Was sind die Verwendungen neuronaler Netze für die Mustererkennung?
Neuronale Netze werden für die Mustererkennung in einer Vielzahl von Branchen unterschiedlich eingesetzt. Ein Großteil dieser Art von Arbeit wird bei der Erkennung in der Kommunikation ausgeführt, beispielsweise bei der Spracherkennung und der Handschrifterkennung. Sie kann jedoch auch zur Erkennung von Gesichtern verwendet werden. Das Erkennen von Mustern kann auch für medizinische und geschäftliche Bereiche wichtig sein, in denen solche Software zur Diagnose von Krankheiten und zur Analyse von Finanzstatistiken verwendet werden kann. Es gibt auch Anwendungen für die Verwendung neuronaler Netze zur Mustererkennung auf den Gebieten der elektronischen Unterhaltung und der Strafverfolgung.
Die Verwendung neuronaler Netze zur Mustererkennung ist in den letzten Jahrzehnten recht populär geworden, da die Computertechnologie ausreichend fortgeschritten ist, um solche Netze aufzunehmen. Künstliche oder synthetische neuronale Netze sind eine Art künstliches Intelligenzprogramm, das die Art und Weise nachahmt oder repliziert, wie biologische Neuronen im menschlichen Zentralnervensystem Informationen empfangen und verarbeiten. Eine der besten Anwendungen, die viele Forscher für diese Technologie gefunden haben, ist die Verwendung neuronaler Netze zur Mustererkennung.
Einige der häufigsten Verwendungen neuronaler Netze für die Mustererkennung liegen in der Sprach- und Handschrifterkennung. Eine Reihe verschiedener Softwareprogramme verwenden die Spracherkennung, wie z. B. Sprachausgabeprogramme und Software für automatisierte Telefonsysteme. Es gibt auch Handschriftprogramme, die geschriebenen Inhalt analysieren und diese Handschrift dann in getippten Text umwandeln können. Solche Programme können auch zum Analysieren und Erkennen von Stimmmustern, Handschriften und Gesichtern aus in einen Computer geladenen Bildern und Tondateien verwendet werden, mit denen anhand solcher Proben Personen identifiziert werden können.
Es gibt auch bemerkenswerte Anwendungen in Medizin und Wirtschaft. Neuronale Netze können verwendet werden, um häufige Symptome verschiedener Krankheiten zu „lernen“ und diese Symptome dann als Muster für die Diagnose von Patienten zu erkennen. In ähnlicher Weise können Muster der Geschäfts- und Finanzentwicklung analysiert werden, um Vorhersagen über die Aktienperformance oder das zukünftige Gewinnpotenzial zu treffen. Einige finanzielle Verwendungen neuronaler Netze zur Mustererkennung können auch die Analyse von Informationen zu Kreditanträgen oder Kreditverlängerungen umfassen.
Elektronische Unterhaltung, wie beispielsweise Spielesoftware, kann auch neuronale Netze zur Mustererkennung verwenden. Dies geschieht häufig, um realistischere oder intelligentere Gegner in Videospielen zu erzeugen, und ist besonders nützlich für Spiele wie Schach, bei denen die Mustererkennung häufig den besten Zug für einen Computergegner anzeigt. Die Mustererkennung kann auch für die Strafverfolgung von Bedeutung sein, beispielsweise bei der Entwicklung elektronischer "Nasen", die Sprengstoff "riechen" können. Diese Geräte „lernen“, Spurenelemente zu identifizieren, die mit verschiedenen Arten von Sprengstoffen in Verbindung stehen, und können dann ihre Anwesenheit in einer Packung oder einem Gepäckstück erkennen.