Jakie są różne typy oprogramowania sieci neuronowej?
Oprogramowanie sieci neuronowej wykorzystuje rozpoznawanie wzorców do przewidywania trendu lub identyfikowania nieprawidłowości w zachowaniu. Podczas gdy wszystkie skomputeryzowane sieci neuronowe działają na tej samej ogólnej zasadzie, tego typu oprogramowania można używać na wiele różnych sposobów. Trzy najczęstsze odmiany to oprogramowanie do sieci neuronowych z obrazami, danymi i głosami.
Całe oprogramowanie sieci neuronowej opiera się na strukturze mózgu człowieka lub zwierzęcia. Podobnie jak w przypadku mózgu, poszczególne obszary przetwarzania sztucznej sieci neuronowej można ponownie ułożyć w nowe struktury. Zamiast kodowania do wykonywania tylko jednego ograniczonego zadania, oprogramowanie sieci neuronowej można nauczyć ogólnego wzorca, a następnie użyć tego modelu do przewidzenia wyniku wielu różnych zdarzeń.
Oparte na obrazach oprogramowanie sieci neuronowej doskonale nadaje się do porównywania zdjęć i przetwarzania wzorców wizualnych. Ta różnorodność programów jest zwykle powiązana z kamerą o wysokiej rozdzielczości lub zbiorem istniejących obrazów. W jednym przykładzie sieci neuronowej obrazu naukowcy wykorzystali komputery do wizualnego zaklasyfikowania kwiatów do odpowiednich gatunków roślin. Programy wizualnej sieci neuronowej mogą analizować atrybuty, takie jak długość i kolor obiektu, i inteligentnie sortować obrazy.
Niektóre typy programów sieci neuronowych są w stanie wykonywać podobne zadania w czasie rzeczywistym. Oprogramowanie można podłączyć do kamery monitorującej i obserwować obszar ruchu lub zachowania, który jest niezwykły. Niektóre departamenty policji i grupy bezpieczeństwa używają tego oprogramowania, aby zmniejszyć wymagania dotyczące siły roboczej, jednocześnie wirtualnie monitorując obszar.
Inne typy oprogramowania sieci neuronowych są zaprojektowane do pracy z surowymi danymi. Liczby lub zmienne tekstowe są zwykle dostarczane do sieci, która może przetwarzać dane w celu znalezienia trendów. Sektor bankowy często korzysta z tego rodzaju oprogramowania do oszacowania prawdopodobieństwa bankructwa lub niewypłacalności na podstawie dostępnych danych finansowych. Tego typu sieci mogą być również wykorzystywane do określania wartości nieruchomości na podstawie wielu różnych czynników lub do dedukcji wartości firmy.
Sieci neuronowe można również zaprojektować do przetwarzania informacji głosowych. Podobnie jak w przypadku programów do przetwarzania obrazu, ten rodzaj oprogramowania może porównywać dwie próbki dźwięku lub badać trendy wielu różnych nagrań głosowych. Niektóre programy rozpoznające głos używają sieci neuronowych do określania, które słowo jest wypowiadane. Można to wykorzystać do automatycznego dyktowania lub do aplikacji sterowanych dźwiękiem, takich jak poczta głosowa. Elastyczna zdolność uczenia się sieci neuronowej pozwala oprogramowaniu rozpoznawać słowa, nawet jeśli mówca ma akcent.