Что умеют нейросети - распознавать мошенничество и коррупцию!
Одна из главных функций нейронных сетей — распознание образов, в том числе и корреляций между событиями. Это очень полезно в финансовой сфере: можно предсказать незаконную активность до того, как она произойдёт. Так, в Испании учёные создали программу, которая помогает обнаружить коррупционные действия в провинциях страны. А некоторые банки разрабатывают и используют системы, распознающие мошенничество с кредитными картами.
(Видео создано с помощью сети Genmo)

А ты знал?

Применение нейросетей! Медицина!
В последние годы нейросети и искусственный интеллект (ИИ) стали важной частью различных областей, и медицина не стала исключением. Их применение в здравоохранении открывает новые горизонты и предлагает решения, которые могут значительно улучшить качество диагностики, лечения и управления пациентами.
1. Диагностика заболеваний
2. Прогнозирование и мониторинг заболеваний
3. Персонализированная медицина
4. Обработка и анализ больших данных
5. Роботизированные системы и хирургия
6. Телемедицина и удаленный мониторинг

Применение нейросетей в медицине — это будущее, которое открывает необъятные возможности. Они способны не только улучшить диагностику и лечение, но и преобразовать всю систему здравоохранения, сделав её более эффективной и доступной. Тем не менее, важно помнить, что технология должна поддерживаться этическими нормами и надзором, чтобы гарантировать безопасность и благополучие пациентов.
(Видео создано с помощью Pika)

А ты знал?

Это интересно! Клинофобия!
Страх перед сном, известный как клинофобия, может серьезно влиять на качество жизни и общее психоэмоциональное состояние человека. Этот страх часто связан с тревожными расстройствами и может иметь различные проявления. Люди, страдающие клинофобией, могут испытывать непреодолимое желание избегать сна, что, в свою очередь, приводит к множеству негативных последствий, включая бессонницу, усталость и проблемы с концентрацией.
Помните, что страхи — это нормальная часть человеческого опыта, и с ними можно справиться. Главное — не оставаться наедине со своей бедой и искать помощи.

А ты знал?

Что умеют нейросети - переводить текст на изображении в реальном времени!
В последние годы нейросети произвели настоящую революцию в области обработки изображений и текстов. Одним из наиболее захватывающих приложений этой технологии стал перевод текста на изображениях в реальном времени.
Как работает этот процесс?
Считывание изображения: Это может быть фотография, скан или любой другой визуальный контент, содержащий надписи.
Распознавание текста: С помощью алгоритмов оптического распознавания символов (OCR) нейросеть извлекает текст из изображения. Этот этап включает в себя определение расположения текста, его шрифта и размера.
Перевод текста: нейросеть использует алгоритмы машинного перевода для преобразования текста с одного языка на другой. Это осуществляется благодаря обучению на больших объемах двуязычных текстов.
Визуализация результата: переведённый текст может быть наложен обратно на изображение, либо представлен отдельно.
(Видео создано с помощью Gen-3 Alpha)

А ты знал?

Применение нейросетей в образовании - Революция в учебном процессе!
1. Персонализированное обучение
2. Intelligent Tutoring Systems (ИТС) - Интеллектуальные системы репетиторства
3. Адаптивные тестирования
4. Анализ больших данных
5. Упрощение административных процессов
6. Оценка и обратная связь
7. Доступ к ресурсам
(Видео создано с помощью Gen-3 Alpha)

А ты знал?

Это интересно! Мёд – единственная пища, которая не может пропасть!
Почему мёд не пропадает?
Одной из главных причин долговечности мёда является его низкое водное содержание и высокая кислотность. Комбинация этих факторов создает неблагоприятную среду для роста бактерий и других микроорганизмов. Когда мёд правильно хранится в герметичной таре и в темном прохладном месте, он может оставаться съедобным на протяжении многих лет — даже столетий!
Исторические факты!
Исторические свидетельства показывают, что мёд находили в древних египетских гробницах, где он оставался в идеальном состоянии. Археологи обнаруживали мёд, который был храним более 3000 лет, и он по-прежнему оставался съедобным! Это делает мёд не только вкусным, но и ценным артефактом, который может «пережить» своего потребителя.

А ты знал?

Это интересно! На создание фильма «Титаник» было потрачено больше денег, чем на строительство самого корабля!
🔍 Факты в цифрах:

Строительство «Титаника» в начале 20-го века обошлось примерно в 7,5 миллионов долларов (это около 200 миллионов долларов сегодня с учетом инфляции).
Бюджет фильма в 1997 году составил около 200 миллионов долларов, что делает его одним из самых дорогих фильмов в истории кино на тот момент.
📽 Зачем такие инвестиции?
Кэмерон и его команда стремились к максимальной исторической достоверности и использовали самые современные технологии, включая продвинутые спецэффекты и масштабные декорации. Это обеспечило фильму не только визуальную красоту, но и эмоциональную глубину. Результат был ошеломляющим. «Титаник» стал одним из самых успешных фильмов всех времён, заработав более 2 миллиардов долларов в мировом прокате.

А ты знал?

Это интересно! Первоначально Google назывался BACKRUB!
Мало кто знает, но перед тем, как стать всемирно известной поисковой системой, Google носил довольно необычное название — BACKRUB. 👀 Это имя было выбрано из-за инновационного подхода к анализу ссылок между веб-сайтами.

