Hva er de forskjellige typene nevrale applikasjoner?

Kunstige nevrale nettverk er utviklet basert på menneskelige hjernefunksjoner som en prosesseringsmekanisme.Nevrale applikasjoner som har utviklet seg fra denne teknologien er mange og varierte.De brukes til å forbedre ytelsen på områder som virtual reality og data mining, der eksisterende teknologi har en tendens til å komme til kort.Nevrale applikasjoner brukes også i næringer fra finanssektoren til medisinsk industri.

En rekke faktorer påvirker applikasjonene som et kunstig nevralt nettverk er best egnet for.Strukturen og dynamikken i nettverket samt hvordan nettverket lærer alle spiller en rolle i å definere evnene til disse applikasjonene.Fire primære kategorier er med på å definere oppgavene og potensielle typer applikasjoner for nevrale nettverk.

Funksjons tilnærming og databehandling er lignende kategorier som dekker applikasjoner som henholdsvis tidsserieanalyse og datafiltrering.Klassifiseringskategorien er en av de mer robuste, som inneholder applikasjoner som utfører mønster og sekvensgjenkjenning.Endelig er robotikk sin egen kategori.Robotiske nevrale applikasjoner hjelper til med alt fra mobilitet til manipulasjon.

Et enkelt nettverk kan tjene mange nevrale applikasjoner, ettersom programmene er designet for å tilpasses og lære som en del av programmeringen.Industrielle applikasjoner inkluderer oppgaver som å forutsi innsjø- eller reservoarnivåer, hjelpe til med flytrafikkontroll og optimalisering av kjemiske prosesser.Bedrifter kan ansette nevrale nettverk for å lette ansettelsesprosessen ved å analysere søkere og forutsi deres ytelses- eller kundedatabaseanalyse for å hjelpe til med å bestemme markedsføringsgrupper.Optisk karaktergjenkjenning, referert til som OCR, er blant de mest kjente nevrale applikasjonene.

Finansielle og medisinske industrier bruker begge nevrale applikasjoner med regelmessighet.Finansielle selskaper bruker forskjellige data mining og analysemetoder samt prediksjonssystemer.Automatiserte handelssystemer integrerer ofte nevrale applikasjoner.Medisinsk diagnose er en annen applikasjon.Forskning, medisinsk eller på annen måte har også fordel av inkludering av et nevralt nettverk for å gjenkjenne mønstre, behandle store mengder data og utføre prediktive simuleringer.

Nevrale applikasjoner blir gradvis mer utbredt, spesielt i utviklingen av robotikk og virtuell virkelighet.Ulike metoder for maskinsyn og mobilisering kan optimaliseres eller kontrolleres.Maskinlæring spiller en stor rolle på begge felt ved å gjøre det mulig for roboter å lære omgivelsene sine og ved å justere virtual reality -miljøer nesten øyeblikkelig basert på brukerinteraksjoner.Etter hvert som nevrale nettverk blir lettere å jobbe med og mer robuste, vil nevrale applikasjoner fortsette å utvikle seg og hjelpe utallige felt med oppgaver som ellers er uhåndterlige.