Распространенные проблемы в сети, где нейронные сети могут помочь

Question

Мне было интересно, могли бы вы, творческие умы, подумать о каких-то ситуациях или приложениях в веб-среде, где бы подходили нейронные сети или интересное вращение.

Редактировать: Некоторые отличные идеи здесь. Я думал о веб-ориентированности. Может быть, детекторы ботов или ИИ в играх.

Answer 1

Чтобы назвать несколько:

• Любая система рекомендаций (будь то фильмы, книги или целевая реклама)
• Системы, в которых вы хотите адаптировать поведение к предпочтениям пользователя (например, обнаружение спама)
• Задачи распознавания (обнаружение вторжений)
• Задачи, ориентированные на компьютерное зрение (классификация изображений для поисковых систем и индексаторов, обнаружение конкретных объектов)
• Задачи обработки естественного языка (классификация документов / статей, снова поисковые системы и т. П.)

Answer 2

Игра, расположенная по адресу 20q.net , является одной из моих любимых нейронных сетей. Вы можете адаптировать эту идею для создания системы обучения, которая знает, как играть в простую игру, и медленно учится тому, как побеждать в ней людей. Когда он играет противников, он записывает данные об игровых ситуациях, предпринятых действиях и о том, выиграл ли NN игру. Каждый раз, когда он играет, выигрывает или проигрывает, становится немного лучше. (Примечание: не пытайтесь делать это с слишком простой игрой, такой как шашки, слишком простая игра может иметь заранее вычисленные все возможные игры / комбинации ходов, что не позволяет использовать NN).

Стоит рассмотреть любой вид системы классификации, основанной на нескольких критериях. Я слышал о какой-то компании, разрабатывающей NN, которая просматривает записи сотрудников и определяет, какие из них наименее удовлетворены или наиболее вероятны уйти.

Нейронные сети также хороши для выполнения определенных типов языковой обработки, включая OCR или преобразования текста в речь. Попробуйте создать систему, которая может расшифровать capchas , либо из графического представления, либо из звукового представления.

Answer 3

1. Веб-реклама на основе прогноза потребительского выбора

2. Прогнозирование направления просмотра веб-страниц пользователем в микромасштабе и в краткосрочной перспективе (текущий сеанс). Эта идея очень похожа на обобщение первой. Пользователь может просматривать веб-страницы с предложениями на других потенциально интересных веб-сайтах. Предложения могут быть ранжированы по релевантности в соответствии с прогнозом, рассчитанным в режиме реального времени во время активности пользователя. Например, список предлагаемых ссылок или категорий или тегов может отображаться в виде облака, а размер шрифта указывает на оценку ранга. Каждый клик, который делает пользователь, является входом в систему прогнозирования, поэтому прогноз постоянно совершенствуется, чтобы предоставить пользователю как можно больше точных предложений с точки зрения соответствия интересам пользователя.

Answer 4

Игнорирование запроса угла «Общие проблемы с сетью», а скорее представление «интересного вращения».

Одним из многих способов просмотра / конфигурирования NN является гигантский саморегулирующийся, с несколькими входами и несколькими выходами тип управления потоком в корпусе.

Поэтому, когда вы хотите предложить нечеткие совпадения (не путать непосредственно с нечеткой логикой как таковой, что является еще одной областью математики / вычислений), NN может предложить полезную альтернативу.

Таким образом, чтобы сэкономить энергию, вы предлагаете сайт лифтового клуба, разовые или регулярные поездки. Люди входят, где они находятся, куда они хотят идти и в какое время. Сортировка по городу и отображение в элементе управления просмотром.

Используя NN, вы могли бы со временем предложить владельцам транспорта перевозчиков, наблюдая, что связывают владельцы и ищущие. Поскольку владелец не может жить в том же пригороде, где проживает ищущий. С течением времени NN узнает, какие различия между владельцами и искателями физического местоположения кажутся приемлемыми. Таким образом, он может затем расширить область поиска, предлагая искателям потенциальных владельцев.

Идея.

Answer 5

Если вы просматриваете записку или принимаете информацию о продажах товаров с других сайтов для сравнения цен, NN может использоваться для обозначения возможных ошибок в описании товара для человека с глазным яблоком.

Зачастую, в качестве одного из примеров, описания аппаратного обеспечения компьютера неверны в том, какая емкость, скорость и функции изображены. Ваш NN узнает, что, как правило, видеокарта не должна содержать строку "Raid 10". Если есть тенденция добавлять Raid в графические процессоры, ваш NN со временем узнает об этом, приняв рекламное объявление о том, что NN - это новый класс оборудования.

Этот пример аппаратного обеспечения может быть распространен на другие отрасли.

Answer 6

Приложения нейронной сети отлично подходят для представления дискретного выбора и всего поведения того, как человек действует (или как действуют группы людей), когда копается в сети.

Возьмем чтение новостей, например:

В былые времена вы обычно брали одну газету (выбор), выбирали раздел (выбор), сканировали страницу и выбирали статью (выбор) и читали основы или всю статью (другую). выбор).

Теперь вы выбираете, какой новостной сайт посещать и продолжаете, как описано выше, но теперь вы можете оставить одну бумагу, взять другую, нажать на рекламу, изменить разделы и продолжать работать с небольшими ограничениями.

Полное использование Интернета и выбор, который люди делают на основании своих демографических данных, интересов, опыта, политики, времени суток, местоположения и т. Д., Является очень богатой областью применения NN. Это особенно относится к новостным организациям, дизайну веб-страниц, доходам от рекламы и даже может быть недостаточно изучено.

Конечно, очень трудно предсказать, что будет делать один человек, но соберите вместе 10 000 человек одного возраста, дохода, пола, времени суток и т. Д., И вы сможете предсказать поведение, которое приведет для лучшего дизайна. Представьте себе газету (или даже игру), которая может быть адаптирована к потребностям людей на основе демографии. Рекламная мечта человека!

Answer 7

Предположим, что EBay использовал нейронные сети, чтобы предсказать, какова вероятность продажи конкретного предмета; предсказать, каким будет лучший день для перечисления предметов такого типа, предложить начальную цену или «купить сейчас цену»; или оцените свое описание исходя из вероятности привлечения покупателей? Все это может быть полезным, если они работают достаточно хорошо.

Answer 8

Я с удовольствием пытался реализовать бота на основе нейронной сети для настольной игры Diplomacy , взаимодействующей по протоколам DAIDE . Оказывается, это очень сложно, поэтому я обратился к XCS, чтобы упростить проблему.

Answer 9

Меня всегда поражает то, что у нас до сих пор нет псевдоинтеллектуальной технологии межсетевого экрана. То, что говорит «эй, его диапазон URL делает слишком много запросов, когда они не должны», блокирует их и отправляет отчет администратору. Это можно сделать с помощью нейронной сети.

Что касается неприятностей, некоторые производители вирусов могут найти выгодное применение для нейронных сетей. Адаптивные трояны, которые «распознают» номера кредитных карт на жестком диске (вместо поиска определенных файлов cookie) или «учатся», как автоматически маскировать себя от детекторов.

Answer 10

Поиск! Признать! Классифицировать! В основном все, что сейчас делают поисковые системы, может извлечь выгоду из дозы нейронных сетей и нечеткой логики. Это относится, в частности, к мультимедийному контенту (например, к контентно-индексированным изображениям и видео), поскольку именно здесь современные технологии поиска отстают.