В 1996 году два студента Стэнфордского университета, Ларри Пейдж и Сергей Брин, начали работу над проектом, целью которого было улучшение поиска информации в интернете. BACKRUB использовал алгоритм, который оценивал страницы по количеству ссылок на них, что дало возможность определить их авторитетность и значимость.

Это название продержалось недолго. В 1997 году было принято решение изменить его на Google, что является производным от термина «гугл» (googol) — математического понятия, обозначающего число 10 в сотой степени. Это название символизировало амбициозные планы компании по организации огромного объёма информации в интернете.

Как вы думаете, что было бы, если бы Google всё ещё назывался BACKRUB? 🤔

А ты знал?

Что умеют нейросети! Переносить художественный стиль с одного изображения на другое!
В 2016 году сразу несколько компаний представили технологии для обработки изображений в разных художественных стилях. Появились приложения вроде Prisma, DeepArt и Ostagram. Prisma позволяет выбрать из нескольких сотен заготовленных фильтров, а Ostagram и DeepArt — самому загрузить картину или фотографию, которая послужит источником стиля.

А ты знал?

Это интересно! Магия английского языка: Значение в неправильных предложениях!
В английском языке существует интересный феномен, который поражает многих изучающих язык: можно понять смысл даже в неправильно построенных предложениях, если первое и последнее слова находятся на своих местах. Это утверждение в полной мере иллюстрирует, насколько мощен контекст и структура языка.

Например, фраза «Dog the barked loudly» может показаться неправильно составленной, но, если вы знаете, что первое слово — это «собака», а последнее — «громко», вы можете с легкостью восстановить правильный смысл: «Собака громко лает».

А ты знал?

Применение нейросетей в бизнесе и финансах: Революция в анализе данных и принятии решений!
1. Прогнозирование спроса на товары и услуги.
Применение: С помощью рекуррентных нейронных сетей (RNN) и других моделей можно создавать более точные прогнозы, суммируясь и анализируя различные факторы, влияющие на спрос.
Преимущества: Повышение точности прогнозирования позволяет компаниям оптимально планировать запасы, минимизируя издержки и увеличивая клиентское удовлетворение.

А ты знал?

Что умеют нейросети!?! Превращать грубые наброски в реалистичные картины!
Компания NVIDIA в начале 2019 года показала программу, превращающую картинки из нескольких простых фигур в красивые детализованные картины. Пользователь делает пару мазков, а нейросеть создаёт из этого изображение, которое издалека не отличить от настоящего полотна какого-нибудь художника-пейзажиста. Море, скалы, город, лес, облака — на картину можно добавить десятки разных объектов. Нейросеть даже сама определяет, где нужны тени или отражения.

А ты знал?

Применение нейросетей в бизнесе и финансах: Революция в анализе данных и принятии решений!
2. Анализ финансовых данных
Финансовую информацию, такую как отчеты о прибылях и убытках, балансовые отчеты и потоки денежных средств, можно анализировать с использованием нейросетей для выявления скрытых закономерностей и тенденций.

Алгоритмы: Нейронные сети могут обнаруживать аномалии, прогнозировать финансовые результаты и даже предсказывать кредитные риски на основе анализа больших данных.
Преимущества: Улучшение качества и скорости анализа данных позволяет компаниям принимать более обоснованные финансовые решения, что снижает вероятность ошибок и финансовых потерь.
Фото создано с помощью Шедеврум

А ты знал?

Историю которую мы знаем подделка

- Земля бесконечно огромна и Антарктида это не то, что нам показывают на картах.

- Московское метро не построили а откапали

- Как только цивилизация становится достаточно развитой, «боги» устраивают наводнение и, те кто остался в живых принять только один потом, а их было уже 7

О подлинной истории пишет канал Христофор Калумб 2.0
Он срывает покровы и показывает, что творилось в мире на самом деле

Снимите лапшу которую нам вешают — подпишитесь сейчас и помните, назад пути нет: Христофор Калумб 2.0

Что умеют нейросети! Читать по губам!
Учёные Google и Оксфордского университета создали технологию LipNet, которая использует нейронные сети, чтобы читать по губам. Причём она делает это гораздо точнее человека. В среднем люди с нарушениями слуха читают по губам с точностью в 52%, а LipNet — с точностью в 88%.

А ты знал?

Применение нейросетей!
3. Оптимизация процессов управления
Нейросети также могут быть эффективно использованы для оптимизации бизнес-процессов.
Инструменты: Алгоритмы машинного обучения могут анализировать эффективность процессов и рекомендовать изменения, направленные на повышению производительности.
Преимущества: Оптимизация процессов позволяет сократить временные и финансовые затраты, а также улучшить качество продукции и услуг, что в конечном итоге ведет к увеличению прибыли.

А ты знал?

Одним из самых известных мифов является утверждение, что мы используем только 10% нашего мозга. На самом деле, нейробиологи и психологи подтверждают, что каждый участок нашего мозга имеет свою важную функцию. Современные технологии визуализации, такие как функциональная магнитно-резонансная томография (ФМРТ), показывают, что почти все области мозга активируются в процессе выполнения различных задач. Хотя есть определенные участки, которые активируются при специфических действиях, это не означает, что остальные «праздную» просто так. Это понимание важно, так как оно подрывает представление о том, что мы можем задействовать «недоиспользуемые» способности, увеличив свой потенциал.

А ты знал?