Курсы по data science и нейронным сетям

Тренируем нейросеть на функции XOR

Почему функция XOR так интересна? Просто потому, что её невозможно получить одним нейроном: 0 ^ 0 = 0, 0 ^ 1 = 1, 1 ^ 0 = 1, 1 ^ 1 = 0. Однако она легко получается увеличением числа нейронов. Мы же попробуем выполнить обучение сети с 3 нейронами в скрытом слое и 1 выходным (так как выход у нас всего один). Для этого нам необходимо создать массив векторов X и Y с обучающими данными и саму нейросеть:

// массив входных обучающих векторов
Vector[] X = {
    new Vector(0, 0),
    new Vector(0, 1),
    new Vector(1, 0),
    new Vector(1, 1)
};

// массив выходных обучающих векторов
Vector[] Y = {
    new Vector(0.0), // 0 ^ 0 = 0
    new Vector(1.0), // 0 ^ 1 = 1
    new Vector(1.0), // 1 ^ 0 = 1
    new Vector(0.0) // 1 ^ 1 = 0
};

Network network = new Network(new int[]{2, 3, 1}); // создаём сеть с двумя входами, тремя нейронами в скрытом слое и одним выходом

После чего запустим обучение со следующими параметрами: скорость обучения — 0.5, число эпох — 100000, величина ошибки — 1e-7:

network.Train(X, Y, 0.5, 1e-7, 100000); // запускаем обучение сети 

После обучения посмотрим на результаты выполнив прямой проход для всех элементов:

Коротко об искусственном нейроне

Чаще всего в подобных статьях начинают расписывать про устройство биологического нейрона, связь с его искусственной моделью и прочую лирику. Мы же этого делать не будем, а сразу перейдём к сути. Искусственный нейрон — это всего лишь взвешенная сумма значений входного вектора элементов, которая передаётся на нелинейную функцию активации f: . Здесь — коэффициенты, веса каждого элемента вектора, — значения входного вектора X, — взвешенная сумма элементов X, а — результат применения функции активации. Мы вернёмся к функции активации немного позднее, а пока давайте придумаем, как вместо одного выходного значения получить n.


Искусственный нейрон с тремя входами

This Person Does Not Exist

Сотрудник Uber Филипп Ван создал сервис, генерирующий человеческие лица. Он работает на основе генеративной нейросети StyleGAN от Nvidia.

Фото человеческих лиц генерируются автоматически на основе миллионов обработанных изображений. Система анализирует их и создает собирательный образ. Каждый раз, когда обновляете страницу, появляется новое лицо. Вы можете подумать, что где-то видели этого человека, но его на самом деле нет. Этот сервис – раздолье для тех, кому нужны фейковые фото для отзывов, или тех, кто боится нарушить авторские права при использовании фотографий людей.

Возможно, вы увидите что-то знакомое в этой девушке. Но можете не переживать – использовав это фото, вы ничего не нарушите

В большинстве случаев нейросеть выдает действительно качественные фото. Но случаются и ошибки – например, размытие одной области или добавление постороннего объекта на фото, приводящее к искажению.

Пример сгенерированного фото с ошибкой

Иллюстрации

Autodraw — инструмент для рисования от Google. В 2017 году компания выпустила нейросетевую программу, которая превращает набросок от руки в полноценную иллюстрацию. Разработка построена на алгоритме, который анализирует рисунок, распознает тип изображения и подбирает похожие клип-арт иллюстрации. Пока нейросеть работает не идеально — Autodraw выдает несколько похожих картинок, из которых пользователь выбирает наиболее подходящую. Иногда программа ошибается, но чем больше вы пользуетесь инструментом, тем быстрее нейросеть учится.

Autodraw пригодится для рисования иконок, логотипов, баннеров, афиш и быстрого прототипирования.

Пример работы Autodraw от The Verge

ProjectQuick3D — инструмент для создания 3D-моделей от Adobe. Программа работает по схожему с Autodraw алгоритму: пользователь рисует быстрый скетч, а программа с помощью машинного обучения находит в библиотеке Adobe Stock нужную 3D-модель. Нейросеть обучается — чем больше пользователей рисуют, тем точнее работает алгоритм. Разработчики представили проект на конференции Adobe MAX как инструмент для начинающих дизайнеров, которые прежде не работали с 3D.

