Wat zijn de verschillende soorten neurale toepassingen?
Kunstmatige neurale netwerken zijn ontwikkeld op basis van menselijke hersenfuncties als een verwerkingsmechanisme.De neurale toepassingen die uit deze technologie zijn geëvolueerd, zijn veel en gevarieerd.Ze worden gebruikt om de prestaties te verbeteren op gebieden als virtual reality en datamining, waar bestaande technologie de neiging heeft tekort te schieten.Neurale toepassingen worden ook gebruikt in industrieën van de financiële sector naar de medische industrie.
Een aantal factoren beïnvloeden de toepassingen waarvoor een kunstmatig neuraal netwerk het meest geschikt is.De structuur en dynamiek van het netwerk en hoe het netwerk alle rollen een rol spelen bij het definiëren van de mogelijkheden van deze toepassingen.Vier primaire categorieën helpen bij het definiëren van de taken en potentiële soorten toepassingen voor neurale netwerken.
Functiebenadering en gegevensverwerking zijn vergelijkbare categorieën die respectievelijk toepassingen zoals tijdreeksanalyse en gegevensfiltering omvatten.De classificatiecategorie is een van de robuustere, bevattende toepassingen die patroon- en sequentieherkenning uitvoeren.Ten slotte is robotica zijn eigen categorie.Robotachtige neurale toepassingen helpen met alles, van mobiliteit tot manipulatie.
Een enkel netwerk kan veel neurale toepassingen bedienen, omdat de programma's zijn ontworpen om aanpasbaar te zijn en te leren als onderdeel van de programmering.Industriële toepassingen omvatten taken zoals het voorspellen van het niveaus van het meer of de reservoir, het helpen bij luchtverkeersleiding en optimalisatie van chemische processen.Bedrijven kunnen neurale netwerken gebruiken om het wervingsproces te vergemakkelijken door aanvragers te analyseren en hun prestaties of klantdatabase -analyse te voorspellen om te helpen bij het bepalen van marketinggroepen.Optische karakterherkenning, OCR genoemd, is een van de meest bekende neurale toepassingen.
De financiële en medische industrie gebruiken beide neurale toepassingen regelmatig.Financiële bedrijven gebruiken verschillende datamining- en analysemethoden en voorspellingssystemen.Geautomatiseerde handelssystemen integreren vaak neurale toepassingen.Medische diagnose is een andere toepassing.Onderzoek, medisch of anderszins, profiteert ook enorm bij de opname van een neuraal netwerk om patronen te herkennen, enorme hoeveelheden gegevens te verwerken en voorspellende simulaties uit te voeren.
Neurale toepassingen worden geleidelijk vaker voor, vooral bij de ontwikkeling van robotica en virtual reality.Verschillende methoden voor machinevisie en mobilisatie kunnen worden geoptimaliseerd of gecontroleerd.Machine Learning speelt een grote rol op beide gebieden door robots in staat te stellen hun omgeving te leren en door virtual reality -omgevingen bijna onmiddellijk aan te passen op basis van gebruikersinteracties.Naarmate neurale netwerken gemakkelijker worden om mee te werken en robuuster, zullen neurale toepassingen blijven evolueren en ontelbare velden helpen met taken die anders onhandig zijn.