Понятное объяснение технологий ИИ. Так, чтобы даже любимая бабушка разобралась.

Привет! С вами Шеверев Дмитрий, руководитель сервисов Leadball и Foxybot. Я также веду Телеграм-канал "Продажный ИИ", где обозреваю различные сервисы и реальные кейсы применения ИИ в продажах и маркетинге.

ИИ способен дать почти любому бизнесу колоссальные преимущества, и, на мой взгляд, каждому продвинутому предпринимателю стоит разобраться в его основах. Базовое понимание того, что это на самом деле и какие он может решать задачи — это ключ к новым возможностям, которые могут существенно повлиять на успех бизнеса в будущем.

В этой статье будут азы. Если статья показалась интересной, подписывайтесь на мой канал

Представьте, у вас есть задача, которая вам кажется очень сложной и дорогой. Однако, большая вероятность, что у нее есть простой и относительно дешевый способ решения — использовать ИИ.

И сегодня я постараюсь привести базовую классификацию. А если захотите в чем-то разобраться глубже, всегда есть YouTube, Яндекс и Google.

Машинное обучение — это технология, которая позволяет компьютерам самостоятельно учиться на данных и улучшать свои результаты без необходимости явного программирования. Представьте себе, что вы учите ребенка распознавать разные виды фруктов. Сначала вы показываете ему яблоки, апельсины и бананы, рассказываете, как они выглядят и называются. С каждым новым фруктом ребенок запоминает характеристики (цвет, форма, размер) и начинает узнавать фрукты самостоятельно.

В машинном обучении происходит нечто похожее: алгоритмы обучаются на большом количестве примеров (данных) и, анализируя их, создают модели, которые могут предсказывать или классифицировать новую информацию.

Допустим, у вас есть интернет-магазин, и вы хотите предсказывать, какие товары могут понравиться покупателям на основе их предыдущих покупок. Вы собираете данные о покупках, обучаете модель машинного обучения на этих данных, и теперь она может предлагать каждому клиенту персонализированные рекомендации товаров. Например, если клиент часто покупает книги о кулинарии, модель может предложить ему новые кулинарные книги или кухонные принадлежности.

Таким образом, машинное обучение позволяет создавать "умные" системы, которые могут адаптироваться и улучшаться с каждым новым опытом, что похоже на процесс обучения и запоминания у человека.

Машинное обучение — это основа многих современных ИИ. Оно делится на несколько типов:

1.2. Supervised Learning (Обучение с учителем)

Определение: Этот подход включает обучение модели на наборе данных, где каждая запись уже имеет известный результат (метку). Модель "учится" находить связь между входными данными и метками, чтобы затем предсказывать метки для новых данных.

Пример в жизни: Представьте себе учителя, который учит школьника решать задачи по математике. Учитель показывает пример задачи (входные данные) и объясняет правильное решение (метку). Ученик решает несколько таких задач, пока не научится самостоятельно находить правильные ответы на новые задачи.

Реальный пример: В медицине супервизионное обучение используется для диагностики заболеваний. Врачи обучают модель на большом количестве снимков МРТ с уже известными диагнозами (например, наличие или отсутствие опухоли). Модель учится распознавать признаки заболевания, и в дальнейшем может самостоятельно предсказывать диагноз для новых пациентов.

1.2 Unsupervised Learning (Обучение без учителя)

Определение: В этом подходе алгоритмы работают с данными, которые не имеют меток. Задача алгоритма — обнаружить скрытые структуры или паттерны в данных.

Пример в жизни: Представьте, что вы переезжаете в новый город и пытаетесь понять, какие районы лучше подходят для жизни. У вас нет четкой информации о каждом районе, но вы можете собрать данные о различных характеристиках, таких как доступность транспорта, уровень преступности, стоимость жилья и т.д. Затем вы группируете районы по схожим характеристикам, чтобы понять, какие из них могут вам подойти.

Реальный пример: В бизнесе это может быть кластеризация клиентов для создания целевых маркетинговых кампаний. Например, интернет-магазин может использовать данные о покупательских привычках своих клиентов, чтобы разделить их на группы (кластеры) с похожими предпочтениями. Затем маркетологи могут создать специальные предложения для каждой группы, увеличивая шансы на успешные продажи.