Разработчики Adobe демонстрируют работу программы на конференции Adobe MAX

WebScore AI

Еще один сервис на базе нейросети от команды uKit Group. Фишкой сервиса является функция оценки привлекательности сайта.

Ребята из uKit Group прошерстили Интернет и сформировали выборку из 12 000 сайтов: от очень старых страниц до лендингов мировых ИТ-флагманов.
Затем профи по дизайну помогли выделить 125 параметров, по которым обычные посетители оценивают веб-страницы.
Далее фокус-группа оценила сайты в выборке по шкале от 1 до 10, чтобы моделям машинного обучения было на что ориентироваться.

В итоге оценка системы стала точнее, чем оценки её учителей, а нейросеть самостоятельно выделила еще 1000 признаков привлекательности сайта.
Сейчас WebScore AI умеет выставлять странице общий балл и находится в публичном доступе для продолжения обучения.

Какие сайты умеет обрабатывать WebScore AI?

Лендинги без сложных анимаций идеально подойдут для оценки: одностраничники товаров, услуг, семинаров, мероприятий и прочего.

При анализе дизайн-параметров WebScore AI использует скриншот сайта: если страница сильно анимирована и система запомнила не лучший кадр, это может привести к снижению балла.

Сайты-визитки и магазины. Каждую страницу сайта стоит оценивать по отдельности, давая системе нужную ссылку.

Оценка некоторых онлайн-витрин может быть понижена, если они используют много всплывающих сообщений или очень плотно размещают контент.

Где применяются технологии распознавания лиц?

Китай

#06

Во всем мире власти прикладывают усилия к повышению безопасности и жителей, ну то есть тотальной слежки. Например, в метрополитене Китайского Шэньчжэня запустили систему оплаты поездок при помощи такой технологии. Для ее реализации была запущена 5G-сеть. Теперь люди не предъявляют билет, а подходят к экрану у входа на станцию и сканируют свое лицо. Система узнает человека и автоматически списывает деньги с привязанного счета. К слову, после сканирования люди могут прочитать информацию о себе (пол, возраст, длительность пребывания в метро) и посмотреть фотографии.

#06 Китайский турникет. Конечно, для удобства придумал систему сканирования лиц. Они совсем, совсем не следят за вами. Честное китайское слово.

Россия

Подобная практика внедряется и в московском метро. В 2018 году начали тестировать систему биометрической идентификации. С помощью камер полиция уже задержала 9 человек, которые находились в розыске. Правда, она промолчала, сколько она таким образом отследила для своих «особенных» целей.

Британия

В британских тюрьмах Халл, Хамбер и Линдхолм в марте этого года внедрили систему распознавания лиц, чтобы бороться с передачей запрещенных предметов (наркотиков и мобильных телефонов). Даже сканирование отпечатков пальцев не позволяло выявлять частые контрабандные поставки. Сейчас используют технологию сканирования радужной оболочки глаза от американской компании Tascent. Дело в том, что рисунок радужной оболочки позволяет отобрать около 200 точек, с помощью этого метода обеспечивается высокая степень надежности аутентификации.

Япония

Японская компания NEC в феврале этого года запустила первые в мире банкоматы, которые выдают деньги посредством распознавания лиц.

Нидерланды

Технологии распознавания лиц также широко используются во внутренних и международных аэропортах. Например, аэропорт Амстердама Схипхол использует аппараты для распознавания лиц в процессе посадки пассажиров в самолет. Вместе с авиакомпанией Cathay Pacific технология пока применяется в тестовом режиме. То есть после прохождения регистрации на рейс человек сканирует паспорт, посадочный талон и лицо, а уже после этого проходит паспортный контроль. Перед посадкой лицо пассажира снова сканируется; если изображение соответствует фотографии из базы, система пропускает человека дальше. Такой алгоритм избавляет пассажиров от необходимости предъявлять паспорт и посадочный талон во время поездки, что ускоряет процедуру. 

Нашумевшее дополнение iPhone X тоже работает по алгоритму распознавания лиц. При помощи инфракрасной камеры, датчиков глубины, освещенности и точечного сканера, программа создает трехмерную карту лица. По идее, система должна распознавать лицо даже при слабом освещении, в очках и в шляпе, чтобы помочь владельцу разблокировать айфон.

