Quali sono i diversi tipi di applicazioni neurali?
Reti neurali artificiali sono state sviluppate in base alle funzioni cerebrali umane come meccanismo di elaborazione. Le applicazioni neurali che si sono evolute da questa tecnologia sono molte e varie. Sono utilizzati per migliorare le prestazioni in aree come la realtà virtuale e il data mining, in cui la tecnologia esistente tende a non essere all'altezza. Le applicazioni neurali sono utilizzate anche nelle industrie del settore finanziario all'industria medica.
Numerosi fattori influenzano le applicazioni per le quali una rete neurale artificiale è più adatta. La struttura e le dinamiche della rete e il modo in cui la rete impara tutti svolgono un ruolo nella definizione delle capacità di queste applicazioni. Quattro categorie principali aiutano a definire le attività e i potenziali tipi di applicazioni per le reti neurali.
Approssimazione della funzione e l'elaborazione dei dati sono categorie simili che coprono applicazioni come l'analisi delle serie temporali e il filtro dei dati, rispettivamente. La categoria di classificazione è una delle più robuste, contenereapplicazioni che eseguono il riconoscimento di pattern e sequenze. Infine, la robotica è la sua categoria. Le applicazioni neurali robotiche assistono con tutto, dalla mobilità alla manipolazione.
Una singola rete può servire molte applicazioni neurali, poiché i programmi sono progettati per essere personalizzabili e apprendere come parte della programmazione. Le applicazioni industriali includono compiti come la previsione dei livelli di lago o serbatoio, assistenza con il controllo del traffico aereo e ottimizzazione dei processi chimici. Le aziende possono impiegare reti neurali per facilitare il processo di assunzione analizzando i candidati e prevedendo le loro prestazioni o l'analisi del database dei clienti per aiutare a determinare i gruppi di marketing. Il riconoscimento ottico del personaggio, indicato come OCR, è tra le applicazioni neurali più note.
Le industrie finanziarie e mediche impiegano entrambe applicazioni neurali con regolarità. Le società finanziarie utilizzanoVari metodi di data mining e analisi e sistemi di previsione. I sistemi di trading automatizzati spesso integrano applicazioni neurali. La diagnosi medica è un'altra applicazione. La ricerca, medica o altrimenti, beneficia anche enormemente dell'inclusione di una rete neurale per riconoscere i modelli, elaborare grandi quantità di dati ed eseguire simulazioni predittive.
Le applicazioni neurali stanno diventando gradualmente più diffuse, specialmente nello sviluppo di robotica e realtà virtuale. Vari metodi di visione macchina e mobilizzazione possono essere ottimizzati o controllati. L'apprendimento automatico svolge un ruolo importante in entrambi i campi consentendo ai robot di apprendere il proprio ambiente e regolando gli ambienti di realtà virtuale quasi istantaneamente in base alle interazioni dell'utente. Man mano che le reti neurali diventano più facili da lavorare e più robuste, le applicazioni neurali continueranno ad evolversi e assisterà innumerevoli campi con attività che sono altrimenti ingombranti.