Hva er bruken av nevrale nettverk for mønstergjenkjenning?

Det er ganske mange forskjellige bruksområder av nevrale nettverk for mønstergjenkjenning som involverer i et ganske bredt spekter av bransjer.Mye av denne typen arbeid utføres i anerkjennelse i kommunikasjon, for eksempel stemmegjenkjenning og gjenkjennelse av håndskrift, selv om den også kan brukes til å gjenkjenne ansikter.Å gjenkjenne mønstre kan også være viktig for medisinske og forretningsmessige felt, der slik programvare kan brukes til å diagnostisere sykdommer og analysere finansstatistikk.Det er også applikasjoner for bruk av nevrale nettverk for mønstergjenkjenning innen elektronisk underholdning og rettshåndhevelse.

Bruken av nevrale nettverk for mønstergjenkjenning har blitt ganske populær de siste tiårene, ettersom datateknologi har avansert tilstrekkelig tilimøtekomme slike nettverk.Kunstige eller syntetiske nevrale nettverk er en type kunstig intelligensprogram designet for å etterligne eller gjenskape måten biologiske nevroner i de menneskelige sentralnervesystemene mottar og behandler informasjon.En rekke forskjellige programmer bruker stemmegjenkjenning, for eksempel snakk-til-tekstprogrammer og programvare som brukes til automatiserte telefonsystemer.Det er også håndskriftprogrammer som kan analysere skriftlig innhold og deretter gjøre den håndskriften til skrevet tekst.Slike programmer kan også brukes til å analysere og gjenkjenne vokalmønstre, håndskrift og ansikter fra bilder og lydfiler lastet inn i en datamaskin, som kan brukes til å identifisere personer basert på slike prøver.

Det er også bemerkelsesverdige applikasjoner innen medisin og virksomhet.Nevrale nettverk kan brukes til å "lære" vanlige symptomer på forskjellige sykdommer og deretter gjenkjenne disse symptomene som mønstre for diagnose av pasienter.Tilsvarende kan mønstre i forretnings- og økonomiske trender analyseres for å komme med spådommer om aksjeprestasjoner eller fremtidig inntjeningspotensial.Noe økonomisk bruk av nevrale nettverk for mønstergjenkjenning kan også omfatte analyse av informasjon om applikasjoner for lån eller kredittutvidelser.

Elektronisk underholdning, for eksempel spillprogramvare, kan også bruke nevrale nettverk for mønstergjenkjenning.Dette gjøres ofte for å skape mer realistiske eller intelligente motstandere i videospill, og er spesielt nyttig for spill som sjakk der mønstergjenkjenning ofte kan indikere det beste trekket for en datamaskinmotstander å gjøre.Mønstergjenkjenning kan også være viktig for bruk i rettshåndhevelse, for eksempel utvikling av elektroniske "neser" som kan "lukte" eksplosiver.Disse enhetene "lærer" å identifisere sporpartikler assosiert med forskjellige typer eksplosiver, og kan deretter gjenkjenne deres tilstedeværelse i en pakke eller bagasje.