Найняти команду для розробки нейромережі

Нейромережа, або скорочено NNs – це найбільш успішний формат реалізації штучного інтелекту, який працює за принципом функціонування звичайних біологічних нейронних мереж.

Простіше кажучи нейромережі імітують роботу людського мозку за допомогою різних математичних моделей. Через це принцип їхньої дії докорінно відрізняється від класичного ПЗ — адже вони не дотримуються конкретного алгоритму, а результат їхньої роботи часто стає набагато варіативнішим і навіть творчішим.

Насправді ж можливості нейромереж часто недооцінені — багато хто досі вважає, що все обмежується звичайними голосовими помічниками та чат-ботами. У той же час великі бренди, такі як Apple, Meta і Volkswagen використовують NNs по-максимуму, що дозволяє їм завойовувати світові ринки і в рази підвищувати свою прибутковість.

Тому в цій статті поговоримо про те, як саме компанії з різних сфер можуть використовувати нейромережі, які переваги їм це дасть і як підібрати кваліфіковану команду для розробки, навчання та впровадження нейронних мереж у власний бізнес.

Перш ніж приступити до основної теми пропонуємо розглянути, як нейронні мережі працюють з даними і які завдання здатні вирішувати. Тут варто виділити одразу кілька ключових моментів:

• Аналіз даних. NNs здатні аналізувати велику кількість даних та виявляти приховані залежності. Це можна використовувати, наприклад, для пошуку кращих шляхів підвищення конверсії сайту або виявлення шахрайських операцій.
• Прогнозування. Використовуючи узагальнення та кореляцію даних нейромережі мають можливість передбачати майбутнє деяких послідовностей подій на основі існуючих факторів.

• Кластеризація. Тут мають на увазі розбивку потоку вхідних даних не невеликі фрагменти, без зазначення будь-яких ознак чи класів. При цьому, як саме фрагментувати інформацію, нейронна мережа визначає самостійно.
• Апроксимація. Нейромережі здатні замінювати складні вхідні об’єкти або функції більш простими, але з аналогічними параметрами. Як приклад можна навести заміну громіздких моделей за прогнозом погоди, розроблених людиною більш прості математичні моделі NN MetNet від Google.
• Стиснення даних. Нейромережі мають асоціативну пам’ять – тобто, вони бачать закономірності між об’єктами і параметрами, і виключають повторне використання одних і тих же даних. Це дає можливість працювати максимально компактно.

Розуміючи основні принципи роботи NNs, ми можемо розглянути, як саме їх можна використовувати в різних сферах бізнесу:

• E-commerce. Штучні нейронні мережі здатні аналізувати трафік в інтернет-магазинах та попередні запити кожного користувача. На основі цих даних вони формують список персональних рекомендацій та навіть розробляють індивідуальні акції під кожного покупця. Зрештою це значно підвищує конверсію та якість обслуговування.
• Роздрібна торгівля. У цьому напрямку нейронні мережі допомагають оптимізувати логістику та ланцюжки продажів, оптимізують маркетинг, стежать за залишками на складах та підраховують товари на полицях. Один із прикладів використання NNs у цьому напрямку – магазин Walmart.
• Фінанси та банки. Тут нейронні мережі використовуються переважно для забезпечення безпеки, запобігання шахрайству та прогнозування ринків. Наприклад, рішення SAS Real Time Decision Manage допомагають аналізувати ризики при видачі кредитів.

• Відеосервіси. Практично всі популярні постачальники контенту, такі як Netflix, YouTube та TikTok активно використовують нейронні мережі. За фактом, усе, що ми дивимося на цих майданчиках, — це рекомендації ШІ.
• Автомобільна галузь. Тут нейромережі використовуються переважно для автоматизації управління механізмами, і можуть виступати навіть як автопілот. Один із яскравих прикладів — штучний інтелект у Tesla.
• Охорона здоров’я. NNs здатні встановлювати точні діагнози на основі скарг клієнтів та навіть самостійно призначати оптимальне лікування. Один із прикладів у цій галузі – це рішення Watson Health від IBM.
• Логістика. Використовуючи математичні моделі, нейронні мережі можуть самостійно прокладати оптимальні логістичні маршрути. Як результат, компанії починають економити значну частину витрат на паливо та амортизацію автопарку, а також помітно скорочують час доставки вантажів.

У процесі програмування та навчання нейромережі можуть брати участь лише кілька осіб або команда з десятків фахівців – тут все залежить від обсягу робіт та запланованої дати виходу продукту у продакшен. Однак, у будь-якому разі, позиції у команді розробки залишаються незмінними.

