Нейросети для бизнеса и SMM
Вступление
Нейросетями уже никого не удивишь – они есть в вашем телефоне, умной колонке, браузере. Однако расцвет их профессионального применения еще не наступил. Даже в области маркетинга, где нейросети стали активно использоваться раньше, чем во многих других сферах, специалисты еще только начинают тестировать и подключать к своей работе ИИ-помощников.
Задача этой книги – дать маркетологам, дизайнерам и предпринимателям практическое руководство по использованию нейросетей, которое поможет ближе познакомиться с новыми технологиями и начать использовать их потенциал на пользу дела.
Здесь вы найдете подробные описания инструментов и инструкции по работе с ними, получите обширную теоретическую базу, а также узнаете о методах автоматизации за счет AI, которые позволят вам стать более эффективными в своей сфере.
О создателях
Я Василий Крылов – сооснователь сервиса управления контентом SMMplanner, автор книги SMM Handbook. Выступаю за активное внедрение соцсетей, развиваю инструмент AI ассистент на базе ChatGPT в SMMplanner.
Мой соавтор Артём Пыхтеев – интернет-маркетолог, эксперт в SMM, исполнительный директор SMMplanner, основатель школы продвижения в соцсетях SMM.school, автор курса по нейросетям «Нейросети для удаленщиков и бизнеса».
SMM.school – это онлайн-школа с курсами по SMM, таргетингу, дизайну в SMM. В ней проходят бесплатные мастер-классы, например – «Как применять ChatGPT в SMM, маркетинге и таргете». С 2017 года обучение прошли более 50 тысяч студентов. Выпускники обладают всеми необходимыми навыками и знаниями для продвижения проектов в социальных сетях, умеют создавать SMM-стратегии и имеют достойное портфолио работ. Многие из них устраиваются в крупные компании или находят первых клиентов еще во время обучения – при поддержке карьерного центра SMM.school.
Мы собрали полученные нами знания в одном месте, чтобы закрыть максимальное количество вопросов, касающихся нейросетей и их практического применения.
Над книгой работали:
• Василий Крылов – автор книги, эксперт, продюсер
• Артем Пыхтеев – автор книги, эксперт, продюсер
• Константин Рудов – главный редактор
• Алёна Сорокина – редактор-составитель
В работе с материалами также участвовали:
• Ксения Бондаренко
• Алексей Едакин
• Максим Пащенко
• Сергей Бондаренко
• Анастасия Бельмега
• Александр Фокс
Руководство составлено на основе статей из блога SMMplanner и SMM.school. Мы структурировали и адаптировали их, чтобы вы получили наиболее полное представление о нейросетях и их использовании в SMM и маркетинге в удобном формате.
Глава 1. Главное про нейросети
Нейронные сети. Если совсем недавно это словосочетание звучало как название блокбастера, то сейчас нейросети – настоящие звезды мира искусственного интеллекта.
Хотя в фантастических фильмах нейросети часто изображают угрозой космического масштаба, в реальности они становятся надежными помощниками в самых разных сферах жизни.
Ожидание / реальность
Что такое нейросеть и как она работает
Нейронная сеть – это мощный инструмент искусственного интеллекта, вдохновленный работой человеческого мозга. Это совокупность множества связанных «искусственных нейронов» или узлов, которые работают вместе для решения разнообразных задач.
Как это работает. Каждый искусственный нейрон принимает входные данные, обрабатывает их и передает результат следующему нейрону. Это похоже на то, как информация передается между нейронами в нашем мозге. Нейроны могут быть организованы в различные слои, и данные проходят через них, преобразуясь на каждом этапе.
Так выглядит работа нейросети, если упростить
Представим, что нейронная сеть – это команда специалистов, каждый из которых очень хорошо выполняет свою задачу. У каждого есть инструменты, которые помогают понимать, что происходит вокруг.
Каждый спец в этой команде может принимать информацию, делать что-то с ней, а затем передавать ее следующему спецу. Так происходит много раз. Как будто игра в «телефон», только наоборот – информация становится лучше.
