다른 유형의 신경 응용 프로그램은 무엇입니까?

인공 신경망은 처리 메커니즘으로서 인간의 뇌 기능에 기초하여 개발되었다. 이 기술에서 발전한 신경 애플리케이션은 다양하고 다양합니다. 기존 기술이 부족한 가상 현실 및 데이터 마이닝과 같은 영역에서 성능을 향상시키는 데 사용됩니다. 신경 애플리케이션은 또한 금융 부문에서 의료 산업에 이르는 산업 분야에서 활용됩니다.

인공 신경망이 가장 적합한 응용 프로그램에는 여러 가지 요인이 영향을 미칩니다. 네트워크의 구조와 역학 및 네트워크 학습 방식이 이러한 애플리케이션의 기능을 정의하는 데 중요한 역할을합니다. 네 가지 주요 범주는 신경망에 대한 작업 및 잠재적 응용 프로그램 유형을 정의하는 데 도움이됩니다.

함수 근사 및 데이터 처리는 시계열 분석 및 데이터 필터링과 같은 응용 프로그램을 각각 포함하는 유사한 범주입니다. 분류 범주는 패턴 및 시퀀스 인식을 수행하는 응용 프로그램을 포함하는보다 강력한 범주 중 하나입니다. 마지막으로 로봇 공학은 자체 범주입니다. 로봇 신경 애플리케이션은 이동성에서 조작에 이르는 모든 것을 지원합니다.

프로그램은 사용자 정의가 가능하고 프로그래밍의 일부로 학습하도록 설계 되었기 때문에 단일 네트워크는 많은 신경 애플리케이션에 서비스를 제공 할 수 있습니다. 산업 응용 분야에는 호수 또는 저수지 수준 예측, 항공 교통 관제 지원 및 화학 공정 최적화와 같은 작업이 포함됩니다. 기업은 신경망을 활용하여 지원자를 분석하고 마케팅 그룹을 결정하는 데 도움이되는 성과 또는 고객 데이터베이스 분석을 예측하여 채용 프로세스를 용이하게 할 수 있습니다. OCR이라고하는 광학 문자 인식은 가장 잘 알려진 신경 응용 프로그램 중 하나입니다.

금융 및 의료 산업은 모두 신경 애플리케이션을 규칙적으로 사용합니다. 금융 회사는 다양한 데이터 마이닝 및 분석 방법과 예측 시스템을 사용합니다. 자동 거래 시스템은 종종 신경 애플리케이션을 통합합니다. 의료 진단은 또 다른 응용 프로그램입니다. 의학적 또는 다른 연구는 패턴을 인식하고 방대한 양의 데이터를 처리하며 예측 시뮬레이션을 수행하기 위해 신경망을 포함함으로써 엄청난 이점을 얻습니다.

특히 로봇 공학과 가상 현실 개발에서 신경 응용 분야가 점차 널리 보급되고 있습니다. 머신 비전 및 동원의 다양한 방법을 최적화하거나 제어 할 수 있습니다. 기계 학습은 로봇이 자신의 환경을 학습 할 수있게하고 사용자 상호 작용에 따라 거의 즉각적으로 가상 현실 환경을 조정함으로써 두 분야에서 큰 역할을합니다. 신경망이 다루기 쉬워지고 더욱 강력 해짐에 따라 신경 응용 프로그램은 계속해서 발전하고 무수히 많은 분야에서 달리 다루기 어려운 작업을 지원할 것입니다.