Các loại ứng dụng thần kinh khác nhau là gì?

Mạng lưới thần kinh nhân tạo đã được phát triển dựa trên các chức năng não của con người như một cơ chế xử lý.Các ứng dụng thần kinh đã phát triển từ công nghệ này rất nhiều và đa dạng.Chúng được sử dụng để cải thiện hiệu suất trong các lĩnh vực như thực tế ảo và khai thác dữ liệu, nơi công nghệ hiện tại có xu hướng thiếu.Các ứng dụng thần kinh cũng được sử dụng trong các ngành công nghiệp từ ngành tài chính đến ngành y tế. Một số yếu tố ảnh hưởng đến các ứng dụng mà mạng lưới thần kinh nhân tạo phù hợp nhất.Cấu trúc và động lực của mạng cũng như cách mạng học tất cả đóng vai trò trong việc xác định khả năng của các ứng dụng này.Bốn danh mục chính giúp xác định các nhiệm vụ và các loại ứng dụng tiềm năng cho các mạng thần kinh.Danh mục phân loại là một trong những ứng dụng mạnh mẽ hơn, chứa các ứng dụng thực hiện nhận dạng mẫu và trình tự.Cuối cùng, Robotics là thể loại riêng của nó.Các ứng dụng thần kinh robot hỗ trợ mọi thứ, từ di động đến thao tác. Một mạng duy nhất có thể phục vụ nhiều ứng dụng thần kinh, vì các chương trình được thiết kế để có thể tùy chỉnh và học như một phần của chương trình.Các ứng dụng công nghiệp bao gồm các nhiệm vụ như dự đoán mức hồ hoặc hồ chứa, hỗ trợ kiểm soát không lưu và tối ưu hóa các quy trình hóa học.Các doanh nghiệp có thể sử dụng mạng lưới thần kinh để tạo điều kiện cho quá trình tuyển dụng bằng cách phân tích ứng viên và dự đoán hiệu suất hoặc phân tích cơ sở dữ liệu khách hàng của họ để hỗ trợ xác định các nhóm tiếp thị.Nhận dạng nhân vật quang học, được gọi là OCR, là một trong những ứng dụng thần kinh nổi tiếng nhất. Các ngành tài chính và y tế đều sử dụng các ứng dụng thần kinh đều đặn.Các công ty tài chính sử dụng các phương pháp phân tích và khai thác dữ liệu khác nhau cũng như các hệ thống dự đoán.Hệ thống giao dịch tự động thường tích hợp các ứng dụng thần kinh.Chẩn đoán y tế là một ứng dụng khác.Nghiên cứu, y tế hay nói cách khác, cũng có lợi rất nhiều với việc đưa vào mạng lưới thần kinh để nhận ra các mẫu, xử lý một lượng lớn dữ liệu và thực hiện các mô phỏng dự đoán..Các phương pháp khác nhau của tầm nhìn và huy động máy có thể được tối ưu hóa hoặc kiểm soát.Học máy đóng một vai trò lớn trong cả hai trường bằng cách cho phép robot học môi trường của chúng và bằng cách điều chỉnh môi trường thực tế ảo gần như ngay lập tức dựa trên các tương tác của người dùng.Khi các mạng lưới thần kinh trở nên dễ dàng hơn để làm việc và mạnh mẽ hơn, các ứng dụng thần kinh sẽ tiếp tục phát triển và hỗ trợ vô số các lĩnh vực với các nhiệm vụ khó sử dụng.