Другие области применения
Нейросети активно применяются для разных типов данных. Помимо обработки изображений, видеоданных, текстов, звуков, и графов они часто используются для обработки табличных данных (как метод классического машинного обучения), а также в следующих областях:
Медицина (healthcare). Нейросети позволяют диагностировать заболевания по результатам анализов (табличные данные) и медицинским изображениям (МРТ, рентген), прогнозировать развитие болезни и планировать характер лечения.
Прогнозирование временных рядов (time series forecasting). Например, предсказание будущих цен на финансовые активы, прогнозирование погоды, потребления энергии или продаж товаров в будущем на основе исторических данных (financial forecasting, weather prediction, energy demand forecasting, sales forecasting). Для этого органично подходят рекуррентные сети и модель трансформера.
Информационный поиск (information retrieval) решает задачу поиска похожих объектов из базы данных на заданный объект-запрос. Это применяется в поиске веб-страниц по текстовому запросу или изображению. Для этого объекты с помощью контрастного обучения переводятся в пространство эмбеддингов, в котором семантически похожим объектам соответствуют похожие эмбеддинговые представления, после чего поиск сводится к нахождению наиболее близких объектов к запросу в полученном пространстве.
Рекомендательные системы (recommendation systems) решают задачу рекомендаций товаров, музык и и фильмов для пользователей с известными характеристиками и заданной историей покупок/просмотров.
Биоинформатика (bioinformatics). Нейросети активно применяются в биоинформатике, например, для генерации новых белков с заданными свойствами и предсказании предрасположенности пациентов к различным болезням по их ДНК.
Робототехника и управление (robotics and control). Нейросети позволяют роботам распознавать объекты вокруг них, осуществлять навигацию в пространстве, планировать маршруты перемещений и осуществлять эти перемещения, посылая управляющие сигналы на приводы и моторы.
Мы рассмотрели лишь основные применения глубоких нейросетей, но спектр реальных применений гораздо шире! С более полным списком задач вы можете ознакомиться на ресурсе PapersWithCode [1].