

+7(499)476-23-56 +7(925)169-15-54 info@inistek.ru
главная страница > статьи > нейросети

Дизайнеры ориентируются на удачные работы коллег, на международные показы ведущих модельеров, на собственный опыт. Искусственный дизайнерский интеллект не ориентируется ни на кого. Он открывает такие приемы, которые никогда бы не придумал бы ни один человек. Он способен создавать действительно новое, предлагая удивительно смелые и неожиданные идеи.

Сложности и ограничения в применении искусственного интеллекта и нейросетей.
Способности нейросетей не столь велики, как это рекламируется.
Нейросеть и прогноз продаж продукции.
О данных нечислового характера:
При решении задачи классификации можно оценить плотность вероятности для каждого класса, сравнить между собой вероятности принадлежности различным классам и выбрать наиболее вероятный. На самом деле именно это происходит, когда мы обучаем нейронную сеть решать задачу классификации - сеть пытается определить (т.е. аппроксимировать) плотность вероятности..
Об используемых вероятностных моделях:
Нейросеть и обучение по историческим данным.
Вопрос о том, сколько наблюдений нужно иметь для обучения сети, часто оказывается непростым. Известен ряд эвристических правил, увязывающих число необходимых наблюдений с размерами сети (простейшее из них гласит, что число наблюдений должно быть в десять раз больше числа связей в сети). На самом деле это число зависит также от (заранее неизвестной) сложности того отображения, которое нейронная сеть стремится воспроизвести. С ростом количества переменных количество требуемых наблюдений растет нелинейно, так что уже при довольно небольшом числе переменных может потребоваться огромное число наблюдений. Но на практике или нет большого числа наблюдений или существенные параметры системы меняются со временем, и добавление более ранних наблюдений только ухудшает обучение сети и результаты анализа.
Стационарность или постоянство — свойство стохастического процесса не менять свои характеристики со временем.
Как в любой задаче прогнозирования необходимо чтобы базовые параметры системы мало менялись со временем. Сильнее всего проблемы отклонения от стационарности проявляются в переобучении, или слишком близкой подгонке.
Нейросеть и потеря способности к переобучению:
Переобучение нейронных сетей состоит в следующем : модель хорошо объясняет примеры из обучающей выборки, адаптируясь к обучающим примерам, но не учится классифицировать примеры, не участвовавшие в обучении (теряя способность к обобщению). За последние годы было предложено множество решений проблемы переобучения. Наилучший метод это упрощение модели нейронной сети, повышение её робастности (устойчивости).

Нейросети в дизайне - преимущества и ограничения.
Искусственный интеллект, нейросети, машинное обучение - в чем разница.
В одном из анализов рынка труда делается вывод что половина всех рабочих мест может быть автоматизирована в течение ближайших 20 лет. Основным драйвером этого процесса является применение искусственного интеллекта, как более эффективной замены человеку.
Искусственный интеллект (ИИ)— свойство искусственных интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека. Если упростить, искусственный интеллект (ИИ) — это система или машина, которые могут имитировать человеческое поведение, постепенно обучаться, используя собираемую информацию.
Нейронная сеть - это математическая модель, один из способов реализации искусственного интеллекта.
Основа сети - особым образом скомпонованная совокупность простейших элементов сети (нейронов). Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. С точки зрения математики, обучение нейронных сетей — это многопараметрическая задача нелинейной оптимизации. Обучение сети - это нахождение коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными и выходными данными. В случае успешного обучения сеть сможет вернуть верный результат для отсутствовавших данных в обучающей выборке, или прогнозировать поведение системы в ближайшем будущем.
Нейронные сети учатся на примерах. Пользователь нейронной сети выбирают приемлемую топологию, временной интервал исторических данных, а затем запускает алгоритм обучения, который автоматически анализирует структуру и взаимосвязи во входных данных. При этом от пользователя, конечно, требуется набор знаний о том, как следует отбирать и подготавливать данные, выбирать нужную архитектуру сети и интерпретировать результаты, однако уровень знаний, необходимый для успешного применения нейронных сетей, гораздо скромнее, чем, например, при использовании традиционных методов статистики. С точки зрения математики, обучение нейронных сетей — это многопараметрическая задача нелинейной оптимизации.

Заключение.
Искусственный интеллект как мощное средство повышения эффективной работы дизайнеров.
Практическое значение решений задач оптимизации прямо зависит от того, насколько хороша исходная математическая модель. В сложных системах математическое моделирование является затруднительным, приблизительным, неточным. Чем сложнее система, тем осторожнее следует относиться к ее оптимизации. Это замечание относится и к системам с искусственным интеллектом.
С позиций системного анализа отношение к оптимизации можно сформулировать следующим образом: это мощное средство повышения эффективности, но использовать его следует все более осторожно по мере возрастания сложности проблемы:
1. Оптимальное решение часто оказывается неустойчивым: незначительные на первый взгляд изменения в условиях задачи могут привести к выбору существенно отличающихся альтернатив.
2. Рассматриваемая система является частью некоторой большей системы, и тогда локальная оптимизация совсем не обязательно приведет к тому же результату, который потребуется от подсистемы при оптимизации системы в целом. Это приводит к необходимости увязывать критерии подсистем с критериями системы, часто делая ненужной локальную оптимизацию.
3. Критерии характеризуют цель лишь косвенно, иногда лучше, иногда хуже, но всегда приближенно. Максимизация критерия оптимальности часто отождествляется с целью, а на самом деле это разные вещи. Фактически критерий и цель относятся друг к другу как модель и оригинал, со всеми вытекающими отсюда особенностями. Многие цели трудно или даже невозможно количественно описать.
4. Не задав всех необходимых ограничений, мы можем одновременно с максимизацией основного критерия получить непредвиденные и нежелательные сопутствуюшие эффекты.
5 . С целью минимизировать нежелательные эффекты переоптимизации, и создания более устойчивой модели, систему упрощают, уменьшают количество параметров оптимизации.
Несмотря на упомянутые здесь проблемы использования нейросетей, это быстро и успешно развивающееся направление, которое уже сейчас показывает положительные результаты, а возможные недостатки метода в дизайне могут привести к созданию моделей с "изюминкой".