Hva er bruken av nevrale nettverk for mønstergjenkjenning?

Det er ganske mange bruksområder av nevrale nettverk for mønstergjenkjenning som involverer i et ganske bredt spekter av bransjer. Mye av denne typen arbeid utføres i anerkjennelse i kommunikasjoner, for eksempel stemmegjenkjenning og gjenkjennelse av håndskrift, selv om det også kan brukes til å gjenkjenne ansikter. Å gjenkjenne mønstre kan også være viktig for medisinsk og forretningsfelt, der slik programvare kan brukes til å diagnostisere sykdommer og analysere finansstatistikk. Det finnes også applikasjoner for bruk av nevrale nettverk for mønstergjenkjenning innen elektronisk underholdning og rettshåndhevelse.

Bruken av nevrale nettverk for mønstergjenkjenning har blitt ganske populær de siste tiårene, da datateknologi har avansert tilstrekkelig til å imøtekomme slike nettverk. Kunstige eller syntetiske nevrale nettverk er en type kunstig intelligens-program designet for å etterligne eller gjenskape måten biologiske nevroner i menneskets sentralnervesystemer mottar og behandler informasjon. En av de beste applikasjonene som mange forskere har funnet for denne teknologien, er bruken av nevrale nettverk for mønstergjenkjenning.

Noen av de vanligste bruken av nevrale nettverk for mønstergjenkjenning er tale- og håndskriftgjenkjenning. En rekke forskjellige programmer bruker stemmegjenkjenning, for eksempel snakk-til-tekst-programmer og programvare som brukes til automatiserte telefonsystemer. Det finnes også håndskriftprogrammer som kan analysere skriftlig innhold og deretter gjøre håndskriften til skrevet tekst. Slike programmer kan også brukes til å analysere og gjenkjenne vokale mønstre, håndskrift og ansikter fra bilder og lydfiler lastet inn i en datamaskin, som kan brukes til å identifisere personer basert på slike prøver.

Det er også bemerkelsesverdige bruksområder innen medisin og næringsliv. Nevrale nettverk kan brukes til å "lære" vanlige symptomer på forskjellige sykdommer og deretter gjenkjenne disse symptomene som mønstre for diagnose av pasienter. Tilsvarende kan mønstre i forretningsmessige og økonomiske trender analyseres for å gi forutsigelser om aksjeprestasjoner eller fremtidig inntjeningspotensial. Noen økonomiske anvendelser av nevrale nettverk for mønstergjenkjenning kan også omfatte analyse av informasjon om søknader om lån eller kredittforlengelser.

Elektronisk underholdning, for eksempel spillprogramvare, kan også bruke nevrale nettverk for mønstergjenkjenning. Dette gjøres ofte for å skape mer realistiske eller intelligente motstandere i videospill, og er spesielt nyttig for spill som sjakk der mønstergjenkjenning ofte kan indikere det beste trekk for en datamotstander å gjøre. Mønstergjenkjenning kan også være viktig for bruk i rettshåndhevelse, for eksempel utvikling av elektroniske "neser" som kan "lukte" eksplosiver. Disse enhetene "lærer" å identifisere sporpartikler assosiert med forskjellige typer eksplosiver, og kan deretter gjenkjenne deres tilstedeværelse i en pakke eller bagasje.