Нанять команду для разработки нейросети

Нейросети, или сокращенно NNs — это наиболее успешный формат реализации искусственного интеллекта, который работает по принципу функционирования обычных биологических нейронных сетей. 

Попросту говоря нейросети имитируют работу человеческого мозга с помощью различных математических моделей. Из-за этого принцип их действия в корне отличается от классического ПО — ведь они не следуют конкретному алгоритму, а результат их работы часто становится намного более вариативным и даже творческим.

В реальности же возможности нейросетей часто недооценены — многие до сих пор полагают, что все ограничивается обычными голосовыми помощниками и чат-ботами. В то же время крупные бренды, такие как Apple, Meta и Volkswagen используют NNs по-максимуму, что позволяет им завоевывать мировые рынки, и в разы повышать свою прибыльность.

Поэтому в данной статье поговорим о том, как именно компании из разных сфер могут использовать нейросети, какие преимущества им это даст, и как подобрать квалифицированную команду для разработки, обучения и внедрения нейронных сетей в собственный бизнес.

Прежде чем приступить к основной теме предлагаем рассмотреть, как именно нейронные сети работают с данными и какие задачи способны решать. Здесь стоит выделить сразу несколько ключевых моментов:

• Анализ данных. NNs способны анализировать большое количество данных и выявлять скрытые зависимости. Это можно использовать, например, для поиска лучших путей повышения конверсии сайта или для выявления мошеннических операций.
• Прогнозирование. Используя обобщение и корреляцию данных нейросети обладают возможностью предсказывать будущее неких последовательностей событий на основе существующих факторов.

• Кластеризация. Здесь имеется в виду разбивка потока входных данных не небольшие фрагменты, без указания каких либо признаков или классов. При этом как именно фрагментировать информацию — нейронная сеть определяет самостоятельно.
• Аппроксимация. Нейросети способны заменять сложные входные объекты или функции более простыми, но с аналогичными параметрами. В качестве примера можно привести замену громоздких моделей по предсказанию погоды, разработанных человеком на более простые математические модели NN MetNet от Google.
• Сжатие данных. Нейросети обладают ассоциативной памятью — то есть, они видят закономерности между объектами и параметрами, и исключают повторное использование одних и тех же данных. Это дает им возможность работать максимально компактно.

Понимая основные принципы работы NNs мы можем рассмотреть, как именно их можно использовать в разных сферах бизнеса:

• E-commerce. Искусственные нейронные сети способны анализировать трафик в интернет-магазинах и предыдущие запросы каждого пользователя. На основе этих данных они формируют список персональных рекомендаций и даже разрабатывают индивидуальные акции под каждого покупателя. В конечном счете это значительно повышает конверсию и качество обслуживания.
• Розничная торговля. В этом направлении нейронные сети помогают оптимизировать логистику и цепочки продаж, оптимизируют маркетинг, следят за остатками на складах и считают товары на полках. Один из примеров использования NNs в этом направлении — магазин Walmart.
• Финансы и банки. Здесь нейронные сети используются преимущественно для обеспечения безопасности, предотвращения мошенничества и прогнозирования рынков. Например, решения от SAS Real Time Decision Manage помогают анализировать риски при выдаче кредитов.

• Видеосервисы. Практически все популярные поставщики контента, такие как Netflix, YouTube и TikTok активно используют нейронные сети. По факту все, что мы смотрим на этих площадках — это рекомендации ИИ.
• Автомобильная отрасль. Здесь нейросети используются преимущественно для автоматизации управления механизмами, и могут выступать даже в качестве автопилота. Один из ярких тому примеров — искусственный интеллект в Tesla.
• Здравоохранение. NNs способны устанавливать точные диагнозы на основе жалоб клиентов и даже самостоятельно назначать оптимальное лечение. Один из примеров в этой отрасли — это решение Watson Health от IBM.
• Логистика. Используя математические модели, нейронные сети способны самостоятельно прокладывать оптимальные логистические маршруты. Как результат — компании начинают экономить значительную часть расходов на топливо и амортизацию автопарка, а также заметно сокращают время доставки грузов.

В процессе программирования и обучения нейросети могут участвовать всего несколько человек или команда из десятков специалистов — здесь все зависит от объема работ и планируемой даты выхода продукта в продакшен. Однако, в любом случае, позиции в команде разработки остаются неизменными.