Международная компания IBM в начале 2019 года выпустила базу данных, которая содержит 1 миллион фотографий лиц (взятых из сервиса Flickr). Это сделано для того, чтобы помочь разработчикам обучать биометрические системы. IBM посчитала, что использованные данные недостаточно разнообразные, поэтому снабдила фото метками с данными черепно-лицевых размеров, симметриями лица, обозначениями возраста и пола.

Во всём виноваты белые

Но даже у таких серьезных компаний случаются недочеты: используемая технология распознавания лиц лучше подходила для белых мужчин, нежели для женщин или людей других национальностей. По данным исследований Массачусетского технологического института, система IBM в 35% случаев не смогла распознать темнокожих женщин. В то же время доля ошибок при идентифицировании белых мужчин составляла не больше 1%.

Запрет на технологию

Оказывается, не все приветствуют использование технологии распознавания лиц. Например, Сан-Франциско уже стал первым городом в США, где полицейским запретили использовать такие системы (они применяли их, чтобы идентифицировать подозреваемых в толпе). Американцы считают, что это ограничивает их свободу передвижения и таким образом полиция вмешивается в их частную жизнь. В США технологию используют даже в некоторых торговых центрах, чтобы лучше понимать эмоции покупателей. Этот закон не распространяется только на международный аэропорт города и морской порт, так как они находятся под юрисдикцией федерального правительства. Но технологией распознавания лиц могут пользоваться частные лица (владельцы ресторанов, например).

Результаты прохождения курсов data science онлайн

После прохождения комплексного курса data science вы сможете:

  • Полноценно применять концепции грамотной сборки, подготовки данных, их визуализации и исследования;
  • Осуществлять принятие правильных бизнес решений посредством четко отработанных концепций;
  • Использовать инновационные методики обучения машинного типа для решения задач классификации и прогнозирования данных;
  • Научитесь сегментировать достаточно существенные объемы данных при помощи четко отработанных алгоритмов;
  • Сможете использовать основные инструменты data science;
  • Научитесь строить системы обучения машинного формата на основании данных значительного объема при помощи различных программ.

В зависимости от выбранной программы обучаться придется от шести месяцев до одного года. Как правило, годичные курсы включают в себя полноценное изучение новых материалов, выполнение существенного количества практических заданий, комплексную работу с преподавателем и коллективом, прохождение выпускных экзаменов. Стоимость курса варьируется от 100 до 150 тыс. рублей.

Несколько слов об обратном распространении ошибки

В качестве функции оценки нейросети E(W) мы берем среднее квадратичное отклонение: 

Дабы найти значение ошибки E, надо найти сумму квадратов разности векторных значений, которые были выданы нейронной сетью в виде ответа, а также вектора, который ожидается увидеть при обучении. Еще надо будет найти дельту каждого слоя и учесть, что для последнего слоя дельта будет равняться векторной разности фактического и ожидаемого результатов, покомпонентно умноженной на векторное значение производных последнего слоя:

Когда мы узнаем дельту последнего слоя, мы сможем найти дельты и всех предыдущих слоев. Чтобы это сделать, нужно будет лишь перемножить для текущего слоя транспонированную матрицу с дельтой, а потом перемножить результат с вектором производных функции активации предыдущего слоя: 

Смотрим реализацию в коде:

Чем опасно применение искусственного интеллекта на рынке Форекс?

Нейросеть изменит валютные спекуляции, брокеры могут вернуться к тактике, чем-то похожей на «кухни», только в глобальном масштабе. Фактически безграничные возможности нейросетей можно применять против толпы, прогнозируя не курсы валют, а модель поведения каждого отдельного трейдера. Маркет мейкеры и прайм-брокеры смогут подбирать контрстратегии, охотясь за стопами, расширяя спреды в момент вывода заявок на рынки, выставлять фантомные объемы в стаканах с опережением, а не по факту.

Спроектированная и запущенная стартапом Sentinent Technologies нейросеть уже может эмулировать 1800 рабочих сессий, прогнозируя с высокой точностью до триллиона (!) когнитивных моделей поведения реальных трейдеров. Система тренировалась на потоках ордеров, взятых из книги заявок бирж и серверов брокеров.

