Content Oriented Web
Make great presentations, longreads, and landing pages, as well as photo stories, blogs, lookbooks, and all other kinds of content oriented projects.
ТЕХНОЛОГИИ
Версия 0.9
Нейронные сети и их применение в предсказательных системах
Нейронные сети - технология, воспроизводящая деятельность нервной системы человека. Для искусственного интеллекта особенно важными оказались способности нервной системы обучаться, принимать решения, делать выводы и исправлять ошибки.

Биологические нейронные сети

Человеческий мозг - это сложный интеллектуальный компьютер, основу которого составляют нервные клетки – нейроны.

Главная задача нейронов – принимать и передавать информацию
с помощью специальных отростков: дендритов и аксонов.

Чем больше дендритов у нейрона, тем больше информационных потоков он способен принять и обработать.

Аксоны передают сигналы от нейрона к другим клеткам:
нейронам, клеткам мышц и внутренних органов.
Строение нервной клетки – нейрона.
Проблемы, которые решает Bhrigu
Отдельные нейроны способны выполнять лишь базовые функции. Нейроны эффективно работают, только объединяясь в нейронные сети. Точки контакта между двумя нейронами называются синапсы,что по-гречески означает "соединение".

Именно синапсы обеспечивают передачу сигнала в нейронной сети с сохранением его информационной значимости.

Нейронные сети связывают отдельные части нашего организма
в единое функционирующее целое и являются настоящим хранилищем нашей психики.

Головной мозг человека содержит около 100 млрд. нейронов.
Благодаря этому биологические нейронные сети достигают
невероятной сложности.

Наши тела содержат триллионы нейронных соединений,
многие из них постоянно активны.
Нейроные связи (снимок микроскопа) - фотография из SCIENCE SOURCE
Искусственные нейронные сети
Искусственные нейронные сети представляют собой компьютерные модели и алгоритмы, предназначенные для приема, обработки, исследования и передачи информации по аналогии с биологическими нейронными сетями мозга человека. Нейронные сети являются ключевым компонентом технологий искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения.

Уникальность глубокого обучения состоит в том, что нейронная сеть сама находит «паттерны» (ключевые признаки и закономерности) во входных данных и структурирует их в иерархию: от более простых к более сложным. Сложность нейронной сети определяется
количеством этапов (уровней, слоев) обработки информации.
Пример простой нейронной сети, состоящей из трех уровней.
На первом уровне нейронная сеть принимает три очень простых решения, взвешивая входные данные. На втором уровне решение принимается на более высоком уровне, с учетом взвешенных результатов первого уровня принятия решений. И еще более сложные решения могут быть сделаны на третьем уровне.

В самом общем случае, принцип работы нейронной сети состоит во «взвешивании доказательств». На рисунке нейронная сеть принимает три входных условия x1, x2, x3, каждому из которых задается вес, w1, w2, w3, который характеризует важность соответствующих входных данных для вывода. На выходе выдается одно результирующее решение.

По сравнению с обычными компьютерными программами (например, теми, которые используют астрологи, нумерологи и др.), нейронные сети расширяют возможности при обработке данных, увеличивают объем обрабатываемых данных и позволяют выполнять более сложные задачи.

Нейронные сети отлично зарекомендовали себя
для решения следующих задач:


обнаружение закономерностей и шаблонов
(например, «формулы событий» или «формулы профессий»)

обработка запросов с большим количеством переменных
и разнообразием входных данных
(например, «подберите мне город, чтобы бизнес открыть
и чтобы ребенок перестал болеть, а личная жизнь наладилась...»)

неоднозначное соотношение между переменными
(например, ситуация, когда разные методы прогноза
дают неоднозначный результат)

сложность адекватного описания ситуации с помощью обычных подходов.

Гибридная интеллектуальная система
Под гибридной интеллектуальной системой (ГИС) понимают систему,
в которой для решения задачи используется более одного метода имитации интеллектуальной деятельности человека.
Таким образом ГИС — это совокупность:

аналитических моделей

экспертных систем

искусственных нейронных сетей

нечетких систем

генетических алгоритмов

имитационных статистических моделей


Междисциплинарное направление «гибридные интеллектуальные системы» объединяет ученых и специалистов, исследующих применимость не одного, а нескольких методов, как правило, из различных классов, к решению задач управления и проектирования.
Нейронная сеть Bhrigu
В качестве входных данных в астрологической нейронной сети используются дата, время и место рождения (проживания) человека, регистрации фирмы и т.п.

