Jakie są różne typy aplikacji neuronowych?
Sztuczne sieci neuronowe zostały opracowane w oparciu o funkcje ludzkiego mózgu jako mechanizmu przetwarzania. Zastosowania neuronalne, które wyewoluowały z tej technologii, są liczne i zróżnicowane. Służą one do poprawy wydajności w takich obszarach, jak rzeczywistość wirtualna i eksploracja danych, w których istniejąca technologia zwykle nie działa. Aplikacje neuronowe są również wykorzystywane w branżach od sektora finansowego po przemysł medyczny.
Wiele czynników wpływa na aplikacje, dla których najlepiej nadaje się sztuczna sieć neuronowa. Struktura i dynamika sieci, a także sposób uczenia się sieci odgrywają rolę w definiowaniu możliwości tych aplikacji. Cztery podstawowe kategorie pomagają zdefiniować zadania i potencjalne typy aplikacji dla sieci neuronowych.
Przybliżanie funkcji i przetwarzanie danych to podobne kategorie, które obejmują aplikacje, takie jak odpowiednio analiza szeregów czasowych i filtrowanie danych. Kategoria klasyfikacji jest jedną z bardziej niezawodnych i zawiera aplikacje, które wykonują rozpoznawanie wzorców i sekwencji. Wreszcie robotyka jest własną kategorią. Zrobotyzowane aplikacje neuronowe pomagają we wszystkim, od mobilności do manipulacji.
Jedna sieć może obsługiwać wiele aplikacji neuronowych, ponieważ programy są zaprojektowane tak, aby można je było dostosowywać i uczyć się w ramach programowania. Zastosowania przemysłowe obejmują takie zadania, jak przewidywanie poziomów jezior lub zbiorników, pomoc w kontroli ruchu lotniczego i optymalizacja procesów chemicznych. Firmy mogą wykorzystywać sieci neuronowe w celu ułatwienia procesu rekrutacji, analizując kandydatów i przewidując ich wyniki lub analizę bazy danych klientów, aby pomóc w określeniu grup marketingowych. Optyczne rozpoznawanie znaków, zwane OCR, należy do najbardziej znanych aplikacji neuronowych.
Zarówno branża finansowa, jak i medyczna regularnie stosują aplikacje neuronowe. Firmy finansowe stosują różne metody eksploracji i analizy danych, a także systemy prognozowania. Zautomatyzowane systemy handlowe często integrują aplikacje neuronowe. Diagnostyka medyczna to kolejna aplikacja. Badania medyczne lub inne również przynoszą ogromne korzyści dzięki włączeniu sieci neuronowej do rozpoznawania wzorców, przetwarzania ogromnych ilości danych i wykonywania symulacji predykcyjnych.
Aplikacje neuronowe stają się coraz bardziej rozpowszechnione, szczególnie w rozwoju robotyki i rzeczywistości wirtualnej. Różne metody widzenia maszynowego i mobilizacji można zoptymalizować lub kontrolować. Uczenie maszynowe odgrywa dużą rolę w obu dziedzinach, umożliwiając robotom poznanie ich środowiska i dostosowując środowiska wirtualnej rzeczywistości niemal natychmiast na podstawie interakcji użytkownika. Ponieważ sieci neuronowe stają się łatwiejsze w obsłudze i bardziej niezawodne, aplikacje neuronowe będą nadal ewoluować i będą wspierać niezliczone pola w zadaniach, które w innym przypadku byłyby niewygodne.