Jakie są zastosowania sieci neuronowych do rozpoznawania wzorców?
Istnieje wiele różnych zastosowań sieci neuronowych do rozpoznawania wzorców obejmujących dość szeroki zakres branż. Wiele z tego rodzaju pracy jest wykonywanych w rozpoznawaniu w komunikacji, takich jak rozpoznawanie głosu i rozpoznawanie pisma ręcznego, chociaż można go również wykorzystać do rozpoznawania twarzy. Rozpoznawanie wzorców może być również ważne dla dziedzin medycznych i biznesowych, w których takie oprogramowanie może być używane do diagnozowania chorób i analizowania statystyk finansowych. Istnieją również zastosowania do wykorzystania sieci neuronowych do rozpoznawania wzorców w dziedzinie elektronicznej rozrywki i egzekwowania prawa.
Wykorzystanie sieci neuronowych do rozpoznawania wzorców stało się dość popularne w ciągu ostatnich kilku dziesięcioleci, ponieważ technologia komputerowa rozwinęła się wystarczająco, aby pomieścić takie sieci. Sztuczne lub syntetyczne sieci neuronowe są rodzajem programu sztucznej inteligencji zaprojektowanego do naśladowania lub replikacji sposobu, w jaki neurony biologiczne w centralnym układzie nerwowym człowieka odbierają i przetwarzają informacje. Jednym z najlepszych zastosowań, jakie wielu badaczy znalazło dla tej technologii, jest wykorzystanie sieci neuronowych do rozpoznawania wzorców.
Niektóre z najczęstszych zastosowań sieci neuronowych do rozpoznawania wzorców to rozpoznawanie głosu i pisma ręcznego. Wiele różnych programów korzysta z funkcji rozpoznawania głosu, takich jak programy konwersacji tekstu i oprogramowanie używane w automatycznych systemach telefonicznych. Istnieją również programy pisma ręcznego, które mogą analizować napisane treści, a następnie zamieniać to pismo na tekst maszynowy. Takie programy mogą być również używane do analizy i rozpoznawania wzorców wokalnych, pisma odręcznego i twarzy z obrazów i plików dźwiękowych załadowanych do komputera, które mogą być użyte do identyfikacji osób na podstawie takich próbek.
Na uwagę zasługują również zastosowania w medycynie i biznesie. Sieci neuronowe można wykorzystać do „uczenia się” typowych objawów różnych chorób, a następnie rozpoznawania tych objawów jako wzorców diagnozy pacjentów. Podobnie wzorce trendów biznesowych i finansowych mogą być analizowane, aby przewidzieć wyniki giełdowe lub potencjał przyszłych zysków. Niektóre finansowe zastosowania sieci neuronowych do rozpoznawania wzorców mogą również obejmować analizę informacji na temat wniosków o pożyczki lub przedłużenia kredytu.
Rozrywka elektroniczna, taka jak oprogramowanie do gier, może również wykorzystywać sieci neuronowe do rozpoznawania wzorców. Jest to często wykonywane w celu stworzenia bardziej realistycznych lub inteligentnych przeciwników w grach wideo, a jest to szczególnie przydatne w grach takich jak szachy, w których rozpoznawanie wzorów może często wskazywać najlepszy ruch, jaki może wykonać przeciwnik komputerowy. Rozpoznawanie wzorów może być również ważne w przypadku stosowania w organach ścigania, takich jak opracowanie elektronicznych „nosków”, które mogą „wąchać” materiały wybuchowe. Urządzenia te „uczą się” rozpoznawać cząstki śladowe związane z różnymi rodzajami materiałów wybuchowych, a następnie mogą rozpoznać ich obecność w paczce lub bagażu.