Что такое нейросети, принципы работы и как их использовать в интернет-торговле

В 2024 году тот, кто приручил нейросеть — уже как минимум на шаг опередил конкурентов. Ведь нейронные сети существенно упрощают работу и ускоряют бизнес-процессы. Что же такое нейросети, какую пользу они могут принести бизнесу, в чём отличие нейросети от искусственного интеллекта — это и многое другое вы найдёте в нашей статье. В конце материала вас ждёт список нейросетей, которые упростят работу на маркетплейсах.

Что такое нейросеть, почему нейросеть и ИИ не одно и то же         

 Чтобы бизнесу обрести помощника в виде нейросети, нужно разобраться, что это. Предположим, что человеческий мозг — это компьютер. Он содержит огромное количество «проводов» и «переключателей», которые соединяют различные части и помогают думать и запоминать. Эти «провода» и «переключатели» — нейроны. Во время мыслительного процесса и запоминания эти нейроны соединяются по-новому, за счёт чего происходит запоминание и обучение.

 Нейросеть — это компьютерная система, которая имитирует работу нейронов в мозге человека. Она состоит из множества «нейронов», соединённых между собой и передающих информацию по цепочке. Нейросети используются во многих сферах для решения различных задач, в том числе для распознавания образов, обработки речи и прочего.

 Искусственный интеллект — понятие более широкое. Оно включает в себя не только нейронные сети, но и другие методы обработки информации, в том числе экспертные и логические программы. Нейронные сети — один из видов искусственного интеллекта. Их отличительная особенность — обучение и адаптация в основе алгоритмов.

Как работает нейросеть?

 Нейронов в сети, как и в человеческом мозге, огромное количество. Для понимания работы нейросети принято объединять нейроны в слои: входной, скрытый и выходной.

 Входной слой нейронов воспринимает информацию. Это могут быть фото, видео, аудио, текстовые файлы — данные в любом формате и объёме.

 На скрытом слое происходит обработка и перевод данных в математические числовые коды. Количество скрытых слоёв не ограничено и зависит от объёма данных и поставленных задач, чаще всего их три. 

 Выходной слой представляет результат работы сети.

 Проще говоря, на входной слой поступает запрос и данные, которые необходимо обработать. На скрытом слое происходит непосредственно работа: сортировка, отбор по конкретному признаку и прочее. На выходном слое нейросеть выдаёт итог проделанной работы.

 Разберём работу нейросетей на примере популярной Kandinsky 3.0 от Сбера. Для обучения и генерации конечного результата эта сеть перерабатывает огромное количество текстовых данных и изображений. Это позволяет ей создавать красивые картинки на основе заданных параметров. Вот в чём состоит принцип действия:

1. Ввод запроса: пользователь вводит текст, который нейросети нужно преобразовать в изображение. Текст может быть любым: описание объекта, сцена, даже стихотворение.

2. Токенизация: нейросеть разбивает введённый текст на отдельные слова или фразы — токены. Каждый представляет собой часть информации, которую нейросеть может обрабатывать.

3. Представление токенов в числовом виде: сеть преобразует информацию в числовой формат. Этот процесс называется векторизацией. Она позволяет нейронной сети работать с токенами в скрытом слое.

4. Обработка токенов нейросетью: в зависимости от сложности задачи работа происходит на разных слоях. В результате многослойной обработки нейросеть формирует промежуточное представление токенов.

5. Генерация изображения: промежуточные токены преобразуются в изображение — подвергаются декодированию.

6. Вывод изображения: пользователь получает изображение, которое соответствует введённому тексту.

 Чем точнее и подробнее запрос, тем быстрее и качественнее получится результат.

Как происходит обучение нейросетей

 Нейросети перерабатывают терабайты данных и со временем выполняют поставленные задачи всё лучше. Раз за разом предлагая анализировать, генерировать и прогнозировать информацию по запросу, пользователь может обучить сеть выдавать нужный результат с наименьшими затратами времени.

