Основные типы моделей ИИ и их применение

А на самом деле помимо LLM и CV, экосистема моделей машинного обучения довольно широкая. Вот основные категории:

• LLM (Large Language Models, большие языковые модели) — модели, обученные на огромных массивах текста для понимания и генерации связного текста: ChatGPT, Claude, Gemini, Llama. Умеют вести диалог, писать код, анализировать документы, рассуждать над задачами. Применение: чат-боты, ассистенты, генерация и анализ текста, программирование.
• CV (Computer Vision, компьютерное зрение) — модели для анализа изображений и видео: классификация ("что на фото"), детекция объектов ("где именно"), сегментация ("точные контуры"). Применение: распознавание лиц, автономный транспорт, медицинская диагностика по снимкам, контроль качества на производстве (как раз ваш кейс с банками).
• NLP-модели (не LLM) — классические модели для работы с текстом без генерации: определение тональности (sentiment analysis), извлечение сущностей (NER — имена, даты, адреса), классификация текста, эмбеддинги для семантического поиска (например BERT, sentence-transformers). Используются в чат-ботах, модерации, поисковых системах.
• Speech-модели — распознавание речи (ASR, speech-to-text: Whisper), синтез речи (TTS: ElevenLabs), идентификация голоса/диктора. Применение: голосовые ассистенты, субтитры, колл-центры.
• Генеративные модели изображений (diffusion) — Stable Diffusion, DALL-E, Midjourney. В отличие от CV-классификаторов, которые распознают, эти модели создают изображения по текстовому описанию. Используются в дизайне, маркетинге, генерации контента.
• Генеративные видео-модели — Sora, Runway, Kling — создание или редактирование видео из текста/изображений. Применение: реклама, спецэффекты, прототипирование.
• Модели для аудио/музыки — генерация музыки (Suno, MusicGen), разделение аудиодорожек (вокал/инструменты), шумоподавление.
• Рекомендательные системы — не совсем "модели одного типа", а целый класс алгоритмов (collaborative filtering, matrix factorization, нейросетевые рекомендеры). Применение: Netflix, Spotify, интернет-магазины, лента соцсетей.
• Модели прогнозирования временных рядов (forecasting) — ARIMA, Prophet, современные трансформеры для временных рядов (TimeGPT и др.). Применение: прогноз спроса, финансовые котировки, нагрузка на сервера.
• Классический ML на табличных данных — градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM, CatBoost), случайный лес. Часто эффективнее нейросетей на структурированных данных. Применение: кредитный скоринг, детекция мошенничества, ценообразование.
• Модели обнаружения аномалий (Anomaly Detection) — как раз то, что упоминалось для ваших банок: PatchCore, изоляционный лес (Isolation Forest), автоэнкодеры. Применение: предиктивное обслуживание оборудования, кибербезопасность, контроль качества.
• Графовые нейросети (GNN — Graph Neural Networks) — работают с данными в виде графов (связи между объектами). Применение: анализ соцсетей, обнаружение мошеннических транзакций, разработка лекарств (молекулярные графы), рекомендации "друзья друзей".
• Reinforcement Learning (обучение с подкреплением) — модель учится через взаимодействие со средой и получение "награды". Применение: игровые ИИ (AlphaGo), робототехника, оптимизация логистики, торговые алгоритмы.
• Мультимодальные модели — обрабатывают несколько типов данных одновременно (текст + изображение + аудио): GPT-4V, Gemini, LLaVA. По сути, объединяют LLM и CV в одной архитектуре. Применение: анализ документов со схемами, описание видео, визуальные ассистенты.
• World models / модели для агентов — относительно новое направление, где модель строит внутреннее представление "мира" для планирования действий. Применение: автономный транспорт, продвинутые ИИ-агенты, робототехника.

Опять же, это я всё о том, что каждый инструмент должен применяться для того, для чего он был создан. Плохой опыт забивать гвозди отверткой, или закручивать шурупы молотком. Применяйте правильные инструменты!