Задачи, решаемые нейронными сетями, очень разнообразны: от распознавания образов и обработки естественного языка до анализа данных. Вот пара интересных примеров.
Онлайн-магазин SimpleWine воспользовался машинным обучением и настроил сайт и мобильное приложение персонально под каждого клиента. ИИ изучает предпочтения пользователей и меняет каталог вин на сайте и в приложении так, чтобы он соответствовал их вкусам. Это касается не только рубрики рекомендаций, но и целых страниц сайта. Они кажутся настолько точными, будто магазин угадывает желания клиента, как опытный сомелье. Это позитивно сказывается на продажах и придает обслуживанию особую привлекательность.
Стартап ElevenLabs клонирует голоса для дубляжа фильмов с помощью нейросети. Проект еще «сырой», в переводе много ошибок, нейросеть не подстраивается под артикуляцию говорящего, но зато – переводит ролики на русский язык.
Виды нейросетей и задачи, которые они решают
Существует несколько основных видов нейронных сетей, каждый из которых разработан для решения конкретных задач.
Искусственные нейронные сети (Artificial Neural Networks, ANN)
Базовый тип нейронных сетей. Используется для широкого спектра задач, в том числе распознавания образов и классификации – распределения разнородных объектов по группам на основании каких-либо признаков, например, для распознавания образов в медицинской диагностике.
ANN применяют для анализа медицинских изображений – рентгеновских снимков, МРТ, сканов компьютерной томографии. Нейросеть помогает врачам находить и классифицировать различные заболевания – рак, нарушения сосудов или скрытые травмы.
Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN)
Оптимизированы для обработки изображений и видео. Они используют специальные фильтры, чтобы понять, что есть на картинке и какие детали важны, и часто применяются в компьютерном зрении – анализе изображений и видео. К примеру – при распознавании лиц для разблокировки смартфонов.
Когда включаете смартфон, встроенная камера захватывает изображение вашего лица. Затем CNN анализирует изображение, выделяя ключевые черты лица – расположение глаз, носа и рта. Нейросеть сравнивает эти черты с заранее сохраненными данными о лице пользователя. Если CNN определит, что это ваше лицо, смартфон разблокируется.
Рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks, RNN)
Разработаны для работы с последовательными данными – текстами, временными рядами и аудио. RNN обладают памятью и могут учесть важный контекст из прошлых данных. Могут использоваться для автоматического анализа тональности текстов в соцмедиа. Это позволяет компаниям и маркетологам понять, как пользователи относятся к продуктам, бренду или услугам.
Сети генеративных состязаний (Generative Adversarial Networks, GAN)
GAN состоят из двух нейронных сетей – генератора и дискриминатора. Это как две команды: одна создает новые данные, а другая проверяет, насколько они хороши.
GAN используют для создания новых картинок или текстов. Нейросеть может улучшить качество изображений и создать новый контент, например, креативные фотографии или тексты.
Ниже – два примера использования сетей генеративных состязаний. О них мы будем говорить подробно.
Генерация фотореалистичных изображений. Например, создание фотографий людей, которых на самом деле не существует. Эти изображения можно применять в рекламе, дизайне и медиа. Они могут выглядеть настолько реалистично, что отличить их от настоящих фотографий довольно сложно.
Сложно, но возможно, если знать, на что обратить внимание. Ниже несколько примеров из телеграм-канала GigaChat, где приведены базовые рекомендации, которые помогут не попасться на удочку ИИ.
В мире нет людей со 100 % симметрией лица, но ИИ пока создает «идеальных» людей
Профессиональная игра со светом пока доступна только живым художникам
Основа обучения ИИ – передний план, поэтому фон часто размытый или абстрактный
Создание контента для маркетинга и рекламы. GAN можно применять для автоматической генерации текстового контента, например, рекламных слоганов, продуктовых описаний или даже статей.
Предположим, нужен качественный рекламный текст для нового продукта. GAN, обученная на множестве рекламных текстов, сгенерирует заданное количество вариантов рекламного сообщения. Маркетологу остается выбрать подходящие варианты или скомбинировать несколько – и получить идеальный текст.