다른 유형의 신경 응용은 무엇입니까?

인공 신경망은 처리 메커니즘으로서 인간 뇌 기능을 기반으로 개발되었습니다. 이 기술에서 발전한 신경 적용은 많고 다양합니다. 기존 기술이 부족한 경향이있는 가상 현실 및 데이터 마이닝과 같은 영역에서 성능을 향상시키는 데 사용됩니다. 신경 응용은 금융 부문에서 의료 산업에 이르기까지 산업에서도 활용됩니다.

인공 신경망이 가장 적합한 응용 프로그램에 여러 가지 요인이 영향을 미칩니다. 네트워크의 구조와 역학뿐만 아니라 네트워크를 배우는 방법은 이러한 애플리케이션의 능력을 정의하는 데 역할을합니다. 네 가지 주요 범주는 신경망의 작업 및 잠재적 유형의 응용 프로그램을 정의하는 데 도움이됩니다.

기능 근사 및 데이터 처리는 각각 시계열 분석 및 데이터 필터링과 같은 응용 프로그램을 다루는 유사한 범주입니다. 분류 범주는 더 강력한 것 중 하나입니다.패턴 및 시퀀스 인식을 수행하는 응용 프로그램. 마지막으로 로봇 공학은 자체 범주입니다. 로봇 신경 응용 프로그램은 이동성에서 조작에 이르기까지 모든 것을 지원합니다.

단일 네트워크는 프로그램이 사용자 정의 가능하고 프로그래밍의 일부로 학습하도록 설계되었으므로 많은 신경 응용 프로그램에 서비스를 제공 할 수 있습니다. 산업 응용 프로그램에는 호수 또는 저수지 수준 예측, 항공 교통 통제 지원 및 화학 공정 최적화와 같은 작업이 포함됩니다. 기업은 신경망을 사용하여 신청서를 분석하고 마케팅 그룹 결정을 돕기 위해 신청자를 분석하고 성능 또는 고객 데이터베이스 분석을 예측하여 채용 프로세스를 용이하게 할 수 있습니다. OCR이라고하는 광학 문자 인식은 가장 잘 알려진 신경 응용 분야 중 하나입니다.

금융 및 의료 산업은 모두 규칙적으로 신경 응용을 사용합니다. 금융 회사 사용예측 시스템뿐만 아니라 다양한 데이터 마이닝 및 분석 방법. 자동화 된 거래 시스템은 종종 신경 응용 프로그램을 통합합니다. 의료 진단은 또 다른 응용 프로그램입니다. 연구, 의료 또는 기타 연구는 패턴을 인식하고 방대한 양의 데이터를 처리하며 예측 시뮬레이션을 수행하기 위해 신경망을 포함시키는 데 큰 도움이됩니다.

신경 적용은 특히 로봇 공학과 가상 현실의 발전에서 점차 더 널리 퍼지고 있습니다. 기계 비전 및 동원의 다양한 방법을 최적화하거나 제어 할 수 있습니다. 기계 학습은 로봇이 환경을 배우고 사용자 상호 작용에 따라 거의 즉각적으로 가상 현실 환경을 조정함으로써 두 분야에서 큰 역할을합니다. 신경망이 더 쉬워지고보다 강력 해짐에 따라 신경 응용 프로그램은 계속 발전하고 다루기 쉬운 작업으로 수많은 분야를 도울 것입니다.