Jakie są różne rodzaje oprogramowania sieci neuronowej?
Oprogramowanie sieci neuronowej wykorzystuje rozpoznawanie wzorców do przewidywania trendu lub zidentyfikowania nieregularności zachowania. Podczas gdy wszystkie skomputeryzowane sieci neuronowe działają na tej samej ogólnej zasadzie, ten rodzaj oprogramowania może być używany na wiele różnych sposobów. Trzy z najczęstszych odmian to oprogramowanie do sieci neuronowej obrazu, danych i głosowych.
Wszystkie oprogramowanie sieci neuronowych opiera się na strukturze mózgu ludzkiego lub zwierzęcego. Podobnie jak w przypadku mózgu, poszczególne obszary przetwarzania sztucznej sieci neuronowej można ponownie zaaranżować na nowe struktury. Zamiast kodować tylko jedną ograniczoną pracę, oprogramowanie sieci neuronowej można nauczyć ogólnego wzorca, a następnie użyć tego modelu do przewidywania wyniku wielu różnych zdarzeń.
Oprogramowanie sieci neuronowej oparte na obrazie jest dobrze odpowiednie do porównywania zdjęć i przetwarzania wzorców wizualnych. Ta różnorodność programu jest zwykle powiązana z aparatem o wysokiej rozdzielczości lub zbiorem istniejących obrazów. W jednym przykładzie sieci neuronowych, badaniaER użyły komputerów do wizualnej kategoryzacji kwiatów na odpowiednie gatunki roślin. Wizualne programy sieci neuronowych mogą analizować atrybuty, takie jak długość i kolor obiektu oraz inteligentnie sortować obrazy.
Niektóre rodzaje programów sieci neuronowych są w stanie wykonywać podobne zadania w czasie rzeczywistym. Oprogramowanie może być podłączone do kamery monitorującej i obserwować obszar ruchu lub zachowania, który jest niezwykły. Niektóre departamenty policji i grupy bezpieczeństwa korzystają z tego oprogramowania do zmniejszenia wymagań siły roboczej przy jednoczesnym monitorowaniu obszaru.
Inne rodzaje oprogramowania sieci neuronowej są zaprojektowane do pracy z surowymi danymi. Liczby lub zmienne tekstowe są zwykle dostarczane do sieci, które mogą przetwarzać dane w celu znalezienia trendów. Przemysł bankowy często wykorzystuje ten rodzaj oprogramowania do oszacowania szans bankructwa lub niewykonania zobowiązania kredytowego w oparciu o dostępną dokumentację finansową. Te typysieci można również wykorzystać do określenia wartości nieruchomości w oparciu o wiele różnych czynników lub wywnioskować wartość firmy.
Sieci neuronowe można również zaprojektować do przetwarzania informacji głosowych. Podobnie jak w przypadku programów przetwarzania obrazowania, ten typ oprogramowania może porównać dwie próbki audio lub zbadać trendy wielu różnych rekordów głosowych. Niektóre programy rozpoznawania głosu używają sieci neuronowych do ustalenia, które słowo jest wypowiadane. Można to wykorzystać do automatycznego dyktowania lub do zastosowań wspomaganych audiorystyką, takich jak poczta głosowa. Elastyczna możliwość uczenia się sieci neuronowej pozwala oprogramowaniu rozpoznawać słowa, nawet jeśli mówca ma akcent.