1.3. Reinforcement Learning (Обучение с подкреплением)

Определение: В этом подходе модель учится через взаимодействие с окружающей средой, получая награды или наказания за свои действия. Цель модели — максимизировать общую награду, что требует выработки оптимальной стратегии.

Пример в жизни: Представьте себе тренировку собаки. Когда собака выполняет команду правильно, вы даете ей лакомство (награда). Если она делает что-то неправильно, вы не даете лакомства (наказание). Со временем собака учится, что определенные действия приводят к награде, и начинает повторять их чаще.

Реальный пример: Reinforcement learning можно применить, например, в автоматизации управления запасами на складе. Допустим, у вас есть магазин, который продает различные товары, и вам нужно поддерживать оптимальный уровень запасов. Алгоритм с обучением с подкреплением может учиться на данных о продажах, поставках и хранении товара. Он получает "награды" за поддержание оптимального запаса (избежание дефицита или переполнения) и "наказания" за ситуации, когда запас слишком мал (товар заканчивается и теряются продажи) или слишком велик (лишние расходы на хранение). Со временем алгоритм учится оптимизировать заказы и поставки.

Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, которое использует многослойные нейронные сети для обработки сложных данных. Эти сети состоят из нескольких слоев, каждый из которых извлекает более сложные и абстрактные признаки из входных данных. Многослойные сети нужны, чтобы модель могла понимать и обрабатывать сложные структуры и закономерности в данных, что позволяет достигать высокой точности в решении задач.

Как это работает: Представьте себе систему фильтров, через которые проходят данные. Каждый слой нейронной сети действует как такой фильтр, постепенно улучшая и уточняя информацию, извлекаемую из исходных данных. В начале простые признаки (например, края на изображениях) распознаются первыми слоями, затем следующие слои собирают эти признаки в более сложные формы (например, части лица), и так далее, пока не будет достигнуто полное понимание (например, распознавание лица человека).

2.1. Convolutional Neural Networks (CNN) - Сверточные нейронные сети

Определение: CNN — это специализированные нейронные сети, разработанные для обработки и анализа изображений и видео. Эти сети умеют распознавать сложные визуальные структуры, такие как формы, объекты и лица.

Пример в жизни: Представьте, что вы учите ребенка распознавать разных животных по фотографиям. Сначала вы показываете ему изображения кошек, собак, лошадей и объясняете, как они выглядят. Со временем ребенок учится распознавать этих животных даже на новых фотографиях.

Реальный пример: CNN используются в системах безопасности для распознавания лиц. Когда человек подходит к двери, камера делает снимок его лица, и нейронная сеть сравнивает его с базой данных. Если лицо совпадает с одной из записей, дверь открывается. Также CNN применяются в медицине для анализа рентгеновских снимков, помогая врачам обнаруживать заболевания, такие как рак легких.

2.2. Recurrent Neural Networks (RNN) - Рекуррентные нейронные сети

Определение: RNN — это нейронные сети, предназначенные для обработки последовательных данных, таких как текст, речь или временные ряды. Эти сети учитывают контекст предыдущих элементов последовательности при анализе текущего элемента.

Пример в жизни: Представьте, что вы читаете книгу, и чтобы понять текущую страницу, вам нужно помнить, что происходило на предыдущих. RNN функционируют аналогично, используя информацию о прошлых шагах, чтобы лучше понимать и обрабатывать текущие данные. Вы даже можете предсказывать будущее, допустим, если в книге вы прочитали, что главные герои сильно поругались и дело идет к разводу, вы ожидаете, что в следующей главе будет описан процесс развода или примирения.

Реальный пример: Прогнозирование временных рядов — это типичное применение RNN. Например, эти сети могут использоваться для предсказания цен на акции, где каждая цена зависит от предыдущих значений. Также RNN применяются для машинного перевода, где важно учитывать контекст предыдущих слов в предложении.

2.3. Generative Adversarial Networks (GANs) - Генеративные состязательные сети

Определение: GANs — это нейронные сети, которые состоят из двух частей: генератора и дискриминатора. Генератор создает новые данные, похожие на реальные, а дискриминатор оценивает их на подлинность. Эти две сети соревнуются между собой, что позволяет генератору создавать всё более реалистичные данные.

