Vad är användningen av nervnätverk för mönsterigenkänning?

Det finns en hel del olika användningar av neurala nätverk för mönsterigenkänning som involverar i ett ganska brett spektrum av industrier. Mycket av den här typen av arbete utförs i igenkänning i kommunikationer, till exempel röstigenkänning och handskriftigenkänning, även om det också kan användas för att känna igen ansikten. Att erkänna mönster kan också vara viktigt för medicinska och affärsområden, där sådan programvara kan användas för att diagnostisera sjukdomar och analysera finansiell statistik. Det finns också applikationer för användning av neurala nätverk för mönsterigenkänning inom områdena elektronisk underhållning och brottsbekämpning.

Användningen av neurala nätverk för mönsterigenkänning har blivit ganska populär under de senaste decennierna, eftersom datatekniken har avancerat tillräckligt för att rymma sådana nätverk. Konstgjorda eller syntetiska nervnätverk är en typ av program för artificiell intelligens som är utformad för att härma eller replikera hur biologiska nervceller i mänskliga centrala nervsystemet tar emot och bearbetar information. En av de bästa applikationerna som många forskare har hittat för denna teknik är användningen av neurala nätverk för mönsterigenkänning.

Några av de vanligaste användningarna av neurala nätverk för mönsterigenkänning är röst- och handskriftigenkänning. Ett antal olika program använder röstigenkänning, till exempel tal-till-text-program och programvara som används för automatiserade telefonsystem. Det finns också handskrivningsprogram som kan analysera skriftligt innehåll och sedan förvandla handskrivningen till typerad text. Sådana program kan också användas för att analysera och känna igen vokalmönster, handskrivning och ansikten från bilder och ljudfiler som laddats in i en dator, som kan användas för att identifiera personer baserade på sådana sampel.

Det finns också anmärkningsvärda applikationer inom medicin och företag. Neurala nätverk kan användas för att "lära" vanliga symtom på olika sjukdomar och sedan känna igen dessa symtom som mönster för diagnos av patienter. På liknande sätt kan mönster i affärs- och finansiella trender analyseras för att göra förutsägelser om aktieutvecklingen eller framtida inkomstpotential. Vissa finansiella användningar av nervnätverk för mönsterigenkänning kan också innehålla analys av information om ansökningar om lån eller kreditförlängningar.

Elektronisk underhållning, t.ex. spelprogramvara, kan också använda neurala nätverk för mönsterigenkänning. Detta görs ofta för att skapa mer realistiska eller intelligenta motståndare i videospel, och är särskilt användbart för spel som schack där mönsterigenkänning ofta kan indikera det bästa steget för en datormotståndare att göra. Mönsterigenkänning kan också vara viktigt för användning vid brottsbekämpning, till exempel utveckling av elektroniska "näsor" som kan "lukta" sprängämnen. Dessa enheter "lär sig" att identifiera spårpartiklar associerade med olika typer av sprängämnen och kan sedan känna igen deras närvaro i ett paket eller bagage.