гибридные и однородные нейронные сети.
Преимущества и недостатки
Рассматриваемая технология имеет как плюсы, так и минусы. К преимуществам бесплатных нейросетей относят:
- свободное распространение;
- возможность устранения человеческого фактора;
- экономию времени на реализации рутинных задач;
- постоянное обучение.
Недостатки у этой технологии тоже имеются. К ним относят:
- прямую зависимости от введенных данных;
- необходимость потратить много времени для получения действительно хорошей нейросети;
- объем пространства, занимаемой на сервере;
- требование больших вычислительных мощностей.
Теперь можно изучить наиболее распространенные программы работы нейронных сетей. Их сможет освоить не только IT-специалист, но и обычный ПК-пользователь.
Программы для нейронных сетей: лучшее
Рассматриваемая технология, как и любая другая программа, может распространяться платно и бесплатно. Некоторые приложения удастся скачать и установить совершенно любому пользователю, а за какие-то (наиболее функциональные) придется заплатить. Больше всего интерес у пользователей, особенно на первоначальном этапе знакомства с искусственным интеллектом, вызывает первая категория. Далее будут представлены наиболее известные приложения для работы с нейронными сетями.
ChatGPT
ChatGPT – одно из самых популярных приложений для работы с изучаемой технологией. Это чат-бот. Он умеет:
- писать тексты на заданную тему;
- сочинять стихи;
- писать прозу в стиле известных поэтов;
- обнаруживать ошибки в коде;
- составлять прогнозы;
- генерировать ответы на вопросы этики;
- поддерживать беседу.
Это не все возможности разработки, а наиболее распространенные. ChatGPT – нейросеть для работы с текстом. Изображения и видео она обрабатывать не может. В России могут возникать трудности с ее запуском.
Sketch Metademolab
Интересная программа, которая разработана компанией Meta AI. Она находится в бесплатном доступе и используется для работы с изображениями.
Sketch Metademolab позволяет «оживлять» детские рисунки. Чтобы «дать жизнь» изображению, его нужно загрузить в систему проекта, предварительно отсканировав. Можно сделать качественную фотографию и выгрузить ее на сайт сервиса. После обработки нейросеть предложит 32 анимации с героем. Он сможет:
- танцевать;
- прыгать;
- бегать;
- ходить;
- выполнять разнообразные забавные движения.
Получившееся анимированное изображение можно будет скачать себе на устройство. Данная операция тоже бесплатна.
Kandinsky
А это творение создателей «Сбербанка». Его можно скачать и установить себе на устройство, а также воспользоваться сервисом на официальном сайте или в чат-боте проекта, в виртуальном ассистенте в Android-приложении «Салют», а также на умных устройствах под управлением «Салют ТВ». Все функции и возможности Kandinsky являются бесплатными.
Данная программа позволяет создавать изображения, опираясь на их текстовое описание на русском языке. Большинство похожих сервисов допускает использование только английского языка. В запросе можно уточнить детали итогового изображения и сюжета, а также указать стиль исполнения (всего их доступно 20 видов). Нейросеть умеет создавать одно изображение на основании двух картинок. А еще – дорисовывать изображения, добавляя к ним те или иные детали.
Topaz Labs
Topaz Labs – это целое семейство сервисов, помогающих работать с изображениями. Оно отвечает за улучшение качества картинок и фото, а также видео. У Topaz Labs есть бесплатная версия – 30 дней. Далее придется платить за каждое приложение семейства (от 80 долларов) или за все его семейство (760 долларов).
Topaz Labs дает возможность быстро редактировать изображения и видео, но делать это получится не со всех устройств. Придется обеспечить компьютер современной 64-разрядной операционной системой Windows 10 или macOS Mojave 10.14, а оперативной памяти – не менее 8 Гб, видеопамяти – 2 Гб. В противном случае сервис может работать медленно.
MyHeritage
Программа, которая позволяет оживлять лица на изображениях. Люди на фото смогут двигать глазами, поворачивать головы, улыбаться и не только. Перед запуском технологии нейросеть улучшит качество снимка. Это приводит к тому, что пользователь получает картинку, которая движется, в более высоком качестве.
У MyHeritage есть бесплатная версия. Она работает 2 недели. Далее придется покупать лицензию.
Palette
Palette – бесплатная нейросеть, которая раскрашивает черно-белые изображения. Сначала сервис определит, что именно изображено на снимке, а затем – предложит несколько фильтров на выбор для дальнейшей работы.
Проект является условно-бесплатным. Неограниченное количество изображений допустимо обрабатывать, но только в разрешении до 500х500 пикселей. Скачать фотографию в более хорошем качестве предлагает по подписке или после оплаты отдельного взятого снимка.
Хотите освоить современную IT-специальность? Огромный выбор курсов по востребованным IT-направлениям есть в Otus!
Также, возможно, вам будут интересны следующие курсы:
