16 июля в ИЦАЭ Калининграда состоялась лекция, посвящённая обучению машин. О том, есть ли у компьютеров мозг и что такое искусственные нейронные сети рассказал сотрудник компании-разработчика компонентов обработки изображений и распознавания образов Aspose Сергей Орешкин.

Искусственная нейронная сеть — это математическая модель, построенная по тому же принципу, что и мозг живого организма. Поняв принцип его работы, программисты попытались смоделировать эти процессы, в результате чего полученные алгоритмы стали использовать в практических целях. Например, в задачах прогнозирования и управления, распознавания образов и др.

Одними из первых искусственным интеллектом в 1995 году воспользовались маркетологи сети магазинов Walmart. Накопив приличное количество чеков, они попросили учёных проанализировать их. Выяснилось, что пиво продается лучше всего, если расположено рядом… с памперсами. Таким образом была построена «модель молодого отца», который отправлялся в пятницу вечером в магазин, чтобы купить ребенку памперсы и, видя стеллажи с пивом на своем пути, заодно прихватывал и его. Узнав о такой закономерности, сотрудники магазина поставили рядом с памперсами более дорогие сорта пива и, естественно, увеличили прибыль.

Применяются такие технологии и в России: недавно калининградские программисты проанализировали тысячи объявлений на Avito.ru о сдаче в наём квартир. При анализе компонент выяснилась любопытная закономерность, при равном количестве комнат, дороже стоили те, в которых больше площадь кухни.

«Такие технологии используются в том числе и в России, правда, пока не массово. На сегодняшний день человечество накопило уже огромный массив информации и будущее окажется за тем, кто придумает эффективный способ её переработать», — считает Сергей Орешкин.

Существуют разные способы обучения машин. Например, в компьютер загружаются изображения собак или кошек, с подписью «это собака» или «это кошка», далее машина способна уже самостоятельно отличать не подписанные изображения животных.

Сегодня эти технологии применяются в роботах-автомобилях, которые используют данные классификаторы для определения типов препятствий. Поисковые системы Интернет вкладывают большие деньги в развитие машинного обучения, это позволяет тем же Yandex и Googleвыдавать более релевантную рекламу. Банки оценивают заёмщиков по их профилю в социальных сетях. Мобильные операторы знают о своих абонентах больше, чем они сами про себя.

Лекцию «Обучение машин», которая прошла в ИЦАЭ Калининграда в рамках проекта сообщества Startupkaliningrad«Трендскаутинг», посетили около трёх десятков калининградцев.