Главная
/
Журнал
/
Бизнес-наука
/
Как использовать нейросети для бизнеса: примеры и лучшие практики

Как использовать нейросети для бизнеса: примеры и лучшие практики

Время прочтения: мин.
29
.
10
.
24

Нейросети и технологии искусственного интеллекта становятся важным инструментом для компаний по всему миру. В крупных бизнесах активно используют нейросети для автоматизации процессов, анализа данных, генерации контента и решения других задач, требующих высокой точности и скорости. Компании внедряют нейронные сети, чтобы оптимизировать бизнес-процессы, улучшить качество сервиса и быстрее принимать решения. Вопрос лишь в том, как эффективно применять эти технологии.

В статье расскажем, что такое нейросети, как они работают, и в каких областях бизнеса они могут приносить наибольшую пользу. Мы рассмотрим, как компании могут внедрить искусственный интеллект для автоматизации, улучшения пользовательского опыта и повышения конкурентоспособности.

Что такое нейросеть

Впервые термин нейросеть использовали в 1943 году. Это компьютерная система, основанная на принципах работы мозга человека. Она имитирует процесс обработки информации, где узлы, подобные нейронам, связываются друг с другом, а также передают и обрабатывают информацию. На основе таких связей нейросеть обучается решать задачи, используя большое количество данных.

Отличие нейросетей от традиционных алгоритмов в том, что они не требуют заранее написанных инструкций для выполнения задачи. Нейросети изучают материалы и самостоятельно формируют решения. Например, когда загружаются изображения, нейросеть учится распознавать объекты, идентифицируя схожие элементы на фотографиях. Если задача требует обработки текста, нейросеть может анализировать смысловые связи между словами.

Современные нейросети состоят из нескольких слоев узлов: входного, скрытых и выходного. Слои нейросетей помогают обрабатывать сложные данные — текст, изображения, видео, голосовые. Такие системы могут распознавать изображения, сгенерировать текст и даже управлять чат-ботами, такими как ChatGPT.

Для человека использование нейросетей открывает возможности работы с гигантскими массивами данных.

Типы нейросетей

Различные типы нейросетей применяются в зависимости от задач, которые они решают. Основные виды — персептроны и многослойные сети, рекуррентные и сверточные модели.

Простой персептрон

Персептрон — это базовая модель нейросети, которую впервые воплотили в 1960 году. Он состоит из одного нейрона, который получает входные данные, применяет функцию активации и выдает результат в бинарном формате. Этот тип сети подходит для простых задач, где необходимо классифицировать объекты в два класса, например, «да» или «нет». Однако из-за ограничений однослойного персептрона он редко используется в современных системах.

Многослойный персептрон

Многослойный персептрон (MLP) появился в 1986 году и состоит из нескольких слоев нейронов: входного, скрытых и выходного. Он применяет нелинейные функции активации, что позволяет ему решать более сложные задачи, такие как распознавание речи или редактирование изображений. Эта архитектура тоже используется для решения широкого круга задач, включая прогнозирование продаж или анализ текстов.

{{cta_op_banner}}

Рекуррентные нейронные сети (RNN)

RNN создали также в 1986 году и применяют, когда важен контекст данных. Они используют циклы, чтобы сохранять информацию о предыдущих шагах. Это помогает в задачах, связанных с анализом временных рядов, таких как прогнозирование, генерация текста или распознавание речи. RNN активно применяют в чат-ботах и системах автоматического перевода.

Сверточные нейронные сети (CNN)

CNN были разработаны в 1988 году. Они оптимальны для работы с изображениями и видео. Они анализируют данные по частям, выделяя ключевые элементы, такие как границы объектов. Благодаря этому нейросети распознают лица, классифицируют предметы или анализируют визуальные сведения. CNN незаменимы в задачах компьютерного зрения, расшифровки медицинских снимков и генерации изображений.

Как работает нейросеть

Нейросеть обрабатывает данные через несколько слоев узлов, которые работают последовательно. Таким образом, каждый слой выполняет свою задачу: принимает информацию, производит вычисления и передает результаты дальше. Этот процесс лежит в основе работы нейронных сетей любого типа.

