Jakie są zastosowania sieci neuronowych do rozpoznawania wzorów?

Istnieje kilka różnych zastosowań sieci neuronowych do rozpoznawania wzorów obejmujących dość szeroką gamę branż.Wiele z tego rodzaju prac odbywa się w uznaniu w komunikacji, takich jak rozpoznawanie głosu i rozpoznawanie pisma ręcznego, choć można je również wykorzystać do rozpoznawania twarzy.Rozpoznanie wzorców może być również ważne dla dziedzin medycznych i biznesowych, w których takie oprogramowanie można wykorzystać do diagnozowania chorób i analizy statystyk finansowych.Istnieją również zastosowania do korzystania z sieci neuronowych do rozpoznawania wzorów w dziedzinie rozrywki elektronicznej i organów ścigania.

Korzystanie z sieci neuronowych do rozpoznawania wzorów stało się dość popularne w ciągu ostatnich kilku dziesięcioleci, ponieważ technologia komputerowa wystarczająco się rozwijałapomieścić takie sieci.Sztuczne lub syntetyczne sieci neuronowe są rodzajem programu sztucznej inteligencji zaprojektowanej do naśladowania lub odtworzenia sposobu, w jaki neurony biologiczne w ludzkich ośrodkowych układach nerwowych otrzymują i przetwarzają informacje.Jednym z najlepszych zastosowań, które wielu badaczy znalazło dla tej technologii, jest wykorzystanie sieci neuronowych do rozpoznawania wzorców.

Niektóre z najczęstszych zastosowań sieci neuronowych do rozpoznawania wzorców są rozpoznawane głosem i pismem ręcznym.Wiele różnych programów korzysta z rozpoznawania głosu, takich jak programy rozmowy i oprogramowanie używane do automatycznych systemów telefonicznych.Istnieją również programy pisma ręcznego, które mogą analizować pisemne treści, a następnie przekształcić ten pismo w pismo w pism.Takie programy można również wykorzystać do analizy i rozpoznania wzorów wokalnych, pisma ręcznego i twarzy z obrazów i plików dźwiękowych załadowanych do komputera, które można wykorzystać do identyfikacji osób na podstawie takich próbek.

Istnieją również godne uwagi zastosowania w medycynie i biznesie.Sieci nerwowe mogą być stosowane do „uczenia się” typowych objawów różnych chorób, a następnie rozpoznawania tych objawów jako wzorców diagnozy pacjentów.Podobnie można przeanalizować wzorce w trendach biznesowych i finansowych, aby dokonać prognoz wyników akcji lub przyszłego potencjału zarobków.Niektóre finansowe zastosowania sieci neuronowych do rozpoznawania wzorców mogą również obejmować analizę informacji o aplikacjach dotyczących pożyczek lub rozszerzeń kredytowych.

Rozrywka elektroniczna, takie jak oprogramowanie do gry, mogą również wykorzystywać sieci neuronowe do rozpoznawania wzorców.Często robi się to w celu stworzenia bardziej realistycznych lub inteligentnych przeciwników w grach wideo, a szczególnie przydatne w grach takich jak szachy, w których rozpoznawanie wzorców często może wskazywać na najlepszy ruch przeciwnika komputerowego.Rozpoznawanie wzorców może być również ważne do użytku w organach ścigania, takich jak rozwój elektronicznych „nosów”, które mogą „wąchać” materiały wybuchowe.Urządzenia te „uczą się” zidentyfikowania śladowych cząstek związanych z różnymi rodzajami materiałów wybuchowych, a następnie mogą rozpoznać ich obecność w paczce lub bagażu.