Was sind die verschiedenen Arten von neuronalen Anwendungen?
künstliche neuronale Netzwerke wurden auf der Grundlage des menschlichen Gehirnfunktions als Verarbeitungsmechanismus entwickelt. Die neuronalen Anwendungen, die sich aus dieser Technologie entwickelt haben, sind vielfältig und unterschiedlich. Sie werden verwendet, um die Leistung in Bereichen wie Virtual Reality und Data Mining zu verbessern, in denen die vorhandene Technologie in der Regel zu kurz kommt. Neuronale Anwendungen werden auch in Branchen vom Finanzsektor bis zur medizinischen Industrie verwendet.
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 primäre Kategorien definieren die Aufgaben und potenziellen Anwendungsarten für neuronale Netze. Die Klassifizierungskategorie ist eine der robusterAnwendungen, die Muster und Sequenzerkennung durchführen. Schließlich ist Robotik eine eigene Kategorie. Roboter neuronale Anwendungen helfen von der Mobilität bis zur Manipulation.
Ein einzelnes Netzwerk kann viele neuronale Anwendungen bedienen, da die Programme als Teil der Programmierung anpassbar sind und lernen. Industrieanwendungen umfassen Aufgaben wie die Vorhersage des Sees oder des Reservoirs, der Unterstützung der Flugverkehrskontrolle und der Optimierung chemischer Prozesse. Unternehmen können neuronale Netzwerke einsetzen, um den Einstellungsprozess zu erleichtern, indem sie Bewerber analysieren und ihre Leistungs- oder Kundendatenbankanalyse vorhersagen, um die Ermittlung von Marketinggruppen zu unterstützen. Die als OCR bezeichnete optische Charaktererkennung gehört zu den bekanntesten neuronalen Anwendungen.
Die Finanz- und Medizinindustrie beschäftigen sich regelmäßig neuronale Anwendungen. Finanzunternehmen nutzenVerschiedene Methoden für Data Mining und Analyse sowie Vorhersagesysteme. Automatische Handelssysteme integrieren häufig neuronale Anwendungen. Die medizinische Diagnose ist eine weitere Anwendung. Forschung, medizinisch oder auf andere Weise, profitiert auch enorm mit der Einbeziehung eines neuronalen Netzwerks, um Muster zu erkennen, große Datenmengen zu verarbeiten und Vorhersagesimulationen durchzuführen.
neuronale Anwendungen werden allmählich häufiger, insbesondere bei der Entwicklung von Robotik und virtueller Realität. Verschiedene Methoden des Maschinenaufsatzes und Mobilisierung können optimiert oder kontrolliert werden. Maschinelles Lernen spielt in beiden Bereichen eine große Rolle, indem Roboter ihre Umgebung erlernen und virtuelle Reality -Umgebungen fast sofort basierend auf Benutzerinteraktionen anpassen können. Da neuronale Netze einfacher zu arbeiten und robuster zu arbeiten, werden sich die neuronalen Anwendungen weiterentwickeln und unzählige Felder bei Aufgaben unterstützen, die ansonsten unhandlich sind.