{{pc}}

{{/pc}}

{{mobile}}

{{/mobile}}

Входные, скрытые и выходные слои нейронной сети

Любая нейросеть имеет три основных типа слоев: входной, скрытые и выходной. На вход поступают данные в сыром виде. Это могут быть изображения, текст или другие типов информации. Первые скрытые слои производят сложные вычисления, фильтруя и анализируя входные сведения, обнаруживая паттерны и зависимости. В зависимости от архитектуры, таких слоев может быть несколько, каждый отвечает за свою часть задачи. Далее на выходе появляется конечный результат — например, классификация изображения или ответ на запрос.

Процесс обучения нейросети

Для того чтобы нейросеть научилась решать задачи, ее нужно обучить на огромном объеме данных. Процесс машинного обучения состоит из нескольких циклов, где сеть настраивает внутренние параметры, чтобы улучшить точность решений. Например, загружается набор изображений, где каждое изображение подписано. Нейросеть предсказывает, что изображено на фото. Если результат неверен, сеть корректирует связи между узлами и пытается снова. Этот способ повторяется до тех пор, пока точность не станет удовлетворительной. Чем больше данных используется на этапе обучения, тем точнее результаты.

Алгоритмы активации узлов и их вычисления

Каждый узел в нейросети использует алгоритм активации для принятия решения, передавать ли информацию дальше. Если сигнал, поступающий на узел, превышает заданный порог, узел активируется и передает его в следующий слой. В противном случае — сигнал блокируется. Эти активации формируют цепочку вычислений, по которой сеть учится обрабатывать данные.

Технологии глубокого обучения

Глубокое обучение — это один из ключевых методов, лежащих в основе работы современных нейросетей. Его применяют для решения сложных задач, например, для распознавания изображений, генерации текста и анализа данных. Эта технология поднимает качество работы нейросетей.

Как глубокое обучение связано с нейросетями

Глубокое обучение строится на многослойных нейронных сетях. Чем больше слоев в сети, тем глубже она может анализировать информацию и получить более сложные решения. Каждый слой обрабатывает информацию на более высоком уровне абстракции, что позволяет сети распознавать более сложные паттерны. Это делает глубокое обучение важным инструментом для создания интеллектуальных систем, которые могут адаптироваться к изменениям и расти с каждой итерацией обучения.

Важность большого объема данных и их подготовки

Ключевым фактором успешного применения глубокого обучения является наличие большого количества данных. Для обучения нейросетей требуется множество примеров, чтобы сеть могла выявить закономерности и сделать правильные выводы. Чем больше загружается на этапе обучения, тем лучше сеть решает задачи. Важно не только количество, но и качество данных. Далее в нейросети необходимо загружать сведения, которые уже размечены и очищены от шума. Например, чтобы обучить искусственный интеллект различать изображения, специалист должен подготовить множество примеров с разными объектами и аннотациями.

Реализация сложных задач с помощью многослойных нейронных сетей

Многослойные нейронные сети — основа глубокого обучения. Их используют для решения задач, которые требуют детальной обработки информации. Например, нейросети могут анализировать изображения, разделяя их на фрагменты, выявлять ключевые элементы и совмещать их для создания полной картины. Такая структура сети позволяет работать с очень сложными данными: текст, изображения и видео.

Как обучить нейросеть

Обучение нейросетей — это процесс, который требует тщательной подготовки данных, выбора правильных инструментов и постоянного анализа результатов. Чтобы нейросеть могла решать сложные задачи, необходимо весомое количество примеров и качественная разметка данных.

Сбор данных для обучения нейросети

Первый шаг в обучении нейросети — это сбор данных. Чем больше данных можно собрать, тем лучше сеть обучится. Показатели должны быть разнообразными и релевантными задаче. Как пример, для создания нейросети, которая распознает изображения, нужно собрать тысячи фото разных объектов. Если цель — проанализировать текст, важно загрузить лингвистические материалы с широким спектром тем. Сбор данных может происходить через автоматические системы, внутренние базы компаний или внешние ресурсы, такие как открытые наборы данных.

Инструменты и платформы для обучения

Сегодня существует множество инструментов, которые упрощают обучение нейросетей. Одним из популярных сервисов является Teachable Machine от Google. Он позволяет обучать нейросети без глубоких знаний программирования. Достаточно загрузить материалы и платформа автоматически создаст модель, которая сможет распознавать предметы, звуки или позы.

Для более сложных задач можно использовать такие платформы, как Google AI или Azure AI. Эти системы предоставляют более гибкие возможности для настройки и обучения сетей. Они поддерживают использование крупных массивов данных и позволяют настраивать нейросети различных типов, включая сверточные и рекуррентные модели.

