Нейросети в бизнесе: Как ИИ помогает зарабатывать. Олег Лебедев

(Rerectified Linear Unit): Это одна из самых популярных функций активации, которая возвращает 0 для отрицательных результатов и является само значением для получения. Она позволяет избежать проблем затухания градиента и затруднений при обучении.

      Softmax: Эта функция используется в выходных слоях для многоклассовой классификации. Она нормализует выходные значения нейронов так, что их количество равно 1, интерпретируя выход как вероятность наличия товаров к классам.

      4. Обучение нейросетей

      Обучение нейросетей – это процесс, который включает в себя модели, предоставляющие большое количество данных для изучения. Обычно это включает два этапа:

      Обучение: На этом этапе нейросеть «обучается» на обучающем наборе данных, используя алгоритмы обратного распространения и оптимизации для минимизации ошибок.

      Тестирование: После обучения нейросеть затем тестируется набором данных, которые не использовались в процессе обучения. Это позволяет оценить, насколько хорошо модель обобщает знания о новых данных.

      5. Применение нейросетей в бизнесе

      Нейросети находят широкое применение в различных сферах бизнеса:

      Маркетинг: Используются для анализа данных о потребителях, сегментации производства и создания персонализированных предложений.

      Финансовые услуги: При изменении для прогнозирования рыночных трендов, оценки кредитного риска и автоматизации трейдинга.

      Здравоохранение: Нейросети помогают в диагностике явлений, анализе электронных изображений и разработке новых лекарств.

      Производство: Используются для предсказания сбоев в оборудовании и оптимизации производственных процессов.

      Заключение

      Нейросети представляют собой инструмент для решения сложных задач в бизнесе. Понимание их структуры и продолжение работы являются средством для эффективного использования этих технологий. В следующих главах мы рассмотрим конкретные примеры применения нейросетей в различных отраслях, а также предложим практические рекомендации по их внедрению в ваш бизнес.

      Как они работают: базовые концепции

      Понимание работы нейросетей требует знакомства с рядом функциональных концепций, которые касаются их внутренних механизмов и методов обучения. В этом разделе мы подробно рассмотрим основные элементы, которые позволяют нейросетям функционировать, а также объясняем их применение в встроенных скриптах.

      1. Нейрон

      В основе нейросети лежит модель нейрона, которая является ее основным строительным блоком. Искусственный нейрон имитирует работу биологического нейрона и выполняет следующие функции:

      Входные данные: Нейрон получает несколько входных сигналов (данных), каждый из которых связан с весом. Эти веса определяют, насколько сильно каждый вход влияет на выход нейронов.

      Суммирование: Все входные данные перемножаются на соответствующий вес и складываются.

      Функция