Качество и количество данных – залог успешной тренировки нейросетей; архивы тиковых сделок, разбитые по конкретным счетам, – самый ходовой товар на рынке дата-майнинга. Этим термином названа отдельная отрасль, добывающая, анализирующая и форматирующая первичную входную информацию для нейросети. 

Другой столп, определяющий успех работы системы, – количество нейронов в «черном ящике». Чем оно выше, тем больше требуется вычислительных мощностей, которые вышли за рамки стандартных процессоров CPU. Проектировщики и создатели нейросетей используют чипы, изготовленные под заказ на специальных интегральных схемах.  Идея взята у майнеров криптовалют, добывающих Bitcoin и другие монеты на ASIC-оборудовании.

Даже если брокерам не удастся изучить модель поведения трейдеров и успешно играть против стратегий толпы, они создадут высококлассные прогностические системы, которые уже не повторить в торговых терминалах. Современные торговые системы, работающие на рынках акций, товаров и валют, читают и понимают новости, распознают паттерны, то есть представляют собой аналитика с мозгом суперкомпьютера. Так работает, например, робот Emma.

Некоторые компании используют трейдеров напрямую, чтобы обучить машину самым удачным стратегиям, прошедшим конкурсный отбор. Компания Numerai проводит постоянные турниры, не скрывая своей цели и даже предлагая победителям получать постоянные дивиденды пропорционально вкладу в общую торговую систему нейросети.

Марк Линд из отдела компании IBM, проектирующего и запускающего нейросети по корпоративным заказам, особо отметил «нейробум» в конце 2017 года. Более 90% поднятых IT-гигантом сетей в отрасли экономики относились к прогнозированию курсов валютных и биржевых рынков.

Системы практически не использовали теханализ, работая с реальными данными товарно-денежного потока, анализируя деловую прессу и финансовые индикаторы, данные по производству, политические новости, отчеты по качеству продукции независимых экспертов и даже погоду. Алгоритмы нейронных сетей IBM не столько прогнозировали рыночные цены, сколько изучали реакцию толпы на те или иные фундаментальные новости и индикаторы, которые отражалась не только на рынке, но и в соцсетях.

Такая тенденция доказывает тезис, что компании больше изучают не поведение рынка, а реакцию толпы на события, часть из которых можно предсказать, узнать с помощью инсайда или вызвать косвенными манипуляциями, не связанными с торгами. В этом случае у Регуляторов не будет повода для наказания крупных компаний.

Что же такое нейронная сеть?

Под искусственной нейронной сетью (ИНС) понимают математическую модель (включая ее программное либо аппаратное воплощение), которая построена и работает по принципу функционирования биологических нейросетей — речь идет о нейронных сетях нервных клеток живых организмов.

Говоря проще, ИНС можно назвать неким «черным ящиком», превращающим входные данные в выходные данные. Если же посмотреть на это с точки зрения математики, то речь идет о том, чтобы отобразить пространство входных X-признаков в пространство выходных Y-признаков: X → Y. Таким образом, нам надо найти некую F-функцию, которая сможет выполнить данное преобразование. На первом этапе этой информации достаточно в качестве основы.  

Совместимость с Neural Network Wizard

Следующим компонентом является TNeuralNetExtented порожденный от TNeuralNetBP, который обеспечивает полную совместимость с Neural Network Wizard. Дополнительно включены следующие методы: для записи (LoadPhase1, LoadPhase2, LoadPhase4, LoadNetwork) и чтения (SavePhase1, SavePhase2, SavePhase4, SaveNetwork) обученной нейронной сети в формате *.nnw; LoadDataFrom – загружает данные из текстового файла, а также метод NormalizeData нормализации входных и выходных данных; Train – для обучения нейронной сети; ComputeUnPrepData – для вычисления выхода сети, используется в том случае, если у вас входные значения ненормализованы.

Компонент позволяет в режиме design-time, в окне Object Inspector, выбирать нужные поля, а также задавать тип нормализации полей. Для этих целей используется редактор свойств, имеющий следующий вид:

Компонент TNeuralNetExtented один из самых мощных в библиотеке NeuralBase. Используя этот компонент, практически за считанные минуты можете получить готовое полнофункциональное приложение.