 Выделяют три подхода в обучении нейронных сетей:

1. Правильного ответа нет. В этом случае сеть на основе имеющихся в памяти ответов начинает кластеризацию. То есть она делит объекты на группы, подгруппы, классы. Это глубокий тип обучения. Нейросеть постоянно самообучается.

2. У пользователя есть правильный ответ. Здесь происходит сравнение результата сети с эталоном. Алгоритмы сети перестраивают связи для получения нового результата до тех пор, пока не будет получен нужный. Это контролируемое обучение.

3. Нейросеть постоянно самообучается, при этом окружающая среда моделируется таким образом, чтобы участвовать в процессе. Этот подход характерен для игр и робототехники.

Какими бывают нейросети

 По характеристикам и особенностям работы нейросети классифицируют по-разному:

– исходя из количества слоёв выделяют однослойные и многослойные сети. Первые выдают конечный результат сразу после загрузки данных. Вторые больше похожи на человеческую нейронную сеть и предварительно пропускают данные через несколько слоёв;

– по направлению распространения информации можно выделить сети прямого распространения и рекуррентные. Прямые чаще применяются для распознавания образов, кластеризации и классификации информации. Они не могут перенаправлять данные и работают в одну сторону — ввели запрос и сразу получили ответ. Рекуррентные сети «гоняют» информацию туда и обратно, пока не появится конкретный результат. За счёт эффекта кратковременного запоминания они дополняют и восстанавливают информацию. Такие сети очень востребованы в прогнозировании;

– перцептроны — это однослойные сети, прототипы современных, которые были разработаны ещё в 1958 году. Они достаточно просты и узконаправленны.

 Все сети можно классифицировать по задачам, которые они выполняют:

– перцептроны обрабатывают числовые данные. Они способны выявлять простейшие ошибки;

– многослойные могут работать с заданными условиями и классифицировать объекты;

– рекуррентные за счёт эффекта памяти используются для работы с последовательностями. Другими словами, они нужны там, где требуется по смыслу понять, что будет дальше. Например, «Алиса» у «Яндекса» связно говорит;

– свёрточные сети нужны для работы с любыми изображениями. В их основе лежат алгоритмы свёртки (послойное расщепление изображения) и пулинга (нахождение и кодировка ключевых признаков на каждом слое);

– генеративные служат для создания всех видов контента: текстов, картинок и прочего.

 Классификаций сетей множество. Их можно разделить на обучаемые и самообучающиеся, гибридные или однородные в зависимости от типов нейронов. Для торговли в сети эти тонкости принципиального значения не имеют. А вот информация ниже важна.

Плюсы и минусы нейросетей

 Как у любой медали существует две стороны, так и у нейросетей есть свои достоинства и недостатки. 

Преимущества нейросетей:

– незаменимы в сфере автоматизации процессов;

– спасают там, где может навредить человеческий фактор;

– экономят время на выполнении рутинных задач;

– постоянно обучаются.

 Недостатки:

– напрямую зависят от вводимых данных, поэтому сильно подвержены влиянию;

– чтобы получить действительно хорошую рабочую сеть, нужно потратить много времени на её обучение;

– занимают много места на сервере и требуют больших вычислительных мощностей.

 Учитывая то, с какой скоростью развивается искусственный интеллект сегодня, плюсы и минусы нейросетей достаточно относительны. Но их нельзя игнорировать. 

Трудности при работе с нейросетями

 Сейчас нейросети используются широко и постоянно прокачиваются. Результаты работы с ними становятся всё точнее и тоньше. Отсюда возникают вопросы, которые всё чаще начинают тревожить экспертов:

– самообучающиеся нейросети непредсказуемы. Человеку становится сложнее предсказать результат, который может получиться;

– конкуренция с людьми за рабочие места. В тех случаях, когда квалификация специалиста не особенно важна, сети могут заменить человека. Под удар попадают копирайтеры, иллюстраторы, дизайнеры, программисты. Это не значит, что у людей есть повод для паники, скорее это причина для профессионального роста и развития. Но повод, чтобы задуматься, серьёзный;

– мошенники активно используют нейросети для противозаконных действий, а вот защита от этого ещё не продумана;

– современные нейросети научились создавать настолько убедительный контент, что тексты и изображения всё чаще становятся основой для фейков и ложных вбросов;

– с каждым днём самообучающиеся нейросети всё сильнее имитируют человека. Не исключено, что совсем близок момент, когда контролировать нейросети станет просто невозможно.

