Vilka är de olika typerna av neurala applikationer?

Konstgjorda neurala nätverk har utvecklats baserat på mänskliga hjärnfunktioner som en processmekanism. Neurala applikationer som har utvecklats från denna teknik är många och varierande. De används för att förbättra prestanda inom områden som virtual reality och data mining, där befintlig teknik tenderar att komma till kort. Neurala applikationer används också inom industrier från finanssektorn till medicinsk industri.

Ett antal faktorer påverkar tillämpningarna för vilka ett konstgjordt neuralt nätverk är bäst lämpat. Strukturen och dynamiken i nätverket såväl som hur nätverket lär sig spelar alla en roll för att definiera dessa applikations förmågor. Fyra primära kategorier hjälper till att definiera uppgifterna och potentiella typer av applikationer för neurala nätverk.

Funktionstillnärmning och databehandling är liknande kategorier som täcker applikationer som respektive tidsserieranalys och datafiltrering. Klassificeringskategorin är en av de mer robusta och innehåller applikationer som utför mönster- och sekvensigenkänning. Slutligen är robotik sin egen kategori. Robot neurala applikationer hjälper till med allt från mobilitet till manipulation.

Ett enda nätverk kan betjäna många neurala applikationer, eftersom programmen är utformade för att kunna anpassas och lära sig som en del av programmeringen. Industriella tillämpningar inkluderar uppgifter som att förutsäga sjö- eller reservoarnivåer, hjälpa till med flygtrafikstyrning och optimering av kemiska processer. Företag kan anställa neurala nätverk för att underlätta anställningsprocessen genom att analysera sökande och förutsäga deras prestanda eller kunddatabasanalys för att hjälpa till att bestämma marknadsföringsgrupper. Optiskt teckenigenkänning, kallad OCR, är bland de mest kända neurala applikationerna.

De finansiella och medicinska industrierna använder båda neurala applikationer med regelbundenhet. Finansföretag använder olika metoder för utvinning och analys av data samt förutsägelsessystem. Automatiserade handelssystem integrerar ofta neurala applikationer. Medicinsk diagnos är en annan applikation. Forskning, medicinskt eller på annat sätt, har också enorma fördelar med införandet av ett neuralt nätverk för att känna igen mönster, bearbeta stora mängder data och utföra prediktiva simuleringar.

Neurala applikationer blir gradvis vanligare, särskilt i utvecklingen av robotik och virtual reality. Olika metoder för maskinsyn och mobilisering kan optimeras eller kontrolleras. Maskininlärning spelar en stor roll inom båda områdena genom att robotarna kan lära sig sin miljö och genom att anpassa virtual reality-miljöer nästan omedelbart baserat på användarinteraktioner. När neurala nätverk blir lättare att arbeta med och mer robusta kommer neurala applikationer att fortsätta att utvecklas och hjälpa otaliga fält med uppgifter som annars är svåra.