Какие задачи решает нейросеть?

На практике нейросети делят на несколько задач, и под каждую обычно используют разную архитектуру — универсального решения «для всего» не существует.

Распознавание и классификация — самая обкатанная область: определить брак на конвейере по фотографии детали, отличить спам от обычного письма, распознать текст на сканах документов. Здесь сети видят закономерности в данных быстрее и стабильнее человека, если накоплено достаточно примеров для обучения.

Прогнозирование — вторая большая группа: предсказание спроса на склад, оптимальная загрузка оборудования, прогноз поломки станка по показаниям датчиков до того, как он реально сломается. Для производства это часто самое окупаемое применение, потому что уменьшает простои и затоваривание склада.

Генерация — то, что сейчас на слуху: тексты, изображения, черновики документов, программный код. Здесь модель не столько решает задачу сама, сколько ускоряет черновую работу человека — результат почти всегда требует проверки и правки.

Отдельно стоят рекомендательные системы (что предложить клиенту дальше, исходя из истории покупок) и поиск аномалий — нетипичные транзакции, сбои в показаниях приборов.

Для производства я бы в первую очередь смотрел на контроль качества по фото и прогноз обслуживания оборудования — там модели уже хорошо изучены, а окупаемость считается напрямую в сэкономленных часах простоя и меньшем проценте брака.