«Яндекс» научился понимать смысл поисковых запросов. Он больше не привязан к формулировке, которую пользователь написал в строке поиска, а понимает его эмоции и контекст поиска!

Новый алгоритм «Палех», встроенный в поисковую систему, использует нейронные сети для обработки запросов и помогает находить то, что пользователь имел в виду и хотел найти. Читать далее «Яндекс» поумнел →

Мне понравилось как о набирающих популярность нейронных сетях, буквально на пальцах, рассказал Артем Чернодуб — руководитель Computer Vision в ZZWolf и младший научный сотрудник в ИПММС НАНУ.

Но для начала, серьезное определение:

«Нейронные сети – один из классических инструментов из области Machine Learning или, более широко, Data Science. Понятие «нейронные сети» можно трактовать в широком и узком смысле. В узком смысле – это определенные схемы обработки данных, включающие в себя модели нейрона: многослойные перцептоны (Multilayer Perceptrons),  сети радиальных базисных функций (Radial Basis Function Networks), глубокие  нейронные сети (Deep Neural Networks) и др. В широком смысле это любые модели, способные обучаться на данных, в том числе и такие, в которых нейронов как таковых, представленных в явном виде, нет вообще – к примеру, машины опорных векторов (Support Vector Machines).

Зачем же нужны нейронные сети?

Нейронные сети применяются в случаях, когда невозможно четко и точно определить метод решения задачи, но есть в наличии примеры такого решения. Это, пожалуй, наиболее распространенный кейс применения ИНС.
Читать далее Нейронная сеть — у вас в кармане… →