Использование размеченных данных для улучшения точности

Чтобы нейросеть работала с высокой точностью, важно использовать размеченные сведения. Это означает, что каждый элемент данных сопровождается точной аннотацией. Например, при обучении нейросети распознавать изображения, каждое фото должно быть специально подписано — что именно на нем изображено. Это помогает нейросети быстрее находить закономерности и минимизировать ошибки.

Размеченная информация может быть собрана вручную или с использованием автоматических систем, таких как капчи Google. Чем больше точно размеченных данных получает нейросеть на этапе обучения, тем лучше она справляется с задачами в реальных условиях.

Как внедрить нейросети в бизнес

Внедрение нейросетей требует системного подхода и четкого понимания задач компании. Для успешного использования технологий искусственного интеллекта важно определить, насколько готова организация к таким изменениям, выбрать нужные инструменты и начать с тех задач, где нейросети приносят наибольшую пользу.

Оценка готовности компании к внедрению нейросетей

Прежде чем внедрять искусственный интеллект, оцените текущий уровень цифровизации предприятия. Организации, которые используют большие объемы данных и автоматизировали процессы, проще адаптируются к новым технологиям. Необходимо проанализировать, какие сведения есть в распоряжении, насколько они структурированы и готовы к использованию. Если их недостаточно или они слабо структурированы, потребуется дополнительная работа по сбору и подготовке. Также стоит учитывать квалификацию сотрудников — команды должны обладать базовыми навыками работы с новыми технологиями.

С чего начать: анализ задач и выбор технологий

Первый шаг в процессе внедрения — это анализ бизнес-задач, которые могут быть решены с помощью нейросетей. Например, если организация работает с крупными объемами информации, можно рассмотреть использование нейросетей для анализа данных или предсказательных моделей. Если основной задачей является взаимодействие с клиентами, искусственный интеллект может автоматизировать коммуникации, создавая чат-ботов и персонализированные предложения.

После определения цели необходимо выбрать подходящие технологии. Нейросети разрабатываются с учетом конкретных задач, поэтому выбирайте правильную архитектуру. Например, сверточные нейронные сети хорошо работают для анализа изображений, а рекуррентные модели полезны для обработки текста и речи.

Как нейросети помогают в автоматизации процессов

Искусственный интеллект играет важную роль в автоматизации процессов. Он дает компаниям ускорить обработку показателей, снизить затраты и минимизировать труд человека. Например, нейросети активно используют для автоматической обработки текста и изображений, что сокращает время на рутинные задачи, такие как анализ отчетов или модерация контента.

Одним из результатов автоматизации с помощью нейросетей является их использование в клиентской поддержке. Виртуальные помощники, построенные на базе нейросетей, могут автоматически отвечать на запросы клиентов, быстро анализировать вопросы и предлагать релевантные решения. Это повышает уровень обслуживания и снижает нагрузку на человеческие ресурсы.

Внедрение нейросетей не только увеличивает эффективность, но и открывает новые возможности для развития предприятия, помогая быстрее адаптироваться к изменениям на рынке и использовать ресурсы более рационально.

Где и как использовать нейросети

Нейросети уже активно применяются в корпорациях, особенно в деятельности, которая связана с изучением данных, автоматизацией маркетинга и прогнозированием. Человек применяет искусственный интеллект для повышения эффективности и снижения затрат. Рассмотрим несколько ключевых областей, где нейросети приносят максимальную пользу.

Маркетинг: персонализация контента и автоматизация рекламы

Нейросети применяют в маркетинге для создания персонализированных предложений. С помощью нейросетей эксперты анализируют предпочтения клиентов, их поведение на сайте и в соцсетях. Это позволяет создавать индивидуальные рекомендации, что повышает вовлеченность и конверсии. ИИ могут автоматически адаптировать рекламные сообщения под каждого клиента, сгенерировать креативы интересно, улучшить таргетинг и снизить расходы, чтобы реклама была более выгодной.

Генерация и оптимизация креативов и медийных кампаний

Нейросети способны генерировать креативные решения для рекламы и маркетинга. Например, искусственный интеллект создает изображения, видеоролики и даже пишет тексты. Такие инструменты, как ChatGPT, генерируют уникальные тексты для рекламы, а модели вроде Midjourney создают визуальный контент по запросу. Это позволяет организациям быстро и эффективно запускать медийные кампании, экономя время на креативе и снижая стоимость его создания. Оптимизация кампаний также происходит в результате анализа огромного количества данных, который позволяет выбирать самые эффективные решения.

