Quels sont les différents types d'applications neuronales?
Des réseaux de neurones artificiels ont été développés sur la base des fonctions du cerveau humain en tant que mécanisme de traitement. Les applications neuronales issues de cette technologie sont nombreuses et variées. Ils sont utilisés pour améliorer les performances dans des domaines tels que la réalité virtuelle et l'exploration de données, où les technologies existantes ont tendance à être insuffisantes. Les applications neuronales sont également utilisées dans des secteurs allant du secteur financier au secteur médical.
Un certain nombre de facteurs affectent les applications pour lesquelles un réseau de neurones artificiels est le mieux adapté. La structure et la dynamique du réseau, ainsi que son apprentissage, jouent tous un rôle dans la définition des capacités de ces applications. Quatre catégories principales aident à définir les tâches et les types d'applications potentielles pour les réseaux de neurones.
L’approximation des fonctions et le traitement des données sont des catégories similaires qui couvrent des applications telles que l’analyse des séries chronologiques et le filtrage des données, respectivement. La catégorie de classification est l’une des plus robustes, contenant des applications qui effectuent une reconnaissance de motif et de séquence. Enfin, la robotique est sa propre catégorie. Les applications neuronales robotiques aident à tout, de la mobilité à la manipulation.
Un seul réseau peut desservir de nombreuses applications neuronales, car les programmes sont conçus pour être personnalisables et apprendre dans le cadre de la programmation. Les applications industrielles incluent des tâches telles que la prévision des niveaux de lacs ou de réservoirs, l’aide au contrôle du trafic aérien et l’optimisation des processus chimiques. Les entreprises peuvent utiliser des réseaux de neurones pour faciliter le processus de recrutement en analysant les candidats et en prévoyant leurs performances, ou en analysant la base de données de clients afin de déterminer les groupes marketing. La reconnaissance optique de caractères, appelée OCR, fait partie des applications neuronales les plus connues.
Les industries financière et médicale utilisent toutes deux des applications neuronales avec régularité. Les sociétés financières utilisent diverses méthodes d’exploration et d’analyse de données, ainsi que des systèmes de prévision. Les systèmes de négociation automatisés intègrent souvent des applications neuronales. Le diagnostic médical est une autre application. La recherche, médicale ou autre, présente également des avantages considérables avec l’inclusion d’un réseau de neurones permettant de reconnaître les tendances, de traiter de grandes quantités de données et de réaliser des simulations prédictives.
Les applications neuronales deviennent de plus en plus courantes, en particulier dans le développement de la robotique et de la réalité virtuelle. Différentes méthodes de vision artificielle et de mobilisation peuvent être optimisées ou contrôlées. L'apprentissage automatique joue un rôle important dans les deux domaines en permettant aux robots d'apprendre leur environnement et en ajustant les environnements de réalité virtuelle presque instantanément en fonction des interactions de l'utilisateur. Au fur et à mesure que les réseaux de neurones deviendront plus faciles à utiliser et plus robustes, les applications de neurones continueront d'évoluer et aideront d'innombrables domaines à effectuer des tâches qui seraient autrement lourdes.