Каковы нейронные сети для распознавания образов?

Существует довольно много различных применений нейронных сетей для распознавания образов, связанных с довольно широким спектром отраслей. Большая часть этого типа работы выполняется для распознавания в коммуникациях, таких как распознавание голоса и распознавание рукописного ввода, хотя она также может использоваться для распознавания лиц. Распознавание шаблонов также может быть важно для медицинской и бизнес-областей, в которых такое программное обеспечение может использоваться для диагностики заболеваний и анализа финансовой статистики. Существуют также приложения для использования нейронных сетей для распознавания образов в области электронных развлечений и правоохранительных органов.

Использование нейронных сетей для распознавания образов стало довольно популярным за последние несколько десятилетий, поскольку компьютерные технологии достаточно продвинулись для размещения таких сетей. Искусственные или синтетические нейронные сети представляют собой тип программы искусственного интеллекта, предназначенной для имитации или воспроизведения способа, которым биологические нейроны в центральной нервной системе человека получают и обрабатывают информацию. Одним из лучших приложений, найденных многими исследователями для этой технологии, является использование нейронных сетей для распознавания образов.

Некоторые из наиболее распространенных применений нейронных сетей для распознавания образов - распознавание голоса и почерка. Ряд различных программ используют распознавание голоса, например программы преобразования текста в текст и программное обеспечение, используемое для автоматизированных телефонных систем. Существуют также программы для рукописного ввода, которые могут анализировать письменный контент, а затем превращать его в печатный текст. Такие программы также можно использовать для анализа и распознавания вокальных паттернов, рукописного ввода и лиц по изображениям и звуковым файлам, загруженным в компьютер, которые можно использовать для идентификации людей на основе таких образцов.

Есть также заслуживающие внимания приложения в медицине и бизнесе. Нейронные сети могут использоваться для «изучения» общих симптомов различных заболеваний, а затем распознавать эти симптомы как шаблоны для диагностики пациентов. Аналогичным образом, можно анализировать закономерности в деловых и финансовых тенденциях, чтобы делать прогнозы относительно динамики акций или потенциального дохода в будущем. Некоторые виды финансового использования нейронных сетей для распознавания образов могут также включать анализ информации о заявках на получение ссуд или расширении кредита.

Электронные развлечения, такие как игровое программное обеспечение, также могут использовать нейронные сети для распознавания образов. Это часто делается для создания более реалистичных или интеллектуальных противников в видеоиграх, и особенно полезно для таких игр, как шахматы, где распознавание образов часто может указывать на лучший ход для компьютерного противника. Распознавание образов также может быть важно для использования в правоохранительных органах, таких как разработка электронных «носов», которые могут «пахнуть» взрывчаткой. Эти устройства «учатся» распознавать следовые частицы, связанные с различными типами взрывчатых веществ, и затем могут распознавать их присутствие в упаковке или багаже.