Анализ больших данных и прогнозирование

Некоторые нейросети обеспечивают глубинный анализ больших данных, что помогает человеку прогнозировать будущие тренды. Они обрабатывают огромные массивы информации, выявляют скрытые закономерности и тренды. Это позволяет лучше понять потребности аудитории, точнее планировать стратегии, наиболее верно прогнозировать продажи и корректировать производственные процессы. Использование нейросетей в анализе данных помогает значительно повысить точность прогнозов, что особенно важно для предприятий, работающих с динамичными рынками.

Рекомендательные системы и анализ поведения пользователей

Рекомендательные системы, основанные на нейросетях, анализируют поведение пользователей и предлагают им контент, товары или услуги, которые максимально соответствуют их интересам. Примеры таких систем — алгоритмы рекомендаций в интернет-магазинах, стриминговых платформах и соцсетях. Нейросети анализируют предыдущие действия пользователей, их поисковые запросы и взаимодействия с контентом. В результате это улучшает качество взаимодействия с клиентами, повышать продажи и усиливать лояльность аудитории.

Примеры применения нейросетей

Нейросети обычно применяются в различных отраслях, помогая компаниям автоматизировать процессы, совершенствовать качество обслуживания и оптимизировать маркетинговые кампании. Рассмотрим несколько успешных примеров использования нейросетей в крупных компаниях и на популярных платформах.

Крупные корпорации России уже активно внедряют нейросети для решения разных задач. Например, Сбер активно использует искусственный интеллект в своих продуктах, таких как Kandinsky. ИИ бесплатно создает изображения на основе текстовых запросов не хуже художников. Это позволяет автоматизировать работу с креативами и снижать затраты на их создание. Нейросети Сбер также способствуют разработке чат-ботов и других интеллектуальных сервисов, улучшая клиентский опыт.

Wildberries в 2024 году внедрила в маркетплейсе функцию поиска товара по фото. Если хотите попробовать — сделайте скрин вещи и умные нейро-машины смогут показать все наиболее похожие карточки с товарами. Приложение доступно сразу после регистрации в десктоп и на мобильных девайсах.

Google применяет нейросети в своих алгоритмах поиска. Искусственный интеллект помогает анализировать поисковый запрос и предлагать релевантный результат. Также они улучшают работу голосового помощника Google Assistant. В Яндекс нейросети используются для персонализации контента в сервисах, таких как Яндекс.Музыка и Яндекс.Дзен, что улучшает пользовательский опыт и повышает лояльность клиентов. Кстати, о том, как еще можно улучшить клиентский сервис, читайте в нашем Telegram-канале.

Сервисы и инструменты на базе нейросетей

Нейросети открывают перед предпринимателями огромные возможности: автоматизируются рутинные задачи, улучшается качество креативных решений и в несколько раз ускоряется выполнение сложных проектов.

Chatgpt: для создания текстов

{{pc}}

{{/pc}}

{{mobile}}

{{/mobile}}

Один из самых ярких примеров этого года применения нейросетей — это ChatGPT от OpenAI. Этот инструмент понимает обычную речь и голос человека. Он помогает создавать текст в разном стиле и на любые темы: посты про новости, маркетинговые статьи и курсы, для финансовых отчетов, аналитика, ответы на комментарии пользователей. Компании используют его для автоматизации работы копирайтера в написании контента, обработки вопросов от клиентов и генерации идей. Также робот может найти информацию в интернете. ChatGPT анализирует слова в промте и дает связный текст, что позволит экономить время и ресурсы.

Midjourney: для генерации изображений

{{pc}}

{{/pc}}

{{mobile}}

{{/mobile}}

Другой мощный инструмент — Midjourney, который дает генерировать изображения на основе текстовых описаний. Это позволяет человеку создавать уникальные картинки для маркетинговых кампаний, фотографии для социальных сетей или проект в блог и на сайт. Компании, работающие в сфере цифрового маркетинга, активно применяют Midjourney для ускорения разработки визуальных материалов.

