Wat zijn de verschillende soorten neurale toepassingen?
Kunstmatige neurale netwerken zijn ontwikkeld op basis van menselijke hersenfuncties als verwerkingsmechanisme. De neurale toepassingen die zijn voortgekomen uit deze technologie zijn talrijk en gevarieerd. Ze worden gebruikt om de prestaties te verbeteren op gebieden als virtual reality en datamining, waar bestaande technologie vaak tekortschiet. Neurale toepassingen worden ook gebruikt in industrieën van de financiële sector tot de medische industrie.
Een aantal factoren beïnvloedt de toepassingen waarvoor een kunstmatig neuraal netwerk het meest geschikt is. De structuur en dynamiek van het netwerk en hoe het netwerk leert, spelen allemaal een rol bij het definiëren van de mogelijkheden van deze toepassingen. Vier primaire categorieën helpen bij het definiëren van de taken en mogelijke soorten toepassingen voor neurale netwerken.
Functiebenadering en gegevensverwerking zijn vergelijkbare categorieën die respectievelijk toepassingen zoals tijdreeksanalyse en gegevensfiltering omvatten. De classificatiecategorie is een van de meest robuuste, met toepassingen die patroon- en reeksherkenning uitvoeren. Eindelijk, robotica is zijn eigen categorie. Robotic neurale applicaties helpen met alles, van mobiliteit tot manipulatie.
Een enkel netwerk kan vele neurale toepassingen dienen, omdat de programma's zijn ontworpen om aan te passen en te leren als onderdeel van de programmering. Industriële toepassingen omvatten taken zoals het voorspellen van meren- of reservoirniveaus, assisteren bij luchtverkeersleiding en optimalisatie van chemische processen. Bedrijven kunnen neurale netwerken inzetten om het aanwervingsproces te vergemakkelijken door aanvragers te analyseren en hun prestaties of klantendatabaseanalyse te voorspellen om te helpen bij het bepalen van marketinggroepen. Optische karakterherkenning, OCR genoemd, is een van de meest bekende neurale toepassingen.
De financiële en medische industrie maken beide regelmatig gebruik van neurale toepassingen. Financiële bedrijven gebruiken verschillende datamining- en analysemethoden en voorspellingssystemen. Geautomatiseerde handelssystemen integreren vaak neurale applicaties. Medische diagnose is een andere toepassing. Onderzoek, medisch of anderszins, profiteert ook enorm van de opname van een neuraal netwerk om patronen te herkennen, grote hoeveelheden gegevens te verwerken en voorspellende simulaties uit te voeren.
Neurale toepassingen komen steeds vaker voor, vooral bij de ontwikkeling van robotica en virtual reality. Verschillende methoden van machine vision en mobilisatie kunnen worden geoptimaliseerd of gecontroleerd. Machine learning speelt op beide gebieden een grote rol door robots in staat te stellen hun omgeving te leren en door virtual reality-omgevingen vrijwel onmiddellijk aan te passen op basis van gebruikersinteracties. Naarmate neurale netwerken eenvoudiger en robuuster worden om mee te werken, zullen neurale applicaties zich blijven ontwikkelen en talloze velden helpen met taken die anders onhandelbaar zijn.