Melyek a különféle neurális alkalmazások?

A mesterséges ideghálózatokat az emberi agyi funkciók feldolgozási mechanizmusként fejlesztették ki.Az ebből a technológiából kialakult idegi alkalmazások sok és változtak.Ezeket a teljesítmény javítására használják olyan területeken, mint a virtuális valóság és az adatbányászat, ahol a meglévő technológia általában elmarad.A neurális alkalmazásokat az iparágakban is használják a pénzügyi szektorból az orvosi iparba.A hálózat felépítése és dinamikája, valamint azt, hogy a hálózat megtanulja, szerepet játszik ezen alkalmazások képességeinek meghatározásában.Négy elsődleges kategória segít meghatározni az ideghálózatok feladatait és potenciális típusú alkalmazásait.Az osztályozási kategória az egyik robusztusabb, olyan alkalmazásokat tartalmaz, amelyek a mintát és a szekvencia -felismerést hajtják végre.Végül, a robotika a saját kategóriája.A robot neurális alkalmazások segítenek mindenben, a mobilitástól a manipulációig.Az ipari alkalmazások olyan feladatokat tartalmaznak, mint például a tó vagy a rezervoár szintjének előrejelzése, a légiforgalmi irányítás elősegítése és a kémiai folyamatok optimalizálása.A vállalkozások neurális hálózatokat alkalmazhatnak a felvételi folyamat megkönnyítésére a pályázók elemzésével, valamint teljesítményük vagy ügyfél -adatbázis -elemzésük előrejelzésével a marketingcsoportok meghatározásában.Az OCR -nek nevezett optikai karakterfelismerés a legismertebb idegi alkalmazások közé tartozik.A pénzügyi vállalatok különféle adatbányászati és elemzési módszereket, valamint előrejelzési rendszereket használnak.Az automatizált kereskedési rendszerek gyakran integrálják a neurális alkalmazásokat.Az orvosi diagnózis egy másik alkalmazás.A kutatás, az orvosi vagy más módon, óriási előnyökkel jár egy ideghálózat beépítésével a minták felismerése, a hatalmas mennyiségű adat feldolgozása és a prediktív szimulációk elvégzése.

A neurális alkalmazások fokozatosan elterjedtebbé válnak, különösen a robotika és a virtuális valóság fejlesztésében-A gépi látás és a mobilizáció különféle módszerei optimalizálhatók vagy vezérelhetők.A gépi tanulás nagy szerepet játszik mindkét területen azáltal, hogy lehetővé teszi a robotok számára a környezet megtanulását és a virtuális valóság környezetének szinte azonnali beállítását a felhasználói interakciók alapján.Ahogy a neurális hálózatok könnyebben együttműködhetnek és robusztusabbak, a neurális alkalmazások tovább fejlődnek, és számtalan mezőt segítenek olyan feladatokkal, amelyek egyébként nehézkesek.