Quais são os diferentes tipos de aplicações neurais?

Redes neurais artificiais foram desenvolvidas com base nas funções do cérebro humano como mecanismo de processamento. As aplicações neurais que evoluíram a partir dessa tecnologia são muitas e variadas. Eles são usados ​​para melhorar o desempenho em áreas como realidade virtual e mineração de dados, onde a tecnologia existente tende a ficar aquém. Aplicações neurais também são utilizadas em indústrias do setor financeiro à indústria médica.

Vários fatores afetam os aplicativos para os quais uma rede neural artificial é mais adequada. A estrutura e dinâmica da rede, bem como o aprendizado da rede, desempenham um papel na definição das habilidades desses aplicativos. Quatro categorias principais ajudam a definir as tarefas e os tipos potenciais de aplicativos para redes neurais.

Aproximação de funções e processamento de dados são categorias semelhantes que abrangem aplicativos como análise de séries temporais e filtragem de dados, respectivamente. A categoria de classificação é uma das mais robustas, contendo aplicativos que executam reconhecimento de padrão e sequência. Finalmente, a robótica é sua própria categoria. As aplicações neurais robóticas ajudam em tudo, desde mobilidade a manipulação.

Uma única rede pode atender a muitas aplicações neurais, pois os programas são projetados para serem personalizáveis ​​e aprender como parte da programação. As aplicações industriais incluem tarefas como prever níveis de lago ou reservatório, auxiliar no controle do tráfego aéreo e otimizar processos químicos. As empresas podem empregar redes neurais para facilitar o processo de contratação, analisando candidatos e prevendo seu desempenho ou análise de banco de dados de clientes para ajudar na determinação de grupos de marketing. O reconhecimento óptico de caracteres, conhecido como OCR, está entre as aplicações neurais mais conhecidas.

Os setores financeiro e médico empregam aplicações neurais com regularidade. As empresas financeiras usam vários métodos de análise e mineração de dados, bem como sistemas de previsão. Sistemas de negociação automatizados geralmente integram aplicativos neurais. O diagnóstico médico é outra aplicação. A pesquisa, médica ou não, também se beneficia enormemente com a inclusão de uma rede neural para reconhecer padrões, processar grandes quantidades de dados e realizar simulações preditivas.

As aplicações neurais estão se tornando gradualmente mais prevalentes, especialmente no desenvolvimento de robótica e realidade virtual. Vários métodos de visão e mobilização de máquinas podem ser otimizados ou controlados. O aprendizado de máquina desempenha um grande papel em ambos os campos, permitindo que os robôs aprendam seu ambiente e ajustando ambientes de realidade virtual quase instantaneamente com base nas interações do usuário. À medida que as redes neurais se tornam mais fáceis de trabalhar e mais robustas, os aplicativos neurais continuarão a evoluir e ajudar inúmeros campos com tarefas que, de outra forma, seriam difíceis de manejar.