Рассказываем, что такое нейросети, как они работают и помогают учиться в интернете. Бонусом — подборка полезных блогов о нейронных сетях на английском языке.
Нейронные сети — компьютерные процессоры, смоделированные по типу нервных клеток. Процессоры соединены в систему. Каждый процессор работает как нейрон: принимает информацию, производит над ней вычисления и отправляет дальше. Нейросети не программируются в привычном смысле, а самообучаются: программист ставит задачу, приводит примеры решения, а нейросеть сама ищет правильные ответы. Нейросети хранят и воспроизводят информацию по памяти. Они могут распознавать, классифицировать и обобщать информацию.
Попытки создать нейросеть начались в 1930-40-х. Над первыми прототипами работали Маккалок и Питтс. В 1980-х появились сети, которые умели анализировать данные. В 2007 Хинтон создал нейросеть, которая умела распознавать лица — теперь эта функция есть на всех фотоаппаратах.
Сейчас нейросети используют для разных целей: они подбирают товары по предпочтениям, помогают ориентироваться по карте и обрабатывают фотографии.
Одна из сфер, где нейросети не только обучаются, но и учат — e-learning. Их используют в онлайн-переводчиках, приложениях по изучению иностранного языка и встраивают в планинги. Например, проект Knewton с 2008 года помогает студентам составлять расписание с помощью нейросетей. А Google встроил их во все переводчики с 2016 года.
Мы в Puzzle English тоже используем машинное обучение, например, для генерации индивидуального Личного плана пользователя на основе его потребностей и истории обучения на сайте.
Рассмотрим три программы с нейросетями и разберемся, как они помогают в учебе.
Помогает найти нужную информацию онлайн. Ищет в твитах, сообщениях, заголовках из открытого доступа. Может анализировать ключевики, выделять категории и главную мысль с помощью текстового сходства. Работает с английским, испанским, португальским языками. Есть демоверсия.
Для классификации и поиска текста разработчики используют LSTM-модель. Она изучает слова, предложения, сообщения и формирует понятие «принадлежности» между элементами по заданным критериям.
На скриншоте программа показывает выходные данные из e-book и номер страницы с цитатой.
Записывает аудио, расшифровывает, трансформирует звук в текст. Переводит онлайн на 50 языков (английский, испанский, французский, русский и другие).
Использует технологии автоматического перевода и нейросеть, которая распознает языки по звучанию и формирует перевод.
Нейросеть в переводчике работает в два этапа. Первый — формирование модели слова и вариантов перевода на основе контекста. Второй этап — перевод модели слова на нужный язык.
Онлайн-разговор и перевод с испанского на английский по Skype. На экране Manuel Méndez, ответственный редактор в Gizmodo Español.
Платформа — это личный кабинет, в него можно добавлять учебные курсы, составлять расписание и следить за прогрессом. Gooru использует нейронную сеть, чтобы подобрать курсы: программа учитывает интересы и уровень знаний и показывает варианты.
Нейросеть в Gooru подтягивает информацию из разделов об уровне языка, образовании, целях. Затем отбирает подходящие варианты и предлагает ТОП-10. Если пользователю не нравится курс, он его удаляет из списка. Нейросеть учитывает это и учится — чем больше вы удаляете или подтверждаете курсов, тем точнее она работает.
Личный кабинет на Gooru.org. Слева — учебные курсы, которые рекомендует нейросеть.
Нейросети помогают не только с учебой, но и с исследованиями космоса. Например, с помощью приложения CRAYFIS, которое ищет космические частицы сверхвысокой энергии через камеры смартфонов. С помощью нейросетей можно моделировать реакции человеческого мозга или определить эмоциональное состояние города.
Программы становятся чуть умнее, чем мы привыкли. Как это изменит процесс обучения и поиска информации — посмотрим через пару лет.
Как появились нейросети. История от Аристотеля до Хинтона — как изучали мозг, кто придумал искусственные нейронные сети, как связаны Хинтон и Ross company.
Нейронные сети: поиск, классификация, расшифровка и синтез — кратко о том, для чего нужны нейросети и где их использовать. Есть примеры кода.
Восемь архитектур нейронных сетей, которые нужно знать — про механику нейросетей и их функции простым языком. Бонусом — ссылки на github с кодом готовых нейросетей.
Машинное обучение, нейронные сети и алгоритмы — база по нейросетям: термины, принципы работы и описание опытов.
Читателям блога дарим купон на 500 рублей для покупки абонемента, в который входит 8 видов тренировок и еженедельные рассылки про английскую грамматику и лексику — «Витаминки» и «Плюшки».
А для безлимитного и вечного доступа ко всем возможностям сайта есть тариф «Всё включено» (скидка не действует).
