Hvad er brugen af neurale netværk til mønstergenkendelse?
Der er ganske mange forskellige anvendelser af neurale netværk til mønstergenkendelse involveret i en ret bred vifte af brancher. Meget af denne type arbejde udføres i genkendelse i kommunikation, såsom stemmegenkendelse og genkendelse af håndskrift, skønt det også kan bruges til at genkende ansigter. Genkendelse af mønstre kan også være vigtigt inden for medicinske og forretningsmæssige områder, hvor sådan software kan bruges til at diagnosticere sygdomme og analysere økonomiske statistikker. Der findes også applikationer til brug af neurale netværk til mønstergenkendelse inden for elektronisk underholdning og retshåndhævelse.
Brugen af neurale netværk til mønstergenkendelse er blevet ret populær i de sidste par årtier, da computerteknologi er avanceret tilstrækkeligt til at rumme sådanne netværk. Kunstige eller syntetiske neurale netværk er en type kunstig intelligens-program designet til at efterligne eller gentage den måde, hvorpå biologiske neuroner i det menneskelige centralnervesystem modtager og behandler information. En af de bedste applikationer, som mange forskere har fundet til denne teknologi, er brugen af neurale netværk til mønstergenkendelse.
Nogle af de mest almindelige anvendelser af neurale netværk til mønstergenkendelse er tale- og håndskriftgenkendelse. Et antal forskellige softwareprogrammer bruger stemmegenkendelse, såsom talk-to-text-programmer og software, der bruges til automatiserede telefonsystemer. Der er også håndskriftprogrammer, der kan analysere skriftligt indhold og derefter omdanne denne håndskrift til indtastet tekst. Sådanne programmer kan også bruges til at analysere og genkende stemmemønstre, håndskrift og ansigter fra billeder og lydfiler, der er indlæst på en computer, som kan bruges til at identificere mennesker baseret på sådanne prøver.
Der er også bemærkelsesværdige applikationer inden for medicin og forretning. Neurale netværk kan bruges til at ”lære” almindelige symptomer på forskellige sygdomme og derefter genkende disse symptomer som mønstre til diagnose af patienter. Tilsvarende kan mønstre i forretningsmæssige og økonomiske tendenser analyseres for at give forudsigelser om aktieprestationer eller fremtidig indtjeningspotentiale. Nogle økonomiske anvendelser af neurale netværk til mønstergenkendelse kan også omfatte analyse af oplysninger om ansøgninger om lån eller kreditforlængelser.
Elektronisk underholdning, såsom spilsoftware, kan også bruge neurale netværk til mønstergenkendelse. Dette gøres ofte for at skabe mere realistiske eller intelligente modstandere i videospil, og er især nyttigt til spil som skak, hvor mønstergenkendelse ofte kan indikere det bedste træk for en computermodstander at gøre. Mønstergenkendelse kan også være vigtig til brug i retshåndhævelse, såsom udvikling af elektroniske "næser", der kan "lugte" eksplosiver. Disse enheder "lærer" at identificere sporpartikler, der er forbundet med forskellige typer sprængstoffer, og kan derefter genkende deres tilstedeværelse i en pakke eller bagage.