Quels sont les différents types d'applications de neurones?
Les réseaux de neurones artificiels ont été développés sur la base des fonctions du cerveau humain comme un mécanisme de traitement.Les applications neuronales qui ont évolué à partir de cette technologie sont nombreuses et variées.Ils sont utilisés pour améliorer les performances dans des domaines tels que la réalité virtuelle et l'exploration de données, où la technologie existante a tendance à échouer.Les applications neuronales sont également utilisées dans les industries du secteur financier à l'industrie médicale.
Un certain nombre de facteurs affectent les applications pour lesquelles un réseau neuronal artificiel est le mieux adapté.La structure et la dynamique du réseau ainsi que la façon dont le réseau apprend tous un rôle dans la définition des capacités de ces applications.Quatre catégories principales aident à définir les tâches et les types potentiels d'applications pour les réseaux de neurones.
L'approximation de la fonction et le traitement des données sont des catégories similaires qui couvrent les applications telles que l'analyse des séries chronologiques et le filtrage des données, respectivement.La catégorie de classification est l'une des applications contenant les plus robustes qui effectuent une reconnaissance de modèle et de séquence.Enfin, la robotique est sa propre catégorie.Les applications de neurones robotiques aident à tout, de la mobilité à la manipulation.
Un seul réseau peut servir de nombreuses applications neuronales, car les programmes sont conçus pour être personnalisables et apprendre dans le cadre de la programmation.Les applications industrielles comprennent des tâches telles que la prévision des niveaux de lac ou de réservoir, d'aider au contrôle de la circulation aérienne et d'optimisation des processus chimiques.Les entreprises peuvent utiliser des réseaux de neurones pour faciliter le processus d'embauche en analysant les candidats et en prédisant leurs performances ou une analyse de la base de données des clients pour aider à déterminer les groupes de marketing.La reconnaissance des caractères optiques, appelée OCR, est parmi les applications neuronales les plus connues.
Les industries financières et médicales utilisent toutes deux des applications neuronales avec régularité.Les sociétés financières utilisent diverses méthodes d'exploration de données et d'analyse ainsi que des systèmes de prédiction.Les systèmes de trading automatisés intègrent souvent des applications neuronales.Le diagnostic médical est une autre application.La recherche, médicale ou autre, profite également énormément à l'inclusion d'un réseau neuronal pour reconnaître les modèles, traiter de grandes quantités de données et effectuer des simulations prédictives.
Les applications neuronales deviennent progressivement plus répandues, en particulier dans le développement de la robotique et de la réalité virtuelle.Diverses méthodes de vision industrielle et de mobilisation peuvent être optimisées ou contrôlées.L'apprentissage automatique joue un grand rôle dans les deux domaines en permettant aux robots d'apprendre leur environnement et en ajustant les environnements de réalité virtuelle presque instantanément en fonction des interactions utilisateur.À mesure que les réseaux de neurones deviennent plus faciles à travailler avec et plus robustes, les applications neuronales continueront d'évoluer et d'aider d'innombrables champs avec des tâches qui sont par ailleurs lourdes.