다른 유형의 신경 응용은 무엇입니까?

인공 신경망은 처리 메커니즘으로서 인간 뇌 기능을 기반으로 개발되었습니다.이 기술에서 발전한 신경 적용은 많고 다양합니다.기존 기술이 부족한 경향이있는 가상 현실 및 데이터 마이닝과 같은 영역에서 성능을 향상시키는 데 사용됩니다.신경 응용은 금융 부문에서 의료 산업에 이르기까지 산업에서도 활용됩니다.네트워크의 구조와 역학뿐만 아니라 네트워크를 배우는 방법은 이러한 애플리케이션의 능력을 정의하는 데 역할을합니다.네 가지 기본 범주는 신경망의 작업 및 잠재적 유형의 응용 프로그램을 정의하는 데 도움이됩니다. 기능 근사 및 데이터 처리는 각각 시계열 분석 및 데이터 필터링과 같은 응용 프로그램을 다루는 유사한 범주입니다.분류 범주는 패턴 및 서열 인식을 수행하는 응용 프로그램을 포함하는 가장 강력한 것 중 하나입니다.마지막으로 로봇 공학은 자체 범주입니다.로봇 신경 응용 프로그램은 이동성에서 조작에 이르기까지 모든 것을 지원합니다.

단일 네트워크는 프로그램이 사용자 정의 할 수 있고 프로그래밍의 일부로 학습되도록 설계되었으므로 많은 신경 응용 프로그램을 제공 할 수 있습니다.산업 응용 프로그램에는 호수 또는 저수지 수준 예측, 항공 교통 통제 지원 및 화학 공정 최적화와 같은 작업이 포함됩니다.기업은 신경망을 사용하여 신청서를 분석하고 마케팅 그룹 결정을 돕기 위해 신청자를 분석하고 성능 또는 고객 데이터베이스 분석을 예측하여 채용 프로세스를 용이하게 할 수 있습니다.OCR이라고하는 광학 문자 인식은 가장 잘 알려진 신경 응용 분야 중 하나입니다.금융 회사는 예측 시스템뿐만 아니라 다양한 데이터 마이닝 및 분석 방법을 사용합니다.자동화 된 거래 시스템은 종종 신경 응용 프로그램을 통합합니다.의료 진단은 또 다른 응용 프로그램입니다.연구, 의료 또는 기타는 패턴을 인식하고 방대한 양의 데이터를 처리하며 예측 시뮬레이션을 수행하기 위해 신경망을 포함시키는 데 큰 도움이됩니다. 특히 로봇 공학 및 가상 현실의 개발에서 점차 더욱 널리 퍼져 있습니다..기계 비전 및 동원의 다양한 방법을 최적화하거나 제어 할 수 있습니다.기계 학습은 로봇이 환경을 배우고 사용자 상호 작용에 따라 거의 즉각적으로 가상 현실 환경을 조정함으로써 두 분야에서 큰 역할을합니다.신경망이 작업하기가 쉬워지고보다 강력 해짐에 따라 신경 응용 프로그램은 계속 발전하고 다루기 쉬운 작업으로 수많은 분야를 도울 것입니다.