Copilot: помощник для программистов

{{pc}}

{{/pc}}

{{mobile}}

{{/mobile}}

GitHub разработал Copilot — инструмент на базе нейросети от OpenAI, который помогает разработчикам писать код на языке программирования. В том числе, Copilot умеет генерировать фрагменты программы, блоки на сайт, предлагает решения для типовых проблем, создает игры и обучающие материалы. Это позволяет разработчикам значительно сократить время на рутинные задачи и повысить продуктивность. Компании могут пользоваться Copilot для улучшения результатов своих команд, а программистов определить в более важном направлении.

Firefly: для креативных команд

{{pc}}

{{/pc}}

{{mobile}}

{{/mobile}}

Firefly от Adobe встроен в продукты Creative Cloud и используется дизайнерами для создания иллюстраций, баннеров, анимаций и других полезных маркетинговых элементов. Благодаря текстовому окну, Firefly помогает маркетинговым командам быстро генерировать креативы для рекламных кампаний, значительно сокращая время на создание контента. Этот инструмент автоматизирует задачи, которые связаны с дизайном, обеспечивая высокое качество визуальных решений.

Neural Love: улучшение качества изображений

{{pc}}

{{/pc}}

{{mobile}}

{{/mobile}}

Нейросеть Neural Love специализируется на восстановлении и улучшении старых фотографий и видео. С ее помощью программа убирает шумы, повышает четкость и даже правильно раскрашивает черно-белые снимки. Бот вроде Neural Love используется в архивных проектах, реставрации старых фото и даже в коммерческих проектах, связанных с созданием уникального визуального контента. Это инструмент стоит попробовать организациям, которые работают в сфере медиа или дизайна.

Runway: создание и редактирование видео с помощью ИИ

{{pc}}

{{/pc}}

{{mobile}}

{{/mobile}}

Платформа дает возможности для автоматической постобработки видео. С ее помощью человек из сферы работающие в киноиндустрии или медиа, могут создавать сложные спецэффекты, улучшать качество видео и автоматизировать рутинные задачи монтажа. Runway поможет улучшить результаты, сократить время на обработку видео и сэкономить на производственных затратах в несколько раз, при этом стать гибким инструментом для креативных проектов.

LogoAI: автоматическая генерация логотипов

{{pc}}

{{/pc}}

{{mobile}}

{{/mobile}}

Для небольших компаний или стартапов сервис предлагает возможность просто создать логотип на основе данных. Главное преимущество — нейросеть сразу генерирует несколько вариантов логотипов, нужно только написать запрос. Это позволяет команде выбрать подходящий дизайн без необходимости обращаться к дизайнерам. Это сильно экономит время и ресурсы, помогая человеку быстрее запускать брендинг и сосредотачиваться на развитии продукта.

Suno AI: генерация музыки для рекламы и медиа

{{pc}}

{{/pc}}

{{mobile}}

{{/mobile}}

Приложение Suno AI использует нейросети для создания музыкальных треков на основе параметров: жанр, голос, настроение и продолжительность. Человек может использовать нейросеть для создания фоновой музыки в видеороликах, подкастах или рекламных кампаниях. Это позволяет брендам персонализировать музыкальное сопровождение своих материалов и повысить их эффективность в социальных сетях или на других платформах.

Резюмируем

Нейросети и искусственный интеллект стремительно развиваются и открывают новые преимущества для бизнеса. Уже сейчас ИИ задействован в самых разных областях: от медицины до маркетинга. Он выполняет рутинную работу, ускоряет процессы и упрощает жизнь специалиста.

Тем не менее, нейросети не создают уникальные решения и не могут заменить сотрудника. Главная проблема в том, что их работа основывается на анализе загруженных данных, и без точного обучения они делают ошибки. Примером могут служить ситуации, когда нейросеть ошибается в диагнозе или неправильно обрабатывает пользовательские запросы.

Чтобы избежать подобных проблем, организации нужно чаще уделять внимание обучению моделей и их корректировке. Искусственный интеллект требуют постоянного контроля и доработки — так получится исправить системные ошибки и улучшит точность AI. Но в перспективе компании будут сразу использовать искусственный интеллект для все более сложных задач, создавать индивидуальные предложения для клиентов и оптимизировать процессы.

Книга по теме

Зарабатывайте, рекомендуя мессенджер Compass
Зарабатывайте, рекомендуя мессенджер Compass
Поделитесь с нами контактами знакомого руководителя и получайте стабильный ежемесячный доход.
Узнать больше
Ссылка на скачивание Compass для компьютера скопирована