Исходными данными для сети будут влияния, оказываемые на событие.

Приведем простейшие примеры внешних и личных влияний:

часы, дни, недели, месяцы, годы

географическое положение

переход Солнца, Луны и планет из знака в знак

лунные и солнечные затмения

различные комбинации взаимодействия планет


Платформа выбирает из различных формул наиболее уместные
и достоверные применительно к каждому конкретному событию
и выдает максимально точные рекомендации.

Основное преимущество нейронной сети Bhrigu состоит в том, что она использует методы и алгоритмы сразу нескольких школ и направлений.

Искусственный Интеллект Bhrigu при этом постоянно самообучается
на данных пользователей, совершенствует алгоритмы, находит новые закономерности. Чем больше данных получает система, тем большей точностью обладают ее вычисления.
Bhrigu Blockchain
Развитие информационных технологий определило создание независимых систем передачи и хранения информации - Blockchain.

Это в свою очередь сделало возможным появление децентрализованных платежных систем – криптовалют.

Применение данной технологии и выпуск собственных токенов Bhrigu позволит системе решить сразу 5 ключевых вопросов:

Сбор средств, необходимых для создания платформы
(сбор осуществляется на условиях значительных скидок
за предоставленные в будущем услуги и сервисы Bhrigu).

Децентрализованная система оплаты сервисов и услуг экспертов.

Внедрение смарт-контрактов между экспертами и пользователями.

Организация безопасного децентрализованного и независимого хранения данных.

Возможность заработка для инвесторов и трейдеров, токен Bhrigu, как инвестиционный инструмент, выход на биржи.

.
Bhrigu ДАО
Современные технологии хранения и передачи информации Blockchain позволяют создавать Децентрализованные Автономные Организации (ДАО).

ДАО — это современная форма организации интеллектуальной деятельности в виртуальном пространстве. Отличие ДАО от традиционных компаний - отсутствие единого владельца, сервера, центра и иерархии в управлении. Каждый субъект системы имеет возможность стать совладельцем компании и участвовать в её развитии. Решения в ДАО принимаются голосованием совладельцев, все действия автоматизированы, стабильность организации находится на высочайшем уровне.

Формат ДАО позволяет людям инвестировать или предлагать свои услуги дистанционно, в комфортных для себя условиях, в абсолютно прозрачной системе взаимоотношений. В ДАО любой эксперт может раскрыть себя на 100% и заниматься тем, что ему нравится и получается.

Мы использовали подобную модель для создания Bhrigu с целью предложить пользователям, талантливым экспертам и прогрессивным инвесторам новый формат удобной и взаимовыгодной кооперации.

Только на первом этапе мы планируем разработать более 12 уникальных предсказательных сервисов, полезных как для каждого человека (призвание, здоровье, отношения, успех и пр.), так и для специфических направлений деятельности (прогнозы курсов обычных и криптовалют, результатов спортивных соревнований и пр.).

Но разработка качественного сервиса требует значительных ресурсов. При этом не известен объём спроса на каждый конкретный продукт. Для решения этой задачи мы уже сейчас используем ДАО.

Мы также создаём децентрализованную, независимую площадку для голосования, на которой каждый заинтересованный участник проекта может выразить свою волю, проголосовав за сервис и подтвердив свой интерес предварительной покупкой услуг этого сервиса.
API Bhrigu
Возможности Bhrigu API для владельцев сайтов и порталов:

Создание прогностического сервиса на любом интернет-ресурсе.

Создание приложений на Android и iOS, на движке платформы Bhrigu.

Возможность создания уникальных сервисов на основе искусственного интеллекта "под ключ".

Описание работы системы Bhrigu
Платформа Бригу состоит из трех основных частей:
База данных событий, Блок прогнозирования событий и Блок влияния на события.
Блок прогнозирования событий
Блок прогнозирования событий - это гибридная интеллектуальная система (ГИС), действующая на основе базы данных событий и личных данных пользователей, а также инструментов различных систем предсказаний. Блок прогнозирования событий формирует прогнозы для пользователей, экспертов, бизнеса.

Блок прогнозирования событий охватывает 17 сервисов,
в различных областях.


Порядок внедрения сервисов определяется голосованием пользователей.

Блок влияния на события - это сообщество экспертов и исследователей, ориентированное на оказание помощи пользователям. Все отношения в рамках сообщества строятся на принципах децентрализованной автономной организации (ДАО), смарт-контрактов и криптовалюты - токенов Bhrigu.
Предыдущая глава
Следующая глава