パターン認識のためのニューラルネットワークの用途は何ですか?

パターン認識のためのニューラルネットワークには、かなり広い範囲の業界で使用されるかなり多くの異なる用途があります。 このタイプの作業の多くは、音声認識や手書き認識などのコミュニケーションの認識で行われますが、顔の認識にも使用できます。 パターンを認識することは、医療やビジネスの分野でも重要です。この分野では、このようなソフトウェアを使用して病気を診断し、財務統計を分析できます。 また、電子娯楽および法執行の分野でのパターン認識にニューラルネットワークを使用するアプリケーションもあります。

パターン認識にニューラルネットワークを使用することは、過去数十年で非常に普及してきました。コンピューターテクノロジーがそのようなネットワークに対応できるようになったからです。 人工または合成ニューラルネットワークは、人間の中枢神経系の生体ニューロンが情報を受信および処理する方法を模倣または複製するように設計された人工知能プログラムの一種です。 多くの研究者がこの技術を発見した最高のアプリケーションの1つは、パターン認識にニューラルネットワークを使用することです。

パターン認識のためのニューラルネットワークの最も一般的な使用法のいくつかは、音声および手書き認識にあります。 テキスト読み上げプログラムや自動電話システムに使用されるソフトウェアなど、さまざまなソフトウェアプログラムが音声認識を使用しています。 手書きコンテンツを分析し、その手書きを入力されたテキストに変換できる手書きプログラムもあります。 このようなプログラムは、コンピューターに読み込まれた画像や音声ファイルから音声パターン、手書き、顔を分析および認識し、そのようなサンプルに基づいて人々を識別するためにも使用できます。

医学やビジネスにも注目すべき用途があります。 ニューラルネットワークを使用して、さまざまな病気の一般的な症状を「学習」し、それらの症状を患者の診断パターンとして認識することができます。 同様に、ビジネスおよび財務トレンドのパターンを分析して、株価パフォーマンスまたは将来の収益の可能性を予測できます。 パターン認識のためのニューラルネットワークのいくつかの金融用途には、ローンまたはクレジット拡張の申請に関する情報の分析も含まれます。

ゲームソフトウェアなどの電子エンターテイメントも、パターン認識にニューラルネットワークを利用できます。 これは、ビデオゲームでより現実的またはインテリジェントな対戦相手を作成するためによく行われます。特に、チェスなどのゲームでは、パターン認識がコンピューターの対戦相手にとって最適な動きを示すことがよくあります。 パターン認識は、爆発物を「嗅ぐ」ことができる電子的な「鼻」の開発など、法執行機関での使用にとっても重要です。 これらのデバイスは、さまざまなタイプの爆発物に関連する微量粒子を識別するために「学習」し、パッケージまたは荷物の中にそれらの存在を認識できます。

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