Jakie są zastosowania sieci neuronowych do rozpoznawania wzorów?
Istnieje wiele różnych zastosowań sieci neuronowych do rozpoznawania wzorów obejmujących dość szeroką gamę branż. Wiele z tego rodzaju prac odbywa się w uznaniu w komunikacji, takich jak rozpoznawanie głosu i rozpoznawanie pisma ręcznego, choć można je również wykorzystać do rozpoznawania twarzy. Rozpoznanie wzorców może być również ważne dla dziedzin medycznych i biznesowych, w których takie oprogramowanie można wykorzystać do diagnozowania chorób i analizy statystyk finansowych. Istnieją również zastosowania do korzystania z sieci neuronowych do rozpoznawania wzorców w dziedzinie rozrywki elektronicznej i organów ścigania.
Wykorzystanie sieci neuronowych do rozpoznawania wzorców stało się dość popularne w ciągu ostatnich kilku dekad, ponieważ technologia komputerowa zaawansowała wystarczająco, aby pomieścić takie sieci. Sztuczne lub syntetyczne sieci neuronowe są rodzajem programu sztucznej inteligencji zaprojektowanej do naśladowania lub odtworzenia sposobu, w jaki odbierają neurony biologiczne w ludzkich ośrodkowych układach nerwowychVE i przetwarzanie informacji. Jednym z najlepszych zastosowań, jakie wielu badaczy znalazło dla tej technologii, jest wykorzystanie sieci neuronowych do rozpoznawania wzorów.
Niektóre z najczęstszych zastosowań sieci neuronowych do rozpoznawania wzorów są rozpoznawane głosowe i pisma ręczne. Wiele różnych programów korzysta z rozpoznawania głosu, takich jak programy rozmowy i oprogramowanie używane do automatycznych systemów telefonicznych. Istnieją również programy pisma ręcznego, które mogą analizować pisemne treści, a następnie przekształcić ten pismo w pismo w pism. Takie programy mogą być również używane do analizy i rozpoznawania wzorów wokalnych, pisma ręcznego i twarzy z obrazów i plików dźwiękowych załadowanych do komputera, które można użyć do identyfikacji osób na podstawie takich próbek.
Istnieją również godne uwagi zastosowania w medycynie i biznesie. Sieci neuronowe można wykorzystać do „nauki” typowych objawów różnych chorób, a następnieRozpoznaj te objawy jako wzorce diagnozy pacjentów. Podobnie można przeanalizować wzorce w trendach biznesowych i finansowych, aby dokonać prognoz wyników akcji lub przyszłego potencjału zarobków. Niektóre finansowe zastosowania sieci neuronowych do rozpoznawania wzorców mogą również obejmować analizę informacji o wnioskach o pożyczki lub rozszerzenia kredytowe.
Elektroniczna rozrywka, taka jak oprogramowanie do gry, może również wykorzystywać sieci neuronowe do rozpoznawania wzorów. Często robi się to w celu stworzenia bardziej realistycznych lub inteligentnych przeciwników w grach wideo, a szczególnie przydatne w grach takich jak szachy, w których rozpoznawanie wzorców często może wskazywać na najlepszy ruch przeciwnika komputerowego. Rozpoznawanie wzorców może być również ważne do użytku w organach ścigania, takich jak rozwój elektronicznych „nosów”, które mogą „wąchać” materiały wybuchowe. Urządzenia te „uczą się” identyfikacji śladowych cząstek związanych z różnymi rodzajami materiałów wybuchowych, a następnie mogą rozpoznać ich obecność w opakowaniu lub luggwiek.