Нейронные сети — компьютерные процессоры, смоделированные по типу нервных клеток. Процессоры соединены в систему. Каждый процессор работает как нейрон: принимает информацию, производит над ней вычисления и отправляет дальше. Нейросети не программируются в привычном смысле, а самообучаются: программист ставит задачу, приводит примеры решения, а нейросеть сама ищет правильные ответы. Нейросети хранят и воспроизводят информацию по памяти. Они могут распознавать, классифицировать и обобщать информацию.
Попытки создать нейросеть начались в 1930-40-х. Над первыми прототипами работали Маккалок и Питтс. В 1980-х появились сети, которые умели анализировать данные. В 2007 Хинтон создал нейросеть, которая умела распознавать лица — теперь эта функция есть на всех фотоаппаратах.
Сейчас нейросети используют для разных целей: они подбирают товары по предпочтениям, помогают ориентироваться по карте и обрабатывают фотографии.
Одна из сфер, где нейросети не только обучаются, но и учат — e-learning. Их используют в онлайн-переводчиках, приложениях по изучению иностранного языка и встраивают в планинги. Например, проект Knewton с 2008 года помогает студентам составлять расписание с помощью нейросетей. А Google встроил их во все переводчики с 2016 года.
Мы в Puzzle English тоже используем машинное обучение, например, для генерации индивидуального Личного плана пользователя на основе его потребностей и истории обучения на сайте.
Рассмотрим три программы с нейросетями и разберемся, как они помогают в учебе.
Классификатор текста от Paralleldots
Помогает найти нужную информацию онлайн. Ищет в твитах, сообщениях, заголовках из открытого доступа. Может анализировать ключевики, выделять категории и главную мысль с помощью текстового сходства. Работает с английским, испанским, португальским языками. Есть демоверсия.
Для классификации и поиска текста разработчики используют LSTM-модель. Она изучает слова, предложения, сообщения и формирует понятие «принадлежности» между элементами по заданным критериям.
На скриншоте программа показывает выходные данные из e-book и номер страницы с цитатой.
Голосовой онлайн-переводчик в Skype
Записывает аудио, расшифровывает, трансформирует звук в текст. Переводит онлайн на 50 языков (английский, испанский, французский, русский и другие).
Использует технологии автоматического перевода и нейросеть, которая распознает языки по звучанию и формирует перевод.
Нейросеть в переводчике работает в два этапа. Первый — формирование модели слова и вариантов перевода на основе контекста. Второй этап — перевод модели слова на нужный язык.
Онлайн-разговор и перевод с испанского на английский по Skype. На экране Manuel Méndez, ответственный редактор в Gizmodo Español.
Обучающая платформа Gooru
Платформа — это личный кабинет, в него можно добавлять учебные курсы, составлять расписание и следить за прогрессом. Gooru использует нейронную сеть, чтобы подобрать курсы: программа учитывает интересы и уровень знаний и показывает варианты.
Нейросеть в Gooru подтягивает информацию из разделов об уровне языка, образовании, целях. Затем отбирает подходящие варианты и предлагает ТОП-10. Если пользователю не нравится курс, он его удаляет из списка. Нейросеть учитывает это и учится — чем больше вы удаляете или подтверждаете курсов, тем точнее она работает.
Личный кабинет на Gooru.org. Слева — учебные курсы, которые рекомендует нейросеть.
Нейросети помогают не только с учебой, но и с исследованиями космоса. Например, с помощью приложения CRAYFIS, которое ищет космические частицы сверхвысокой энергии через камеры смартфонов. С помощью нейросетей можно моделировать реакции человеческого мозга или определить эмоциональное состояние города.
Программы становятся чуть умнее, чем мы привыкли. Как это изменит процесс обучения и поиска информации — посмотрим через пару лет.
Чтобы понять, что еще могут нейронные сети, почитайте нашу подборку на английском:
Как появились нейросети. История от Аристотеля до Хинтона — как изучали мозг, кто придумал искусственные нейронные сети, как связаны Хинтон и Ross company.
Нейронные сети: поиск, классификация, расшифровка и синтез — кратко о том, для чего нужны нейросети и где их использовать. Есть примеры кода.
Восемь архитектур нейронных сетей, которые нужно знать — про механику нейросетей и их функции простым языком. Бонусом — ссылки на github с кодом готовых нейросетей.
Машинное обучение, нейронные сети и алгоритмы — база по нейросетям: термины, принципы работы и описание опытов.
Для тех, кто хочет прокачать английский
Читателям блога дарим купон на 500 рублей для покупки абонемента, в который входит 8 видов тренировок и еженедельные рассылки про английскую грамматику и лексику — «Витаминки» и «Плюшки».
А для безлимитного и вечного доступа ко всем возможностям сайта есть тариф «Всё включено» (скидка не действует).