Пример в жизни: Представьте художника, который рисует картину, и критика, который оценивает её. Художник хочет, чтобы его работа выглядела как настоящая, а критик пытается определить, где картина подлинная, а где — подделка. Со временем художник совершенствует свою технику, чтобы его картины было всё сложнее отличить от оригиналов.

Реальный пример: GANs применяются для создания реалистичных изображений, видео или музыки. Например, они могут использоваться для создания фотореалистичных изображений людей, которые никогда не существовали, или для улучшения качества изображений с низким разрешением. В киноиндустрии GANs могут использоваться для создания спецэффектов или анимаций, которые выглядят так, будто они сняты на камеру.

В отличие от предыдущих пунктов, NLP — это не какая-то конкретная технология, а область искусственного интеллекта. NLP занимается взаимодействием между компьютерами и человеческим языком. Технологии NLP позволяют компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать текст и речь на естественном языке, подобно тому, как это делает человек.

3.1. Text Classification - Классификация текста

Определение: Классификация текста — это процесс автоматического распределения текстовых данных по категориям на основе их содержания. Алгоритмы анализируют текст и определяют, к какой категории он относится.

Пример в жизни: Представьте, что вы получаете десятки писем в день, и вам нужно вручную сортировать их по папкам: "Работа", "Личное", "Спам". Если у вас есть опыт, вы легко определяете, к какой категории относится каждое письмо. Однако делать это вручную каждый день утомительно, и тут на помощь приходит классификация текста.

Реальный пример: Представьте, что крупная компания получает тысячи отзывов от клиентов о своих продуктах или услугах. Эти отзывы могут содержать как положительные, так и отрицательные комментарии. Алгоритм может автоматически анализировать каждый отзыв и распределять их по категориям, например, "Положительные", "Отрицательные", "Нейтральные". Это позволяет компании быстро оценить общую удовлетворенность клиентов, выявить проблемы и принять меры для их устранения, не тратя время на ручную обработку каждого отзыва.

3.2. Named Entity Recognition (NER) - Распознавание сущностей

Определение: Named Entity Recognition (NER) — это технология, которая позволяет выделять и классифицировать сущности в тексте, такие как имена людей, названия компаний, даты, географические объекты и другие ключевые элементы.

Пример в жизни: Представьте, что вы читаете газету и хотите быстро найти в ней упоминания о конкретном событии. Вы находите и выделяете эту сущность вручную, подчеркивая ее ручкой.

Реальный пример: В юридических документах или новостных статьях NER используется для автоматического выделения упоминаний компаний, лиц, дат и других важных данных. Например, система может автоматически выделить все упоминания конкретной компании в тексте судебного решения, что значительно ускоряет анализ документов.

3.3. Language Models - Языковые модели

Определение: Языковые модели — это алгоритмы, которые могут генерировать, дополнять и интерпретировать текст на естественном языке. Эти модели обучаются на огромных объемах текстовых данных и могут понимать контекст, структуру и содержание текста.

Пример в жизни: Представьте, что вам нужно написать письмо или статью, но вы застряли на середине и не знаете, как продолжить. Хороший писатель может помочь вам с идеями или предложить, как развить тему.

Реальный пример: GPT-4, одна из самых продвинутых языковых моделей, может создавать тексты на заданные темы, дополнять начатые предложения или даже вести диалог с пользователями. Она используется для написания статей, создания контента для социальных сетей, автоматизации ответов на клиентские запросы и многого другого.

Это лишь малая часть того, что можно рассказать. Тема настолько обширная, что её невозможно полностью охватить в одной статье. Однако я планирую и дальше выпускать статьи и материалы, где простым и понятным языком буду рассказывать про ИИ и его применение в бизнесе.

Если вам интересна эта тема, подписывайтесь на мой Telegram-канал "Продажный ИИ". Там вас ждёт много полезного и актуального контента, который поможет лучше понять, как ИИ может стать вашим союзником в бизнесе.

И конечно, я не претендую на стопроцентную точность во всех деталях — моя цель была в том, чтобы дать базовое представление и показать, что ИИ — это не так сложно, как может показаться на первый взгляд.