Казино и нейросети -заключительная статья

10.07.2020

Добрый день! Сегодня выходит заключительная статья в серии о онлайн казино и нейросети .

Это интересно, это о нашей с вами жизни и, куда же без этого, о человеческой глупости,  поехали! 

Про нейросети слышали уже все, но насколько это правда? Во многих случаях информация про нейронную сеть больше выглядит как хайп, вы только посмотрите на эти заголовки:

  • “Сотрудники Яндекса Алексей Тихонов и Иван Ямщиков выпустили альбом “Нейронная оборона”, состоящий из песен и стихотворений, написанных роботом”;
  • “Нейронная сеть AlphaGo от Google одержала третью победу над одним из сильнейших игроков мира в го”;
  • “Кинокомпания RitZEED сняла фильм по сценарию, который написала нейросеть”;
  • “На аукционе Christie’s за 432,5 тыс. долларов продали картину, созданную искусственным интеллектом”.

 

Правда же куда ближе: 

Поисковые роботы Google и Яндекса построены на нейронных сетях. Онлайн-переводчики используют нейросеть в своей работе. Сервисы товарных рекомендаций, которые мы можем встретить на многих Web-сайтах, также основаны на нейронной сети. Сири от Apple – еще одно детище нейросети.

 

Весь этот хайп начался после 2010 г., когда появилась база ImageNet, содержащая 15 млн изображений в 22 тыс. категорий. На основе этой выборке проводились опыты по обучению нейросетей. Раньше ПО создавали программисты, и они же писали коды для алгоритмов. Теперь машинные алгоритмы обучаются сами на многочисленных примерах из жизни, таким образом программа улучшает себя сама. Самое главное, существенно сократилось время обучения сети. Ведь мы не можем ждать год или два (время, необходимое для узнавания волка ребенком), пока наша нейросеть обучится.

 

Так как же на самом деле обстоять дела?

 

Сверточная нейросеть

Очень полезным инструментом для видео анализа оказалась сверточная нейросеть. Сверточные нейронные сети обеспечивают частичную устойчивость к изменениям масштаба, смещениям, поворотам, смене ракурса и прочим искажениям в изображениях. Сейчас в анализе видео- и фотоизображений в основном используются такие сети.

 

Появление множества библиотек и инструментов, которые облегчают работу программистов с нейросетью, способствовали бурному росту глубинного обучения на основе нейросетей и дошли до отрасли технических систем безопасности. В принципе, любой желающий может взять готовую нейросеть и доработать ею под свои нужды.

Масштабные эксперименты и проекты

Самым известным и масштабным экспериментом с работой искусственного интеллекта по обработке изображений стал опыт Google в распознавании кошек на видео YouTube.Еще одним примером служит проект Facebook под названием DeepFace, алгоритм распознавания лиц на фотографиях, точность которого достигает 97%, независимо от качества фото.

 

Тренировка и перетренировка сети

Нейросеть нельзя обучать “на ходу”: такая практика является рискованной, так как сеть может переобучиться или подстроиться под самые последние поступившие данные, потеряв при этом наработанную и “утвержденную” до этого логику.

Признаки и закономерности

Не стоит стремиться применять нейросеть во всех случаях. Например, для подсчета посетителей отлично подходят классические методы детекции, дающие высокую степень точности. А вот там, где нельзя заранее сформулировать какие-то четкие признаки объекта, нейросеть подойдет как нельзя лучше (например, детекция дыма и огня), ведь она сама на основании данных будет устанавливать признаки и закономерности.

 

Правда, в отличие от запрограммированных человеком алгоритмов, эти признаки и закономерности будут находиться глубоко на ее дне, недоступные для понимания пользователей. Некоторых это пугает: даже обращаясь к врачу, мы должны понимать, о чем он говорит и по каким признакам ставит нам диагноз. Но в последнее время ведутся разработки, направленные на перевод машинного языка на “человеческий”, чтобы нейросеть могла объяснить, какие критерии она посчитала важными, и уже человек будет в дальнейшем решать, права она или нет и, если что, расставлять для сети приоритеты.

Вдохновение мы черпали тут,

@ LUXWINCLUB 2020
Участие в азартных играх запрещено лицам не достигшим 18 лет