В идеале, предобучение и работа через REST API, на входе - набор текстовых полей, на выходе - поле из классификатора.
Есть кто-то, кто подобные вещи внедрял?

(0) Пробовал но без GPU не взлетит

(1) GPU обеспечим, если надо, вопрос именно в опробованных готовых решениях

(1) Точнее проблема в обучении сети, если обучать надо на ходу и тут же пользоваться с дообучением то слишком тормозит.

Если можно обучить один раз (пусть и долго) а затем только пользоваться то можно и без GPU.

(2) гугли cuDNN

Самая главная проблема это:

- извлечение признаков (англ. feature extraction) из данных или
- генерация признаков (англ. feature generation)

Сами ИНС - это очень простая штука в использовании

Для быстро поиграться есть https://synaptic.juancazala.com/#/

(5) задача в квалификации большого каталога (миллионы элементов) по описанию, при нескольких сотнях тысяч уже классифицированных. ИМХО нейронные сети тут подойдут очень хорошо

ну, ил нескольких десятках тысяч

(8) Пример пары описаний можешь привести?

С длинными текстами-описаниями нейронные сети отвратительно работают, тут намного лучше построение N-грамм и банальный метод ближайшего соседа.

(11)+ Суть в том что нейронные сети надо применять только тогда если задача другими способами не решается.

Ооо, это будет интересная ветка.

(0) прямо сейчас смотрю видеозаписи лекций про Машинное обучение - https://www.youtube.com/playlist?list=PLJOzdkh8T5kp99tGTEFjH_b9zqEQiiBtC
Нейронные сети - это сейчас не тру вай, тру вей - это градиентный бустинг.
Есть например такая тулза - https://yandex.ru/blog/company/catboost-novyy-metod-mashinnogo-obucheniya-ot-yandeksa
Как я понял, в основном сейчас для решения подобных задач используют Python или R, можно на курсере ченить поискать.

а вообще - так чтобы "засунул данные на выходые получил клевый результат" - такого нет. Нужно сильно в тему погружаться так или иначе

Искусственные нейронные сети — убогая жалкая пародия на естественный мозг. Они не работают, в отличие от естественных нейронных сетей, которые работают.

Ещё нет ни одного коммерчески успешного продукта с использованием искусственных нейронных сетей, потому что они не работают.

А вот почему они не работают, я объясню ниже, если вам будет интересно.
Продолжайте, господа.

(15) AdWords и Яндекс.Директ - коммерчески успешные продукты, использующие ИИ

(16) Не смешите мои тапки. Это они просто в блогах пишут, чтобы стать более "интеллектуальными"

(16) И не путайте ИИ с искусственными нейронными сетями.

(15) FineReader

(19)+ Но оно именно что "с использованием", основа там немного другие ИИ алгоритмы, более надежные

(19) не использует

(17) Они используют не НС. Вот их инструмент https://tech.yandex.ru/CatBoost/.

(21) "Классификация по изображению основана на машинном обучении (свёрточные нейронные сети)"
https://www.abbyy.com/ru-ru/flexicapture/features/

(19) 100% не искусственный. Там вектора + словарь + лексика + человек

(24) https://habrahabr.ru/company/abbyy/blog/228251/
"А используем мы разновидности байесовского классификатора"

https://ru.wikipedia.org/wiki/Байесовская_сеть эквивалентна обученной ИНС

Т.е. технически любую обученную нейронную сеть можно превратить в Байесовскую.