Vad är användningen av neurala nätverk för mönsterigenkänning?

Det finns en hel del olika användningar av neurala nätverk för mönsterigenkänning som involverar i ett ganska brett utbud av industrier. Mycket av denna typ av arbete görs i erkännande i kommunikation, till exempel röstigenkänning och handskrivningsigenkänning, 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 populärt under de senaste decennierna, eftersom datateknik har avancerat tillräckligt för att tillgodose sådana nätverk. Konstgjorda eller syntetiska neurala nätverk är en typ av konstgjord intelligensprogram som är utformat för att efterlikna eller replikera hur biologiska neuroner i de mänskliga centrala nervsystemen mottagasVe och processinformation. 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 i röst- och handskrivningsigenkänning. Ett antal olika programprogram använder röstigenkänning, till exempel samtal-till-text-program och programvara som används för automatiserade telefonsystem. Det finns också handskrivningsprogram som kan analysera skriftligt innehåll och sedan förvandla den handskrivningen till typen text. Sådana program kan också användas för att analysera och känna igen sångmönster, handskrift och ansikten från bilder och ljudfiler laddade i en dator, som kan användas för att identifiera människor baserat på sådana prover.

Det finns också anmärkningsvärda tillämpningar inom medicin och företag. Neurala nätverk kan användas för att ”lära sig” vanliga symtom på olika sjukdomar och sedanErkänna dessa symtom som mönster för diagnos av patienter. På liknande sätt kan mönster i affärs- och finansiella trender analyseras för att göra förutsägelser om aktieprestationer eller framtida inkomstpotential. Vissa ekonomiska användningar av neurala nätverk för mönsterigenkänning kan också inkludera analys av information om ansökningar om lån eller kreditförlängningar.

Elektronisk underhållning, såsom 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 draget för en datormotståndare att göra. Mönsterigenkänning kan också vara viktigt för användning vid brottsbekämpning, till exempel utvecklingen av elektroniska "näsor" som kan "lukta" sprängämnen. Dessa enheter "lär sig" för att identifiera spårpartiklar associerade med olika typer av sprängämnen och kan sedan känna igen deras närvaro i ett paket eller ett lockålder.