さまざまな種類のニューラルアプリケーションとは何ですか？

処理メカニズムとしての人間の脳機能に基づいて、人工ニューラルネットワークが開発されています。 この技術から進化したニューラルアプリケーションは多種多様です。 これらは、既存のテクノロジーでは不十分な傾向がある仮想現実やデータマイニングなどの分野でパフォーマンスを改善するために使用されます。 ニューラルアプリケーションは、金融セクターから医療産業までの業界でも利用されています。

多くの要因が、人工ニューラルネットワークが最適なアプリケーションに影響します。 ネットワークの構造とダイナミクス、およびネットワークの学習方法はすべて、これらのアプリケーションの機能を定義する上で役割を果たします。 4つの主要なカテゴリは、ニューラルネットワークのタスクとアプリケーションの潜在的なタイプを定義するのに役立ちます。

関数近似とデータ処理は、それぞれ時系列分析やデータフィルタリングなどのアプリケーションを対象とする同様のカテゴリです。 分類カテゴリは、パターンとシーケンスの認識を実行するアプリケーションを含む、より堅牢なカテゴリの1つです。 最後に、ロボット工学はそれ自身のカテゴリーです。 ロボットニューラルアプリケーションは、モビリティから操作までのすべてを支援します。

プログラムはカスタマイズ可能なように設計されており、プログラミングの一部として学習するため、単一のネットワークで多くのニューラルアプリケーションに対応できます。 産業用途には、湖や貯水池のレベルの予測、航空交通管制の支援、化学プロセスの最適化などのタスクが含まれます。 企業はニューラルネットワークを使用して、応募者を分析し、パフォーマンスを予測したり、マーケティンググループの決定を支援する顧客データベース分析を行ったりして、採用プロセスを促進できます。 OCRと呼ばれる光学式文字認識は、最もよく知られているニューラルアプリケーションの1つです。

金融業界と医療業界はどちらも規則的なニューラルアプリケーションを採用しています。 金融会社は、さまざまなデータマイニングおよび分析方法と予測システムを使用しています。 自動取引システムは、多くの場合、ニューラルアプリケーションを統合します。 医療診断は別のアプリケーションです。 医療やその他の研究でも、パターンを認識し、膨大な量のデータを処理し、予測シミュレーションを実行するためのニューラルネットワークを含めることで、大きなメリットが得られます。

特にロボット工学やバーチャルリアリティの開発において、ニューラルアプリケーションが徐々に普及しています。 マシンビジョンと動員のさまざまな方法を最適化または制御できます。 機械学習は、ロボットが環境を学習できるようにし、ユーザーの操作に基づいて仮想現実環境をほぼ瞬時に調整することにより、両方の分野で大きな役割を果たします。 ニューラルネットワークの操作が容易になり、堅牢性が増すにつれて、ニューラルアプリケーションは進化し​​続け、無数の分野で無数の分野を支援していきます。