Дълбокото обучение се използва в съвременните технологии като самоуправляващи се автомобили, визуално разпознаване и откриване на измами. Дълбокото обучение е метод за машинно обучение, базиран на изкуствени невронни мрежи. Има много различни видове невронни мрежи и една от които е повтарящата се невронна мрежа, за която се използва приложения за гласово търсене.
В повтаряща се невронна мрежа, важността на LSTM или мрежите за дългосрочна памет трябва да се наблегнат, защото тя работи като негово разширение. LSTM позволяват на повтарящата се невронна мрежа да запомня входните данни за дълъг период от време и да ги съхранява като информация в паметта си, както компютърът може.
Има много интересни неща за невронните мрежи, които програмистите трябва да знаят. Ако искате да знаете какви са различните приложения на невронните мрежи в реалния живот, прочетете по-долу.
Какво е невронна мрежа?
Изкуствените невронни мрежи всъщност са вдъхновени и моделирани от истинския човешки мозък. Човешкият мозък има различни малки единици, наречени неврони, които са свързани към обширна колективна мрежа. Всяка единица е сравнително проста, но цялата мрежа може да решава дори по-сложни задачи, когато всеки неврон функционира заедно.
От друга страна, компютрите също са съставени от мрежи, които са съставени от по-малки единици, подобно на слоевете във физическия човешки мозък. Невронна мрежа е общ термин, използван за описване на клас изкуствени мрежи, които имитират една или повече естествени функции на човешкия мозък, като език, преценка, памет, планиране и мисъл. Изкуствената невронна мрежа може да се разглежда като мощна суперкомпютър който работи чрез контролиране на входове (или информация) и производство (или резултати) в отговор.
По същество може да се разглежда като контролен блок, който приема информация и я обработва, за да излезе с програмиран отговор. Тази функция е това, което прави изкуствените невронни мрежи толкова завладяващ инструмент.
Вземете пример за софтуер за разпознаване на глас, който разпознава определена реч. Речта се подава през първия входен слой (изчислена база данни за разпознаване на глас), където се анализира. След това вторият вход (или текст) се добавя към втория скрит слой и така нататък, докато се получи желаният изход.
Красотата на тази система е, че всеки глас може да бъде извлечен отделно, без да се притеснявате за връзката между тях. Изходният слой трябва да се захранва само с необработените речеви данни, за да подпомогне работата на изкуствената невронна мрежа. След като се получи желаният изход, той се предава към третия входен слой, който анализира речта по-задълбочено.
Къде се прилагат невронните мрежи?
Днес невронните мрежи революционизират ежедневния живот и бизнеса, предоставяйки невероятни нови нива на изкуствен интелект (AI) към индустриите навсякъде. Тези мрежи се разработват по няколко причини, това включва подобряване на ефективността на машинното обучение и способността на технологията да решава ежедневните човешки предизвикателства и дейности.
Невронните мрежи са разработени така, че компютър или система да могат да работят като човешки мозък. След като невронната мрежа бъде обучена въз основа на дадени входове, можете да се възползвате от желаните резултати. Ето някои реални приложения на невронни мрежи, за които трябва да знаете:
1. Разпознаване на говор и глас
Разпознаването на говор може да се намери в много приложения днес. Разпознаването на говор и глас може да се намери в домашната автоматизация, компютрите със свободни ръце, видео игрии виртуална помощ. Помислете само за Siri и Alexa. Тези виртуални асистенти са възможни благодарение на напреднали невронни мрежи. Платформи като Google и YouTube също така добавя опция за гласово търсене за подпомагане на потребителите.
2. Предотвратяване на измами
Във финансите невронните мрежи се използват за определяне на измамни транзакции. Някои невронни мрежи създават системи, в които изучават минали транзакции по сметки и честотата на транзакциите, за да определят дали е измамна или не. Невронните мрежи също определят измамните транзакции чрез размера на транзакцията и вида на търговеца на дребно, участващ в транзакцията.
Прочетете също: Топ 13 най-добри приложения за смяна на глас за Android и iPhone през 2021 г
3. електронна търговия
Приложението на невронната мрежа в тази индустрия се фокусира повече върху персонализирането на потребителското изживяване на посетителя на сайта. Големите платформи за електронна търговия използват изкуствен интелект, за да покажат свързани и препоръчани продукти, които човек може да се интересува да закупи. Той също така съставя препоръки за продукти въз основа на поведението на потребителите и минали покупки.
4. Кибер защита
Невронните мрежи също са широко използвани защита на компютрите от вируси. Невронните мрежи защитават компютъра от кибератаки, като определят дали USB устройство е повредено или съдържа вируси или злонамерен софтуер. Използва се и за използване на уязвимости от нулев ден.
5. Класификация и категоризация на текста
Класификацията на текста се използва главно при търсене в мрежата, филтриране на информация и идентификация на езика. Класификацията и категоризацията на текста могат да се използват и за организиране на съдържание и документи на уебсайта във вашата система. Например, можете да организирате съдържание по теми или да ги управлявате въз основа на приоритет или спешност.
6. Прогноза на фондовия пазар
Много фактори влияят върху представянето на фондовия пазар. Невронната мрежа може да изследва различни фактори и да прогнозира цени, за да помогне на търговеца да вземе решение за следващия си ход. Разработването на тези приложения все още е в начална фаза, тъй като мрежата трябва да проучи голям обем исторически и пазарни данни, за да направи разумна и точна прогноза.
7. Маркетинг
Невронните мрежи се използват и в целевия маркетинг. Когато маркетологът се опитва да дефинира или идентифицира a целеви пазар, методите за сегментиране на пазара се използват за разделяне на потенциалните клиенти на отделни групи въз основа на критерии като поведение на потребителите, възраст, местоположение и други демографски данни. Тези невронни мрежи могат да бъдат програмирани да се ангажират с различни сегменти по подходящ и по-персонализиран начин.
Прочетете също: 13 най-добри маркетингови приложения за популяризиране и стимулиране на вашия бизнес
Резюме
Невронните мрежи са ценни инструменти за индустрии, предприятия и отделни лица. За маркетолозите това може да им помогне да персонализират стратегиите и да насърчат повторни покупки от предишни клиенти. Това също може да помогне на борсовите търговци да решат следващия си ход. Банките използват невронни мрежи за откриване на измами и киберсигурност.
Може да не знаете, че вече използвате система, която използва невронни мрежи. Може да се намери в приложенията за разпознаване на говор и глас на вашия телефон или система за управление на дома. Когато пазарувате онлайн, невронните мрежи ви предоставят препоръки за продукти въз основа на скорошните ви покупки или поведение.
Ако се чудите защо вашата емисия във Facebook внезапно се изпълва с реклами за продукти за грижа за кожата, след като сте закупили овлажнител от онлайн магазин, тогава току-що сте станали свидетели на невронни мрежи на работа.