Jakie są różne rodzaje zastosowań neuronowych?

Opracowano sztuczne sieci neuronowe w oparciu o funkcje ludzkiego mózgu jako mechanizm przetwarzania.Zastosowania neuronowe, które ewoluowały z tej technologii, są wiele i różnorodne.Służą one do poprawy wydajności w takich obszarach, jak wirtualna rzeczywistość i wydobycie danych, w których istniejąca technologia ma tendencję do braku.Zastosowania neuronowe są również wykorzystywane w branżach od sektora finansowego po branżę medyczną.

Wiele czynników wpływa na zastosowania, dla których najlepiej nadaje się sztuczna sieć neuronowa.Struktura i dynamika sieci, a także sposób, w jaki sieć się uczy, odgrywają rolę w definiowaniu umiejętności tych aplikacji.Cztery podstawowe kategorie pomagają zdefiniować zadania i potencjalne typy zastosowań dla sieci neuronowych.

Przybliżenie funkcji i przetwarzanie danych są podobnymi kategoriami obejmującymi odpowiednio aplikacje, takie jak analiza szeregów czasowych i filtrowanie danych.Kategoria klasyfikacji jest jedną z bardziej solidnych, zawierających aplikacje, które wykonują rozpoznawanie wzorców i sekwencji.Wreszcie, robotyka jest własną kategorią.Robotyczne zastosowania neuronowe pomagają we wszystkim, od mobilności po manipulację.

Pojedyncza sieć może obsługiwać wiele zastosowań neuronowych, ponieważ programy są zaprojektowane tak, aby można je było dostosowywać i uczyć się w ramach programowania.Zastosowania przemysłowe obejmują takie zadania, jak przewidywanie poziomów jeziora lub zbiornika, pomoc w kontroli ruchu lotniczego i optymalizację procesów chemicznych.Firmy mogą zatrudniać sieci neuronowe w celu ułatwienia procesu zatrudniania poprzez analizę wnioskodawców i przewidywanie ich wydajności lub analizy bazy danych klientów, aby pomóc w określaniu grup marketingowych.Rozpoznawanie znaków optycznych, zwane OCR, jest jednym z najbardziej znanych zastosowań neuronowych.

Branże finansowe i medyczne stosują stosunki neuronowe z regularnością.Firmy finansowe stosują różne metody eksploracji i analizy danych, a także systemy prognoz.Zautomatyzowane systemy handlowe często integrują aplikacje neuronowe.Diagnoza medyczna to kolejne zastosowanie.Badania, medyczne lub inne, również ogromnie przynoszą korzyści z włączeniem sieci neuronowej do rozpoznawania wzorców, przetwarzania ogromnych ilości danych i wykonywania symulacji predykcyjnych.

Zastosowania neuronowe stają się stopniowo powszechne, szczególnie w rozwoju robotyki i rzeczywistości wirtualnej.Różne metody widzenia maszynowego i mobilizacji można zoptymalizować lub kontrolować.Uczenie maszynowe odgrywa dużą rolę w obu dziedzinach, umożliwiając robotom nauczenie się ich środowiska i poprzez niemal natychmiastowe dostosowywanie środowisk rzeczywistości wirtualnej w oparciu o interakcje użytkowników.Ponieważ sieci neuronowe stają się łatwiejsze w pracy i bardziej solidne, zastosowania neuronowe będą nadal ewoluować i wspierać niezliczone dziedziny w zadaniach, które w przeciwnym razie są nieporęczne.