Hva er de forskjellige typene av nevrale applikasjoner?

Kunstige nevrale nettverk er utviklet basert på menneskelige hjernefunksjoner som en prosesseringsmekanisme. Nevrale applikasjoner som har utviklet seg fra denne teknologien er mange og varierte. De brukes til å forbedre ytelsen på områder som virtual reality og data mining, der eksisterende teknologi har en tendens til å komme til kort. Nevrale applikasjoner brukes også i næringer fra finanssektoren til medisinsk industri.

En rekke faktorer påvirker applikasjonene som et kunstig nevralt nettverk er best egnet for. Strukturen og dynamikken i nettverket samt hvordan nettverket lærer alle spiller en rolle i å definere evnene til disse applikasjonene. Fire primære kategorier er med på å definere oppgavene og potensielle typer applikasjoner for nevrale nettverk.

Funksjonstilnærming og databehandling er lignende kategorier som dekker applikasjoner som henholdsvis tidsserie-analyse og datafiltrering. Klassifiseringskategorien er en av de mer robuste, inneholder applikasjoner som utfører mønster- og sekvensgjenkjenning. Endelig er robotikk sin egen kategori. Robotiske nevrale applikasjoner hjelper til med alt fra mobilitet til manipulering.

Et enkelt nettverk kan betjene mange nevrale applikasjoner, ettersom programmene er designet for å kunne tilpasses og lære som en del av programmeringen. Industrielle applikasjoner inkluderer oppgaver som forutsigelse av innsjø- eller reservoarnivåer, assistanse med lufttrafikkontroll og optimalisering av kjemiske prosesser. Bedrifter kan ansette nevrale nettverk for å lette ansettelsesprosessen ved å analysere søkere og forutsi deres ytelse eller kundedatabaseanalyse for å hjelpe til med å bestemme markedsføringsgrupper. Optisk karaktergjenkjenning, referert til som OCR, er blant de mest kjente nevrale applikasjoner.

Finansiell og medisinsk næring benytter begge nevrale applikasjoner med regelmessighet. Finansielle selskaper bruker forskjellige data mining og analysemetoder samt prediksjonssystemer. Automatiserte handelssystemer integrerer ofte nevrale applikasjoner. Medisinsk diagnose er en annen applikasjon. Forskning, medisinsk eller på annen måte, har også fordeler enormt med inkluderingen av et nevralt nettverk for å gjenkjenne mønstre, behandle store datamengder og utføre prediktive simuleringer.

Nevrale applikasjoner blir gradvis mer utbredt, spesielt i utviklingen av robotikk og virtual reality. Ulike metoder for maskinsyn og mobilisering kan optimaliseres eller kontrolleres. Læring av maskiner spiller en stor rolle i begge felt ved å gjøre det mulig for roboter å lære miljøet sitt og ved å tilpasse virtual reality-miljøer nærmest øyeblikkelig basert på brukerinteraksjoner. Etter hvert som nevrale nettverk blir lettere å jobbe med og mer robuste, vil nevrale applikasjoner fortsette å utvikle seg og hjelpe utallige felt med oppgaver som ellers er uhåndterlige.