ニューラルアプリケーションのさまざまな種類は何ですか？

processingメカニズムとしての人間の脳機能に基づいて、人工ニューラルネットワークが開発されています。このテクノロジーから進化したニューラルアプリケーションは、多様であり、多様です。それらは、既存のテクノロジーが不足する傾向がある仮想現実やデータマイニングなどの分野でのパフォーマンスを改善するために使用されます。ニューラルアプリケーションは、金融セクターから医療業界までの業界でも利用されています。ネットワークの構造とダイナミクス、およびネットワークがどのように学習するかは、これらのアプリケーションの能力を定義する上ですべての役割を果たします。4つの主要なカテゴリは、ニューラルネットワークのタスクと潜在的なタイプのアプリケーションを定義するのに役立ちます。分類カテゴリは、パターンとシーケンスの認識を実行する、より堅牢で含むアプリケーションの1つです。最後に、Roboticsは独自のカテゴリです。ロボットニューラルアプリケーションは、モビリティから操作までのすべてを支援します。産業用アプリケーションには、湖や貯水池のレベルの予測、航空交通規制の支援、化学プロセスの最適化などのタスクが含まれます。企業は、応募者を分析し、パフォーマンスまたは顧客データベース分析を予測して、マーケティンググループの決定を支援することにより、ニューラルネットワークを採用して雇用プロセスを促進できます。OCRと呼ばれる光学特性認識は、最もよく知られているニューラルアプリケーションの1つです。金融会社は、さまざまなデータマイニングおよび分析方法、予測システムを使用しています。自動取引システムは、多くの場合、ニューラルアプリケーションを統合します。医療診断は別のアプリケーションです。医学的またはその他の研究は、パターンを認識し、膨大な量のデータをプロセスし、予測シミュレーションを実行するためにニューラルネットワークを含めることに非常に役立ちます。。マシンビジョンと動員のさまざまな方法を最適化または制御できます。機械学習は、ロボットが環境を学習できるようにし、ユーザーのやり取りに基づいて仮想現実環境をほぼ瞬時に調整できるようにすることにより、両方の分野で大きな役割を果たします。ニューラルネットワークが作業しやすくなり、より堅牢になるにつれて、ニューラルアプリケーションは、それ以外の場合は扱いにくいタスクで無数のフィールドを進化させ、支援し続けます。