ニューラルアプリケーションのさまざまな種類は何ですか？

人工ニューラルネットワークは、処理メカニズムとして人間の脳機能に基づいて開発されています。このテクノロジーから進化したニューラルアプリケーションは、多様であり、多様です。それらは、既存のテクノロジーが不足する傾向がある仮想現実やデータマイニングなどの分野での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がどのように学習するかは、これらのアプリケーションの能力を定義する上ですべての役割を果たします。 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潜在的なタイプのアプリケーション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カバーする同様のカテゴリです。分類カテゴリは、より堅牢なものの1つです。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。最後に、Roboticsは独自のカテゴリです。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であり、プログラミングの一部として学習できるように設計されているため、単一のネットワークは多くのニューラルアプリケーションにサービスを提供できます。産業用アプリケーションには、湖や貯水池のレベルの予測、航空交通規制の支援、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、応募者を分析し、パフォーマンスまたは顧客データベース分析を予測して、マーケティンググループの決定を支援することにより、ニューラルネットワークを採用して雇用プロセスを促進できます。 OCRと呼ばれる光学文字認識は、最もよく知られている神経アプリケーションの1つです。

金融および医療産業はどちらも、規則的に神経アプリケーションを採用しています。金融会社の使用さまざまなデータマイニングおよび分析方法、予測システム。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。医学的またはその他の研究は、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にニューラルネットワークを含めることで非常に利益を得ています。

特にロボット工学と仮想現実の開発において、神経アプリケーションは徐々により一般的になりつつあります。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、ユーザーのやり取りに基づいて仮想現実環境をほぼ瞬時に調整できるようにすることにより、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が作業しやすくなり、より堅牢になるにつれて、ニューラルアプリケーションは、それ以外の場合は扱いにくいタスクで無数のフィールドを進化させ、支援し続けます。