Was sind die verschiedenen Arten von neuronalen Anwendungen?
Künstliche neuronale Netze wurden basierend auf den Funktionen des menschlichen Gehirns als Verarbeitungsmechanismus entwickelt. Die neuronalen Anwendungen, die aus dieser Technologie hervorgegangen sind, sind vielfältig. Sie werden verwendet, um die Leistung in Bereichen wie Virtual Reality und Data Mining zu verbessern, in denen vorhandene Technologien tendenziell unzureichend sind. Neuronale Anwendungen werden auch in Branchen vom Finanzsektor bis zur medizinischen Industrie eingesetzt.
Eine Reihe von Faktoren beeinflussen die Anwendungen, für die ein künstliches neuronales Netzwerk am besten geeignet ist. Die Struktur und Dynamik des Netzwerks sowie die Art und Weise, wie das Netzwerk lernt, spielen eine Rolle bei der Definition der Fähigkeiten dieser Anwendungen. Vier Hauptkategorien helfen bei der Definition der Aufgaben und potenziellen Arten von Anwendungen für neuronale Netze.
Funktionsannäherung und Datenverarbeitung sind ähnliche Kategorien, die Anwendungen wie Zeitreihenanalyse und Datenfilterung abdecken. Die Klassifizierungskategorie ist eine der robusteren Anwendungen, die Muster- und Sequenzerkennung durchführen. Schließlich ist die Robotik eine eigene Kategorie. Neuronale Roboteranwendungen unterstützen Sie von der Mobilität bis zur Manipulation.
Ein einzelnes Netzwerk kann viele neuronale Anwendungen bedienen, da die Programme anpassbar sind und als Teil der Programmierung gelernt werden. Industrielle Anwendungen umfassen Aufgaben wie die Vorhersage des See- oder Reservoirniveaus, die Unterstützung der Flugsicherung und die Optimierung chemischer Prozesse. Unternehmen können neuronale Netze einsetzen, um den Einstellungsprozess zu vereinfachen, indem sie Bewerber analysieren und ihre Leistung vorhersagen oder Kundendatenbanken analysieren, um Marketinggruppen zu bestimmen. Die als OCR bezeichnete optische Zeichenerkennung gehört zu den bekanntesten neuronalen Anwendungen.
Sowohl die Finanz- als auch die Medizinbranche setzen regelmäßig neuronale Anwendungen ein. Finanzunternehmen verwenden verschiedene Data Mining- und Analysemethoden sowie Prognosesysteme. Automatisierte Handelssysteme integrieren häufig neuronale Anwendungen. Die medizinische Diagnose ist eine weitere Anwendung. Medizinische oder anderweitige Forschung hat auch enorme Vorteile, da ein neuronales Netzwerk eingebunden wird, um Muster zu erkennen, große Datenmengen zu verarbeiten und vorhersagende Simulationen durchzuführen.
Neuronale Anwendungen gewinnen zunehmend an Bedeutung, insbesondere bei der Entwicklung der Robotik und der virtuellen Realität. Verschiedene Methoden der Bildverarbeitung und Mobilisierung können optimiert oder gesteuert werden. Maschinelles Lernen spielt in beiden Bereichen eine große Rolle, da Roboter ihre Umgebung lernen können und die Virtual-Reality-Umgebungen auf der Grundlage von Benutzerinteraktionen fast augenblicklich angepasst werden. Da die Arbeit mit neuronalen Netzen einfacher und robuster wird, werden sich neuronale Anwendungen weiterentwickeln und unzähligen Bereichen bei Aufgaben behilflich sein, die ansonsten unhandlich sind.