Fontjoy

Тот самый момент, когда нейросети добрались и до типографики. Как всё начиналось? Создатель Джек Киао обучил нейронную сеть классифицировать шрифты. Потом Джек составил карту шрифтов с помощью нейронки. В результате появился Fontjoy, который подбирает сочетания шрифтов при помощи этого обучаемого алгоритма.

Как это работает?

Нужно нажать кнопку «Generate». Далее выбирается степень контраста между шрифтами: от максимальной схожести до максимального различия. Дополнительно можно зафиксировать любой нужный шрифт и подбирать пару к нему. Пока хорошо сочетается не так много вариантов как хотелось бы, но точно лучше случайного выбора. Думаю, через годик будет совсем круто, если Джек не забросит проект.

Нейрослой

Один нейрон может превратить в одну точку входной вектор, но по условию мы желаем получить несколько точек, т. к. выходное Y способно иметь произвольную размерность, которая определяется лишь ситуацией (один выход для XOR, десять выходов, чтобы определить принадлежность к одному из десяти классов, и так далее). Каким же образом получить n точек? На деле все просто: для получения n выходных значений, надо задействовать не один нейрон, а n. В результате для каждого элемента выходного Y будет использовано n разных взвешенных сумм от X. В итоге мы придем к следующему соотношению:

Давайте внимательно посмотрим на него. Вышенаписанная формула — это не что иное, как определение умножения матрицы на вектор. И в самом деле, если мы возьмем матрицу W размера n на m и выполним ее умножение на X размерности m, то мы получим другое векторное значение n-размерности, то есть как раз то, что надо.

Таким образом, мы можем записать похожее выражение в более удобной матричной форме: 

Но полученный вектор представляет собой неактивированное состояние (промежуточное, невыходное) всех нейронов, а для того, чтобы нам получить выходное значение, нужно  каждое неактивированное значение подать на вход вышеупомянутой функции активации. Итогом ее применения и станет выходное значение слоя.

Ниже показан пример нейронной сети, имеющей 2 входа, 5 нейронов и 1 выход:

Последовательность нейрослоев часто применяют для более глубокого обучения нейронной сети и большей формализации имеющихся данных. Именно поэтому, чтобы получить итоговый выходной вектор, нужно проделать вышеописанную операцию пару раз подряд по направлению от одного слоя к другому. В результате для 1-го слоя входным вектором будет являться X, а для последующих входом будет выход предыдущего слоя. То есть нейронная сеть может выглядеть следующим образом:

uKit

Сервис от русских разработчиков моментального редизайна и обновления кода страниц сайта. Автоматически генерирует новую версию лендинга или страницы компании с учётом современных требований. uKit совмещает в себе алгоритмы генеративного дизайна и нейросети. Пользователь настраивает сервис с помощью удобного и интуитивно понятного конструктора.

Как работает?

На первом этапе uКit анализирует структуру сайта и распознает его отдельные элементы. Далее система отделяет общие элементы дизайна от уникального контента (текст, фото, контакты и т. д.) и выстраивает материалы в контентное дерево, которое повторяет компоновку информации на старом сайте. Этот шаг необходим для того, чтобы сохранить структуру сайта и упростить восприятие информации. Затем uKit перестраивает контентное дерево и автоматически генерит новую версию лендинга или страницы компании, которые соответствуют современным и дизайн-стандартам. И спустя несколько минут новая версия сайта становится доступна в конструкторе Ukit.

Для того, чтобы uKit проанализировал и скомпоновал ваш сайт, нужно оставить ссылку на вашу почту и домен сайта.

Требования к тем, кто решил пройти курсы data science онлайн

На самом деле, курсы data science платные и каждый желающий может их пройти. Но, опытные специалисты указывают на то, что есть ряд качеств, которые позволяют определить истинного профессионала:

  • Настойчивость, усидчивость, трудолюбие;
  • Внимательность, скрупулезность и точность;
  • Способность доводить начатые дела до конца невзирая на негативные промежуточные результаты;
  • Аналитический склад ума;
  • Наличие бизнес-интуиции.

