Hvad er de forskellige typer af neurale applikationer?
Kunstige neurale netværk er udviklet baseret på menneskelige hjernefunktioner som en behandlingsmekanisme. De neurale applikationer, der har udviklet sig fra denne teknologi, er mange og varierede. De bruges til at forbedre ydeevnen inden for områder som virtual reality og data mining, hvor eksisterende teknologi har en tendens til at komme til kort. Neurale applikationer bruges også i industrier fra den finansielle sektor til den medicinske industri.
En række faktorer påvirker de applikationer, som et kunstigt neuralt netværk er bedst egnet til. Netværkets struktur og dynamik såvel som hvordan netværket lærer alle spiller en rolle i at definere disse applikations evner. Fire primære kategorier hjælper med at definere opgaver og potentielle typer applikationer til neurale netværk.
Funktionstilnærmelse og databehandling er lignende kategorier, der dækker henholdsvis applikationer som henholdsvis tidsserieranalyse og datafiltrering. Klassificeringskategorien er en af de mere robuste, der indeholder applikationer, der udfører mønster- og sekvensgenkendelse. Endelig er robotik sin egen kategori. Robotte neurale applikationer hjælper med alt fra mobilitet til manipulation.
Et enkelt netværk kan tjene mange neurale applikationer, da programmerne er designet til at kunne tilpasses og lære som en del af programmeringen. Industrielle applikationer inkluderer opgaver såsom at forudsige sø- eller reservoirniveauer, hjælpe med lufttrafikstyring og optimering af kemiske processer. Virksomheder kan ansætte neurale netværk for at lette ansættelsesprocessen ved at analysere ansøgere og forudsige deres præstationer eller kundedatabaseanalyse for at hjælpe med at bestemme marketinggrupper. Optisk karaktergenkendelse, kaldet OCR, er blandt de mest kendte neurale applikationer.
De finansielle og medicinske industrier anvender begge neurale applikationer med regelmæssighed. Finansielle virksomheder bruger forskellige data mining og analysemetoder såvel som forudsigelsessystemer. Automatiske handelssystemer integrerer ofte neurale applikationer. Medicinsk diagnose er en anden anvendelse. Forskning, medicinsk eller på anden måde, drager også en enorm fordel med inkluderingen af et neuralt netværk til at genkende mønstre, behandle store mængder data og udføre forudsigelige simuleringer.
Neural applikationer bliver gradvist mere udbredt, især i udviklingen af robotik og virtual reality. Forskellige metoder til maskinvision og mobilisering kan optimeres eller kontrolleres. Maskinlæring spiller en stor rolle på begge felter ved at sætte robotter i stand til at lære deres miljø og ved at tilpasse virtual reality-miljøer næsten øjeblikkeligt baseret på brugerinteraktioner. Efterhånden som neurale netværk bliver lettere at arbejde med og mere robuste, vil neurale applikationer fortsætte med at udvikle sig og hjælpe utallige felter med opgaver, der ellers er uhåndterlige.