Quels sont les différents types de logiciels de réseau neuronal?
Le logiciel de réseau neuronal utilise la reconnaissance des modèles pour prédire une tendance ou identifier une irrégularité de comportement. Bien que tous les réseaux de neurones informatisés fonctionnent sur le même principe général, ce type de logiciel peut être utilisé de différentes manières. Trois des variétés les plus courantes sont les logiciels d'image, de données et de réseau neuronal.
Tous les logiciels de réseau neuronal sont basés sur la structure d'un cerveau humain ou animal. Comme pour un cerveau, les zones de traitement individuelles d'un réseau neuronal artificiel peuvent être réorganisées en nouvelles structures. Au lieu d'être codé pour effectuer un seul travail limité, le logiciel de réseau neuronal peut être enseigné un modèle général, puis utiliser ce modèle pour prédire le résultat de nombreux événements différents.
Le logiciel de réseau neuronal basé sur des images est bien adapté pour comparer les images et le traitement des modèles visuels. Cette variété de programmes est généralement liée à une caméra haute résolution ou à une collection d'images existantes. Dans un exemple de réseautage neuronal d'image, rechercheLes ER ont utilisé des ordinateurs pour classer visuellement les fleurs dans les bonnes espèces végétales. Les programmes de réseau neuronal visuel peuvent analyser les attributs tels que la longueur et la couleur d'un objet, et trier les images intelligemment.
Certains types de programmes de réseau neuronal sont en mesure d'effectuer des tâches similaires en temps réel. Le logiciel peut être connecté à une caméra de surveillance et observer une zone de mouvement ou de comportement qui est hors de l'ordinaire. Certains services de police et groupes de sécurité utilisent ce logiciel pour réduire les besoins en main-d'œuvre tout en surveillant pratiquement une zone.
Les autres types de logiciels de réseau neuronal sont conçus pour fonctionner avec des données brutes. Des nombres ou des variables de texte sont généralement fournies au réseau, ce qui peut traiter les données pour trouver les tendances. Le secteur bancaire utilise souvent ce type de logiciel pour estimer les chances de faillite ou de défaut de crédit en fonction des dossiers financiers disponibles. Ces typesdes réseaux peuvent également être utilisés pour déterminer la valeur de l'immobilier en fonction de nombreux facteurs différents, ou déduire la valeur d'une entreprise.
Les réseaux neuronaux peuvent également être conçus pour traiter les informations vocales. Comme pour les programmes de traitement d'imagerie, ce type de logiciel peut comparer deux échantillons audio ou explorer les tendances de nombreux enregistrements vocaux différents. Certains programmes de reconnaissance vocale utilisent des réseaux de neurones pour déterminer quel mot est prononcé. Cela peut être utilisé pour la dictée automatique ou pour des applications commandées audio telles que la messagerie vocale. La capacité d'apprentissage flexible d'un réseau neuronal permet aux logiciels de reconnaître les mots même si l'orateur a un accent.