Vilka är de olika typerna av neurala tillämpningar?

Konstgjorda neurala nätverk har utvecklats baserat på mänskliga hjärnfunktioner som en bearbetningsmekanism.De neurala applikationerna som har utvecklats från denna teknik är många och varierande.De används för att förbättra prestandan inom områden som virtuell verklighet och data mining, där befintlig teknik tenderar att komma till kort.Neurala tillämpningar används också i branscher från finanssektorn till den medicinska industrin.

Ett antal faktorer påverkar de applikationer som ett konstgjort neuralt nätverk är bäst lämpat.Nätverkets struktur och dynamik såväl som hur nätverket lär sig alla spelar en roll för att definiera förmågan hos dessa applikationer.Fyra primära kategorier hjälper till att definiera uppgifter och potentiella typer av applikationer för neurala nätverk.

Funktionens tillnärmning och databehandling är liknande kategorier som täcker applikationer såsom tidsserieanalys respektive datafiltrering.Klassificeringskategorin är en av de mer robusta och innehåller applikationer som utför mönster och sekvensigenkänning.Slutligen är robotik sin egen kategori.Robotiska neurala applikationer hjälper till med allt från rörlighet till manipulation.

Ett enda nätverk kan tjäna många neurala applikationer, eftersom programmen är utformade för att anpassas och lära sig som en del av programmeringen.Industriella tillämpningar inkluderar uppgifter som att förutsäga sjö- eller reservoarnivåer, hjälpa till med flygtrafikstyrning och optimering av kemiska processer.Företag kan anställa neurala nätverk för att underlätta anställningsprocessen genom att analysera sökande och förutsäga deras prestanda eller kunddatabasanalys för att hjälpa till att bestämma marknadsföringsgrupper.Optisk karaktärigenkänning, kallad OCR, är bland de mest kända neurala tillämpningarna.

De finansiella och medicinska industrierna använder båda neurala tillämpningar med regelbundenhet.Finansföretag använder olika data mining och analysmetoder samt förutsägelsessystem.Automatiserade handelssystem integrerar ofta neurala applikationer.Medicinsk diagnos är en annan applikation.Forskning, medicinskt eller på annat sätt gynnas också enormt med införandet av ett neuralt nätverk för att känna igen mönster, bearbeta stora mängder data och utföra prediktiva simuleringar.

Neurala applikationer blir gradvis vanligare, särskilt i utvecklingen av robotik och virtuell verklighet.Olika metoder för maskinvision och mobilisering kan optimeras eller kontrolleras.Maskininlärning spelar en stor roll i båda fälten genom att göra det möjligt för robotar att lära sig sin miljö och genom att justera virtual reality -miljöer nästan omedelbart baserat på användarinteraktioner.När neurala nätverk blir enklare att arbeta med och mer robusta kommer neurala applikationer att fortsätta utvecklas och hjälpa otaliga fält med uppgifter som annars är svårt.