ニューラルネットワークソフトウェアにはどのような種類がありますか？

ニューラルネットワークソフトウェアは、パターン認識を使用して、傾向を予測したり、動作の不規則性を特定したりします。 すべてのコンピューター化されたニューラルネットワークは同じ一般原則で動作しますが、このタイプのソフトウェアはさまざまな方法で使用できます。 最も一般的な3つの種類は、画像、データ、および音声ニューラルネットワークソフトウェアです。

すべてのニューラルネットワークソフトウェアは、人間または動物の脳の構造に基づいています。 脳と同様に、人工ニューラルネットワークの個々の処理領域は、新しい構造に再配置できます。 1つの限られたジョブのみを実行するようにコーディングする代わりに、ニューラルネットワークソフトウェアに一般的なパターンを教えてから、このモデルを使用して多くの異なるイベントの結果を予測できます。

画像ベースのニューラルネットワークソフトウェアは、画像の比較や視覚パターンの処理に適しています。 この多様なプログラムは通常、高解像度カメラまたは既存の画像のコレクションにリンクされています。 画像ニューラルネットワークの一例では、研究者はコンピューターを使用して、花を視覚的に正しい植物種に分類しました。 ビジュアルニューラルネットワークプログラムは、オブジェクトの長さや色などの属性を分析し、画像をインテリジェントに並べ替えることができます。

一部のタイプのニューラルネットワークプログラムは、同様のタスクをリアルタイムで実行できます。 ソフトウェアを監視カメラに接続して、通常とは異なる動作や動作の領域を観察できます。 一部の警察署とセキュリティグループは、このソフトウェアを使用して、エリアを仮想的に監視しながら人員要件を削減しています。

他の種類のニューラルネットワークソフトウェアは、生データを処理するように設計されています。 通常、数値またはテキスト変数がネットワークに提供され、データを処理して傾向を見つけることができます。 銀行業界では、このタイプのソフトウェアを使用して、利用可能な財務記録に基づいて破産またはクレジットデフォルトの可能性を推定することがよくあります。 これらのタイプのネットワークは、さまざまな要因に基づいて不動産の価値を判断したり、企業の価値を推測したりするためにも使用できます。

ニューラルネットワークは、音声情報を処理するように設計することもできます。 画像処理プログラムと同様に、このタイプのソフトウェアは2つの音声サンプルを比較したり、さまざまな音声レコードの傾向を調べたりできます。 一部の音声認識プログラムは、ニューラルネットワークを使用して、どの単語が話されているかを判断します。 これは、自動ディクテーション、またはボイスメールなどの音声コマンドアプリケーションに使用できます。 ニューラルネットワークの柔軟な学習機能により、話し手にアクセントがあっても、ソフトウェアが単語を認識することができます。