Область применения нейросетей

 Сегодня нейросети внедрились практически везде. Проще сказать, где их нет. Вот несколько примеров из жизни, к которым мы уже привыкли:

1. Нейросети распознают объекты и лица на изображениях и видео. Это свойство активно используется в соцсетях, для обнаружения автомобилей камерами, аутентификации.

2. Сети анализируют и извлекают информацию из больших объёмов текста и речи. Это позволяет проводить оценку сервисов, работать с отзывами клиентов, отвечать на вопросы и прочее.

3. Нейросети лежат в основе систем автопилотирования, получая информацию от датчиков, камер и анализаторов.

4. В основе алгоритмов работы медицинского оборудования также применяются нейросети. Они обрабатывают результаты исследований, анализируют изображения сканеров и диагностических аппаратов.

5. В маркетинге и торговле нейросети анализируют покупательскую активность, поведение пользователей, эффективность рекламы и многие другие показатели. Это позволяет предпринимателям оптимизировать бизнес-процессы и выбирать лучшие стратегии продаж.

6. Нейросети способны генерировать музыкальные произведения и создавать изображения, имитируя стиль и манеру известных деятелей культуры.

7. В сфере финансов нейросети широко применяются для прогнозирования ситуации на рынке и анализа рисков.

8. Нейросети обучаются на больших объёмах данных, что позволяет использовать их для создания и персонализации учебных программ.

9. Голосовые помощники — это тоже нейросети.

 Продавцам маркетплейсов нейросети могут принести пользу в решении таких задач:

– анализ продаж позволяет определить товары повышенного спроса и невостребованные позиции, что помогает скорректировать ассортимент;

– с помощью нейросетей можно прогнозировать спрос на те или иные виды товаров, что делает более рациональными закупки;

– анализируя конкурентов, спрос, цены в выбранной нише с использованием нейросетей, можно находить оптимальную цену на товар;

– на основе истории покупок и предпочтительных запросов в поиске нейросеть может создавать персонализированные рекомендации товаров;

– нейросети помогут в борьбе с конкурентами, ведь различая человеческую речь и запросы, сетка может вычислить ботов и убрать их, чтобы они не портили статистику сайта или другого канала продвижения;

– с помощью нейросетей можно создавать описания карточек товаров. Такая возможность появилась в редакторе inSales. Можно выбрать тональность текста и задать любые дополнительные условия. Результат будет готов за 30 секунд, его можно отредактировать или перегенерировать;

– нейросети можно использовать для создания логотипа бренда;

– нейронные сети могут улучшать качество фотографий для карточек товара и убирать фон;

– нейросеть может отвечать на отзывы клиентов.

 По мере развития нейросетей список задач, которые они помогают решать, растёт.

10 нейросетей, полезных для работы на маркетплейсе и в интернет-магазине

Заключение

Относиться к нейросетям можно как угодно. Но то, что они будут развиваться и внедряться всё глубже в нашу жизнь — факт. Поэтому самое правильное, что сегодня можно предпринять — следить за тенденциями и применять их в работе. Ведь с помощью нейросетей можно сэкономить время и деньги на решении многих текущих бизнес задач. А вот в какой момент нейросети и искусственный интеллект из помощников перейдут в разряд проблем, покажет время.

inSales — конструктор сайтов и CRM для продавцов на маркетплейсах

Запустите продажи через интернет-магазин, на маркетплейсах, в социальных сетях и мессенджерах

Попробовать бесплатно