О развитии нейросетей: как получилось создать рекомендательные системы
Еще год назад в нашем лексиконе не было даже такого слова — “нейросети”, теперь же эта тема обсуждается везде. В соцсетях, новостях, на работе, среди знакомых. Нейросети используют программисты, дизайнеры, копирайтеры и другие специалисты. Внедряют искусственный интеллект и на производстве – в виде рекомендательных систем. Они анализируют данные и определяют, что можно улучшить, повышая тем самым производительность.
Как развивались нейросети?
На самом деле, сами алгоритмы работы нейросетей появились еще в середине 20-го века, но долгое время оставались в тени из-за отсутствия необходимых вычислительных мощностей и данных. С развитием технологий в 2010-х годах стало возможным обучение более сложных и мощных нейросетей. Они стали основой для создания интеллектуальных систем, таких как РС – рекомендательных систем.
Что привело к созданию рекомендательных систем?
Успех крупных компаний вроде Google, Amazon, Spotify или Netflix был бы невозможен без рекомендательных систем. Они анализируют поведение и интересы пользователя, предлагая ему то, что захочется приобрести. Это упрощает выбор из множества вариантов.
Но цифровизация затронула разные аспекты нашей жизни, и рекомендательные системы используются не только для персонализированных рекомендаций. Они анализируют массив данных, чтобы предложить руководству наиболее подходящие стратегические решения.
Виды рекомендательных систем
Коллаборативные: используют данные о предпочтениях и поведении пользователей для создания рекомендаций.
Содержательные: анализируют содержание элементов для выявления схожести и создания рекомендаций.
Гибридные: сочетают методы коллаборативных и содержательных систем.
Мы же создали свою рекомендательную систему для производственных компаний, аналогов которой нет. “Рекомендательная система менеджмента производительности” (РСМП) – это видеоаналитика на основе искусственного интеллекта. Система использует анализ данных и алгоритмы машинного обучения для оптимизации производительности компаний.
Использование нейросетей – неотъемлемый шаг для современных компаний, которые стремятся к инновациям и эффективности. Рекомендательную систему менеджмента производительности (РСМП) можно применять в любых отраслях: от производства строительных материалов и пищевой промышленности до машиностроения.
Преимущества и эффективность РСМП
Как все это работает: на объекте устанавливается система видеоаналитики.
- Нейросеть собирает видеоданные.
- Обрабатывает полученные данные, распознает закономерности, выявляет слабые места.
- Формирует рекомендации для бизнеса. Что нужно сделать для улучшения производственных процессов, увеличения эффективности сотрудников.
Проект РСМП протестировали на одном из заводов в Краснодаре, и там производительность выросла на 20%. Система анализировала видео, собирала статистику и выявляла неэффективные действия и слабые места процессов. Так, были выявлены задержки в выполнении определенных операций. Благодаря искусственному интеллекту, удалось оптимизировать процессы, что привело к росту производительности труда. Получается, на работниках изменения никак не сказываются, а производительность растет.
Рекомендательные системы, опираясь на нейросети и технологии анализа данных, незаменимы в цифровизации различных отраслей. От онлайн-торговли до нефтедобычи. РС – это инструмент для оптимизации процессов на производстве и экономии времени.