Jakie są różne rodzaje zastosowań neuronowych?
Opracowano sztuczne sieci neuronowe w oparciu o funkcje ludzkiego mózgu jako mechanizm przetwarzania. Zastosowania neuronowe, które ewoluowały z tej technologii, są wiele i różnorodne. Służą one do poprawy wydajności w takich obszarach, jak wirtualna rzeczywistość i wydobycie danych, w których istniejąca technologia ma tendencję do braku. Zastosowania neuronowe są również wykorzystywane w branżach od sektora finansowego po branżę medyczną.
Wiele czynników wpływa na zastosowania, dla których najlepiej nadaje się sztuczna sieć neuronowa. Struktura i dynamika sieci, a także sposób, w jaki sieć się uczy, odgrywają rolę w definiowaniu umiejętności tych aplikacji. Cztery podstawowe kategorie pomagają zdefiniować zadania i potencjalne typy zastosowań dla sieci neuronowych.
Przybliżenie funkcji i przetwarzanie danych są podobnymi kategoriami, które obejmują odpowiednio aplikacje, takie jak analiza szeregów czasowych i filtrowanie danych. Kategoria klasyfikacji jest jedną z bardziej solidnych, zawierającychaplikacje, które wykonują rozpoznawanie wzorców i sekwencji. Wreszcie, robotyka jest własną kategorią. Robotyczne zastosowania neuronowe pomagają we wszystkim, od mobilności po manipulację.
Pojedyncza 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 jeziora lub zbiornika, pomoc w kontroli ruchu lotniczego i optymalizację procesów chemicznych. Firmy mogą zatrudniać sieci neuronowe w celu ułatwienia procesu zatrudniania poprzez analizę wnioskodawców i przewidywanie ich wydajności lub analizy bazy danych klientów, aby pomóc w określaniu grup marketingowych. Rozpoznawanie znaków optycznych, zwane OCR, należy do najbardziej znanych zastosowań neuronowych.
Zarówno branże finansowe i medyczne regularnie stosują wnioski neuronowe. Firmy finansowe używająróżne metody eksploracji danych i analizy, a także systemy prognoz. Zautomatyzowane systemy handlowe często integrują aplikacje neuronowe. Diagnoza medyczna to kolejne zastosowanie. Badania, medyczne lub inne, również ogromnie przynoszą korzyści z włączeniem sieci neuronowej do rozpoznawania wzorców, przetwarzania ogromnych ilości danych i wykonania symulacji predykcyjnych.
Zastosowania neuronowe stają się stopniowo 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 nauczenie się ich środowiska i poprzez niemal natychmiastowe dostosowywanie środowisk rzeczywistości wirtualnej w oparciu o interakcje użytkowników. Ponieważ sieci neuronowe stają się łatwiejsze w pracy i bardziej solidne, zastosowania neuronowe będą nadal ewoluować i wspierać niezliczone dziedziny w zadaniach, które w innym przypadku są nieporęczne.