Jaké jsou různé typy nervových aplikací?

umělé neuronové sítě byly vyvinuty na základě funkcí lidského mozku jako mechanismu zpracování. Neurální aplikace, které se z této technologie vyvinuly, jsou mnoho a rozmanité. Používají se ke zlepšení výkonu v takových oblastech, jako je virtuální realita a těžba dat, kde stávající technologie má tendenci zaostávat. Neurální aplikace se také používají v průmyslových odvětvích od finančního sektoru do zdravotnického průmyslu.

Aplikace, pro které je nejvhodnější vhodnocká řada faktorů, ovlivňují aplikace, pro které je umělá neuronová síť. Struktura a dynamika sítě a to, jak se síť učí všechny, hrají roli při definování schopností těchto aplikací. Čtyři primární kategorie pomáhají definovat úkoly a potenciální typy aplikací pro neuronové sítě. Kategorie klasifikace je jednou z robustnějších, obsahujícíAplikace, které provádějí rozpoznávání vzoru a sekvence. Nakonec je Robotics jeho vlastní kategorie. Robotické nervové aplikace pomáhají se vším od mobility po manipulaci.

Jedna síť může sloužit mnoha neurálním aplikacím, protože programy jsou navrženy tak, aby byly přizpůsobitelné a učí se jako součást programování. Průmyslové aplikace zahrnují úkoly, jako je předpovídání úrovní jezera nebo nádrže, pomoc při řízení letového provozu a optimalizace chemických procesů. Podniky mohou zaměstnávat neuronové sítě k usnadnění procesu náboru analýzou uchazečů a předpovídáním jejich výkonu nebo analýzy databáze zákazníků, aby pomohly při určování marketingových skupin. Rozpoznávání optických znaků, označované jako OCR, patří mezi nejznámější nervové aplikace.

Finanční i lékařský průmysl zaměstnává nervové aplikace s pravidelností. Finanční společnosti používajíRůzné metody dolování a analýzy dat a také systémy predikce. Automatizované obchodní systémy často integrují nervové aplikace. Lékařská diagnóza je další aplikace. Výzkum, lékařský nebo jinak, také nesmírně prospívá zahrnutí neuronové sítě k rozpoznávání vzorců, zpracování obrovského množství dat a provádění prediktivních simulací.

Neurální aplikace se postupně stávají převládajícími, zejména ve vývoji robotiky a virtuální reality. Různé metody vidění stroje a mobilizace lze optimalizovat nebo kontrolovat. Machine Learning hraje velkou roli v obou oblastech tím, že umožňuje robotům naučit se své prostředí a přizpůsobením prostředí virtuální reality téměř okamžitě založené na uživatelských interakcích. Vzhledem k tomu, že neuronové sítě budou snadnější pracovat a robustnější, budou nervové aplikace nadále vyvíjet a pomáhat nesčetným poli s úkoly, které jsou jinak nepraktické.