Что касается профессиональных навыков и знаний, то нужно сделать акцент на таких моментах:

  • Знание математики (в идеале, математический анализ, теория вероятности, статистика);
  • Знание английского языка;
  • Минимальные знания азов программирования;
  • Владение определенными инструментами статистического типа;
  • Основное знание отрасли, экономики, знание законов активного развития бизнеса;
  • Основным и базовым навыком специалиста можно назвать организацию систем хранения массивов данных и администрирование, организация их дальнейшего использования.

Оценят, «зайдёт» ли картинка

Раньше
З: А давайте поменяем это изображение на портрет нашего директора?
Д: Знаете, портрет — это скучно… Так уже никто не делает.
З: Ну, а мы сделаем. Тем более, директор хочет.
Д: Я-то сделаю, но подписываться под этим не буду.

Сейчас
З: А давайте поменяем картинку на портрет нашего директора?
Д: Смотрите, я меняю картинку, а программа говорит, что привлекательность фото близка к нулю. А наша картинка будет оставлять хорошее впечатление и запомнится надолго.
З: Хорошо, я передам директору. Думаю, он согласится.

В прошлом году было достаточно установить Prisma, чтобы сделать клёвую картинку для поста в соцсети. Однако часто сложно оценить, даст изображение нужный эффект или нет.

Для этого существуют сразу две разработки, которые будут полезны на этапе творческих поисков, а также в те моменты, когда между заказчиком и исполнителем начинается спор о том, почему выбрано одно изображение, а не другое.

Система Everypixel работает как поисковик по изображениям на основе имеющейся картинки. Вы скажете: «Это давно умеет Google». Однако программа имеет возможность определять степень привлекательности изображения. А если вы ещё и немного SEO-шник, система автоматически проставит ключевые слова к картинке.

LaMem

В свою очередь, алгоритм LaMem (ex-MemNet) от MIT определяет, какие изображения, постеры и рекламные буклеты запомнят надолго, а какие — забудут почти сразу же.

Результат

Алгоритм визуализации крайне прост:

  1. Сделать прямой проход.
  2. Выбрать интересующий нас слой.
  3. Зафиксировать активации одного или нескольких нейронов и обнулить остальные.
  4. Сделать обратный вывод.

Каждый серый квадрат на изображении ниже соответствует визуализации фильтра (который применяется для свертки) или весов одного нейрона, а каждая цветная картинка — это та часть оригинального изображения, которая активирует соответствующий нейрон. Для наглядности нейроны внутри одного слоя сгруппированы в тематические группы. В общем внезапно оказалось, что нейронная сеть выучивает ровно то, о чем писали Хьюбел и Вейзел в работе про структуру зрительной системы, за что и были удостоены Нобелевской премии в 1981 году. Благодаря этой статье мы получили наглядное представление того, что выучивает сверточная нейронная сеть на каждом слое. Именно эти знания позволят позже манипулировать содержимым генерируемого изображения, но до этого еще далеко, следующие несколько лет ушли на совершенствование способов «трепанации» нейронных сетей. Помимо этого, авторы статьи предложили способ анализа, как лучше выстраивать архитектуру сверточной нейронной сети для достижения лучших результатов (правда, ImageNet 2013 они так и не выиграли, но попали в топ; UPD: таки оказывается выиграли, Clarifai это они и есть).

Вот пример визуализации активаций, используя deconvnet, сегодня этот результат смотрится уже так себе, но тогда это был прорыв.

Как оживить фотографию

По словам авторов, система, получившая название Fewshot learning, способна создать очень реалистичные модели говорящих голов людей и даже портретных картин. Алгоритмы производят синтез изображения головы одного и того же человека с линиями ориентира лица, взятых из другого фрагмента видео, или с использованием ориентиров лица другого человека. В качестве источника материала для обучения системы разработчики использовали обширную базу данных видеоизображений знаменитостей. Чтобы получить максимально точную «говорящую голову», системе необходимо использовать более 32 изображений.

Для создания более реалистичных анимированных изображений лиц разработчики использовали предыдущие наработки в генеративно-состязательном моделировании (GAN, где нейросеть додумывает детали изображения, фактически становясь художником), а также подход машинного мета-обучения, где каждый элемент системы обучен и предназначен для решения какой-то конкретной задачи.