Рассмотрим, каких именно специалистов может предоставить наша компания для реализации такого проекта:

• Project Manager. Управляет командой, сроками, бюджетом и находится в постоянном контакте со стороной клиента. Главная задача PM — вывести на рынок максимально качественный продукт, соответствующий требованиям заказчика.
• Data Scientist. Выделяет, агрегирует и синтезирует данные из разных структурированных и неструктурированных источников, а также разрабатывает и применяет интеллектуальное обучение на основе данных, полученных из реального мира.

• ML Engineer. Задачи этих специалистов во многом схожи с Data Scientist, однако их работа является более «технической». По сути, ML Engineer экспериментирует и внедряет разные Machine Learning алгоритмы для достижения поставленных результатов и занимается обучением нейросетей.
• Backend-разработчики. Участвуют в разработке нейросетей довольно косвенно. Их зона ответственности — организация работы серверов, построение архитектуры баз данных и интеграция нейросети с программным обеспечением, которое ваше компания уже использует в своей работе.
• Embedded-разработчики. Могут привлекаться в случаях, если для сбора информации NN будет использовать аппаратные устройства. Например, если речь идет про использование нейросети в торговых сетях, где нужно отслеживать наличие товаров на полках, остатки на складах, условия хранения продукции и прочее.
• QA-engineers. Выполняют тестирование нейросетевой модели на наличие ошибок.

Программирование и обучение нейросетей — это сложный процесс, который состоит из нескольких последовательных этапов. Рассмотрим их подробнее:

• Сбор информации. В первую очередь разработчики определяют цель и задачи нейронной сети на основании требований клиента.
• Проектирование. Основополагающий этап, во время которого определяется состав входных и выходных данных, выбирается оптимальная архитектура и структура нейросети, а также подбирается оптимальный стек технологий, которые будут использоваться для ее технической реализации. По факту, по результатам проектирования становится понятно, как именно будет работать NN и каким образом она будет решать поставленные бизнес-задачи.

• Извлечение данных. На этом этапе разработчики выполняют подготовку исходных данных, которые будут использоваться для обучений нейросети.
• Инициализация параметров. На следующем шаге нужно обеспечить равномерность обучения нейросети. Для этого выполняется инициализация параметров фильтров, в которой среднее значение параметра приравнивается к нулю, а стандартное отклонение — к единице.
• Создание возможности самообучения. Одна из главных характеристик нейросети — способность самообучаться. Для технической реализации этого вопроса создаются специальные функции для обратного распространения ошибки через пулинговый и сверточные слои.

• Построение сети. Далее разработчики создают саму нейронную сеть, которая сможет принимать входные образы. обрабатывать их и выводить ожидаемый результат. 
• Обучение нейронной сети. После завершения разработки и инициализации, нейросеть обладает случайными весами — то есть, они еще не настроились под нужный результат. Поэтому ее нужно обучить. Сам же процесс обучения выглядит следующим образом: на вход даются разные данные, NN их анализирует, после чего ей предоставляется правильный ответ. Таким образом сеть будет «стремиться» подогнать веса синапсов так, чтобы на выходе получились верные результаты. Этот процесс выполняется итерациями — путем многократного прохождения тренировочных сетов. Причем, чем больше выполнено итераций, тем более точными будут результаты.

• Контрастирование. По итогам обучения часто выходит так, что абсолютные значения весов синапсов близки к нулю и практически не влияют на качество результата. Тем не менее они тратят большое количество вычислительных ресурсов. Для решения этой проблемы такие коэффициенты обнуляются.
• Тестирование. Перед запуском нейросети нужно убедиться в корректности ее работы. Для этого QA-инженеры выполняют тестирование с использованием примеров тестовой выборки данных.
• Практическое использование и дообучение. После начала эксплуатации нейросети можно использовать пары входных и выходных значений для дальнейшей подстройки весовых параметров. Попросту говоря — нейронную сеть можно дообучать, чтобы она выдавала максимально точные результаты. Это особенно важно, если начальный объем выборки был относительно небольшим.

Искусственные нейронные сети способны обрабатывать большие массивы данных, находить закономерности и самостоятельно принимать решения по оптимизации различных бизнес-процессов. Это делает их практически незаменимыми, когда речь идет о повышении эффективности и прибыльности бизнеса. Более того, уже сейчас существует множество успешных кейсов использования этой технологии в самых разных отраслях.

В то же время программирование и обучение нейросетей — это сложный процесс, требующий от разработчиков соответствующих знаний и навыков. Для реализации такого проекта компания AVADA MEDIA может предоставить уже сформированные команды опытных специалистов, которые смогут воплотить в реальность задачи любой сложности.