Hvad er de forskellige typer neurale applikationer?
Kunstige neurale netværk er blevet udviklet baseret på menneskelige hjernefunktioner som en behandlingsmekanisme. De neurale anvendelser, 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 brancher fra den finansielle sektor til den medicinske industri.
En række faktorer påvirker de applikationer, som et kunstigt neuralt netværk er bedst egnet til. Strukturen og dynamikken i netværket samt hvordan netværket lærer alle spiller en rolle i at definere evnerne for disse applikationer. Fire primære kategorier hjælper med at definere opgaver og potentielle typer applikationer til neurale netværk.
Funktion tilnærmelse og databehandling er lignende kategorier, der dækker applikationer såsom tidsserieanalyse og datafiltrering. Klassificeringskategorien er en af de mere robust, indeholdering applikationer, der udfører mønster og sekvensgenkendelse. Endelig er Robotics sin egen kategori. Robotiske 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 anvende neurale netværk for at lette ansættelsesprocessen ved at analysere ansøgere og forudsige deres præstations- eller kundedatabaseanalyse for at hjælpe med at bestemme marketinggrupper. Optisk karaktergenkendelse, kaldet OCR, er blandt de mest kendte neurale anvendelser.
De økonomiske og medicinske industrier anvender både neurale anvendelser med regelmæssighed. Finansielle virksomheder brugerForskellige datamining og analysemetoder såvel som forudsigelsessystemer. Automatiske handelssystemer integrerer ofte neurale applikationer. Medicinsk diagnose er en anden anvendelse. Forskning, medicinsk eller på anden måde er også til gavn for enormt med inkluderingen af et neuralt netværk til at genkende mønstre, behandle store mængder data og udføre forudsigelige simuleringer.
Neurale applikationer bliver gradvist mere udbredt, især i udviklingen af robotik og virtual reality. Forskellige metoder til maskinvision og mobilisering kan optimeres eller kontrolleres. Machine Learning spiller en stor rolle i begge felter ved at gøre det muligt for robotter at lære deres miljø og ved at justere 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.