Одна из моделей машинного обучения

Достаточно одной фотографии, чтобы нейросеть начала работать

Оживлять можно не только фотографии, но и картины

Для обработки статичных изображений голов людей и превращения их в анимированные использовались три нейросети: Embedder (сеть внедрения), Generator (сеть генерации) и Discriminator (сеть дискримитатор). Первая разделяет изображения головы (с примерными лицевыми ориентирами) на векторы внедрения, которые содержат независимую от позы информацию, вторая сеть использует полученные сетью внедрения ориентиры лица и генерирует на их основе новые данных через набор сверточных слоев, которые обеспечивают устойчивость к изменениям масштаба, смещениям, поворотам, смене ракурса и прочим искажениям исходного изображения лица.

А сеть дискриминатор используется для оценки качества и подлинности работы двух других сетей. В результате система превращает ориентиры лица человека в реалистично выглядящие персонализированные фотографии.

Как нейросеть генерирует новые фото

Даже самые старые изображения могут быть оцифрованы и оживлены

Разработчики особо подчеркивают, что их система способна инициализировать параметры как сети генератора, так и сети дискриминатора индивидуально для каждого человека на снимке, поэтому процесс обучения может быть основан всего на нескольких изображениях, что повышает его скорость, несмотря необходимость подбора десятков миллионов параметров.

Обсудить новость можно в нашем Telegram-чате.

Искусственный интеллект в крупных инвестиционных фондах и банках

Одной из первых компаний, применивших искусственный интеллект для прогноза рыночных движений, стала Renaissance Technologies – компания, управляемая талантливыми математиками, принципиально нанимающими сотрудников с нулевыми знаниями трейдинга и теханализа.

Компания отличается низкой текучестью кадров, которые смогли создать полностью роботизированный фонд Medallion, показавший среднюю доходность 35% годовых за 20 лет управления инвестициями.

Самая радикальная замена трейдеров искусственным интеллектом произошла в Goldman Sachs, – «кузница кадров для Госдепа» сократила штат на 99%.

Известная всему миру инвестиционная компания BlackRock доверила нейросети Aladdin до 10% от всех портфелей и проводит тотальный аудит всех принятых решений аналитиками компаний.  Такое решение было принято после падения доходов в 2018 году. Фонд отметил успехи конкурентов из Азии, где сейчас проходит нейробум в сфере инвестиций, на бирже Гонконга уже несколько лет успешно работает Aidyia Limited – хедж-фонд под полным управлением ИИ.

Устройство нейрона

Нейросети встречаются в природе в виде нервной системы того или иного существа. В зависимости от выполняемой функции и расположения, они делятся на различные отделы и органы, такие как головной мозг, спинной мозг, различные проводящие структуры. Но все их объединяет одно — они состоят из связанных между собой структурно-функциональных единиц — клеток нейронов.

Нейрон условно можно разделить на три части: тело нейрона, и его отростки — дендриты и аксон.

Дендриты нейрона создают дендритное дерево, размер которого зависит от числа контактов с другими нейронами. Это своего рода входные каналы нервной клетки. Именно с их помощью нейрон получает сигналы от других нейронов.

Тело нейрона в природе, достаточно сложная штука, но именно в нем все сигналы, поступившие через дендриты объединяются, обрабатываются, и принимается решение о том передавать ли сигнал далее, и какой силы он должен быть.

Аксон — это выходной интерфейс нейрона. Он крепится так называемыми синапсами к дендриту другого нейрона, и по нему сигнал, выходящий из тела нейрона, поступает к следующей клетке нашей нейросети.

В заключение

Мы написали с вами нейронную сеть прямого распространения и даже обучили её функции XOR. При этом мы позаботились об универсальности, благодаря чему нейросеть может быть обучена на любых данных, главное только подготовить два массива обучающих векторов X и Y, подобрать параметры обучения и запустить само обучение, после чего наблюдать за процессом

Важно помнить, что при использовании сигмоидальной функции активации, выходные значения сети не будут превышать 1, а значит, для обучения данным, которые значительно больше 1 необходимо отнормировать их, то есть привести к отрезку

Возможно, будет интересно: Свёрточная нейронная сеть с нуля. Часть 0. Введение.