Розглянемо яких саме фахівців може надати наша компанія для реалізації такого проєкту:

• Project Manager. Керує командою, термінами, бюджетом та перебуває у постійному контакті зі стороною клієнта. Головне завдання PM – вивести на ринок максимально якісний продукт, що відповідає вимогам замовника.
• Data Scientist. Виділяє, агрегує та синтезує дані з різних структурованих та неструктурованих джерел, а також розробляє та застосовує інтелектуальне навчання на основі даних, отриманих із реального світу.

• ML Engineer. Завдання цих фахівців багато в чому схожі з Data Scientist, проте їхня робота є більш «технічною». По суті, ML Engineer експериментує та впроваджує різні Machine Learning алгоритми для досягнення поставлених результатів та займається навчанням нейромереж.
• Backend-розробники. Беруть участь у розробці нейромереж досить опосередковано. Їхня зона відповідальності — організація роботи серверів, побудова архітектури баз даних та інтеграція нейромережі із програмним забезпеченням, яке ваша компанія вже використовує у своїй роботі.
• Embedded-розробники. Можуть залучатися у випадках, якщо для збору інформації NN використовуватиме апаратні пристрої. Наприклад, якщо йдеться про використання нейромережі в торгових мережах, де потрібно відстежувати наявність товарів на полицях, залишки на складах, умови зберігання продукції та інше.
• QA-engineers. Виконують тестування нейромережевої моделі на наявність помилок.

Програмування та навчання нейромереж – це складний процес, який складається з кількох послідовних етапів. Розглянемо їх докладніше:

• Збір інформації. У першу чергу розробники визначають мету та завдання нейронної мережі на підставі вимог клієнта.
• Проєктування. Основний етап, під час якого визначається склад вхідних та вихідних даних, вибирається оптимальна архітектура та структура нейромережі, а також підбирається оптимальний стек технологій, які будуть використовуватись для її технічної реалізації. За фактом, за результатами проєктування стає зрозуміло, як саме працюватиме NN і як вона вирішуватиме поставлені бізнес-завдання.

• Вилучення даних. На цьому етапі розробники виконують підготовку вихідних даних, які використовуватимуться для навчання нейромережі.
• Ініціалізація параметрів. На наступному етапі необхідно забезпечити рівномірність навчання нейромережі. Для цього виконується ініціалізація параметрів фільтрів, в якій середнє значення параметра дорівнює нулю, а стандартне відхилення – до одиниці.
• Створення можливості самонавчання. Одна з основних характеристик нейромережі – здатність самонавчати. Для технічної реалізації цього питання створюються спеціальні функції для зворотного поширення помилки через пулінговий та згорткові шари.

• Побудова мережі. Далі розробники створюють саму нейронну мережу, яка зможе приймати вхідні образи. обробляти їх та виводити очікуваний результат.
• Навчання нейронної мережі. Після завершення розробки та ініціалізації, нейромережа має випадкові ваги — тобто вони ще не налаштувалися під потрібний результат. Тому її треба навчити. Сам процес навчання виглядає наступним чином: на вхід даються різні дані, NN їх аналізує, після чого їй надається правильна відповідь. Таким чином мережа «прагне» підігнати ваги синапсів так, щоб на виході вийшли правильні результати. Цей процес виконується ітераціями – шляхом багаторазового проходження тренувальних сетів. Причому, що більше виконано ітерацій, то точнішими будуть результати.

• Контрастування. За підсумками навчання часто виходить так, що абсолютні значення ваг синапсів близькі до нуля та практично не впливають на якість результату. Проте вони витрачають велику кількість обчислювальних ресурсів. Для вирішення цієї проблеми такі коефіцієнти обнуляються.
• Тестування. Перед запуском нейромережі слід переконатися у коректності її роботи. Для цього QA-інженери виконують тестування за допомогою прикладів тестової вибірки даних.
• Практичне використання та донавчання. Після початку експлуатації нейромережі можна використовувати пари вхідних та вихідних значень для подальшого підстроювання вагових параметрів. Просто кажучи, нейронну мережу можна донавчати, щоб вона видавала максимально точні результати. Це особливо важливо, якщо початковий обсяг вибірки був невеликим.

Штучні нейронні мережі здатні обробляти великі масиви даних, знаходити закономірності та самостійно приймати рішення щодо оптимізації різних бізнес-процесів. Це робить їх практично незамінними, коли йдеться про підвищення ефективності та прибутковості бізнесу. Більше того, вже зараз існує безліч успішних кейсів використання цієї технології в різних галузях.

У той же час програмування та навчання нейромереж – це складний процес, що вимагає від розробників відповідних знань та навичок. Для реалізації такого проєкту компанія AVADA MEDIA може надати вже сформовані команди досвідчених фахівців, які зможуть втілити у реальність завдання будь-якої складності.