Dyb læring bruges i avanceret teknologi i dag som selvkørende biler, visuel genkendelse og bedrageri. Deep learning er en maskinlæringsmetode baseret på kunstige neurale netværk. Der findes mange forskellige typer af neurale netværk, og en af dem er det tilbagevendende neurale netværk, der bruges til stemmesøgningsapplikationer.
I et tilbagevendende neuralt netværk er betydningen af LSTM'er eller langtidshukommelsesnetværk bør fremhæves, fordi det fungerer som dets forlængelse. LSTM'er gør det muligt for det tilbagevendende neurale netværk at huske input over en lang periode og gemme dem som information i sin hukommelse, ligesom en computer kan.
Der er mange interessante ting om neurale netværk, som programmører bør vide. Hvis du vil vide, hvad er de forskellige virkelige anvendelser af neurale netværk, så læs videre nedenfor.
Hvad er et neuralt netværk?
Kunstige neurale netværk er faktisk inspireret og modelleret af den rigtige menneskelige hjerne. Den menneskelige hjerne har forskellige små enheder kaldet neuroner, som er forbundet med et omfattende kollektivt netværk. Hver enhed er forholdsvis enkel, men hele netværket kan løse endnu mere komplicerede opgaver, når hver neuron fungerer sammen.
På den anden side er computere også sammensat af netværk, der er opbygget af mindre enheder, ligesom lagene i en fysisk menneskelig hjerne. Et neuralt netværk er en generel term, der bruges til at beskrive en klasse af kunstige netværk, der efterligner en eller flere naturlige menneskelige hjernefunktioner såsom sprog, dømmekraft, hukommelse, planlægning og tanke. Et kunstigt neuralt netværk kan opfattes som et kraftfuldt supercomputer der fungerer ved at kontrollere input (eller information) og producere output (eller resultater) som svar.
I bund og grund kan det opfattes som en kontrolenhed, der tager information og behandler den for at komme med et programmeret svar. Denne funktion er det, der gør kunstige neurale netværk til et så fascinerende værktøj.
Tag eksemplet med en stemmegenkendelsessoftware, der genkender en bestemt tale. Talen føres igennem til det første inputlag (database for computerstemmegenkendelse), hvor den analyseres. Det andet input (eller tekst) tilføjes derefter til det andet skjulte lag, og så videre, indtil det ønskede output er opnået.
Skønheden ved dette system er, at hver stemme kan udtrækkes separat uden bekymring for forholdet mellem dem. Outputlaget behøver kun at blive fodret med de rå taledata for at hjælpe den kunstige neurale netværksdrift. Når det ønskede output er opnået, sendes det videre til det tredje inputlag, som analyserer talen mere grundigt.
Hvor anvendes neurale netværk?
I dag revolutionerer neurale netværk dagligdagen og forretningen og leverer fantastiske nye niveauer af kunstig intelligens (AI) til industrier overalt. Disse netværk udvikles af flere årsager. Dette inkluderer forbedring af effektiviteten af maskinlæring og teknologiens evne til at løse daglige menneskelige udfordringer og aktiviteter.
Neurale netværk er udviklet, så en computer eller et system kan fungere som en menneskelig hjerne. Når det neurale netværk er trænet ud fra givne input, kan du drage fordel af de ønskede resultater. Her er nogle virkelige anvendelser af neurale netværk, du har brug for at vide om:
1. Tale- og stemmegenkendelse
Talegenkendelse kan findes i mange applikationer i dag. Tale- og stemmegenkendelse kan findes i hjemmeautomatisering, håndfri computere, computerspilog virtuel assistance. Tænk bare på Siri og Alexa. Disse virtuelle assistenter er gjort mulige på grund af avancerede neurale netværk. Platforme som Google og YouTube tilføjer også en stemmesøgningsmulighed at hjælpe brugerne.
2. Forebyggelse af svindel
Inden for finans bruges neurale netværk til at bestemme svigagtige transaktioner. Nogle neurale netværk opretter systemer, hvor de studerer tidligere kontotransaktioner og frekvensen af transaktionerne for at afgøre, om det er svigagtigt eller ej. Neurale netværk bestemmer også svigagtige transaktioner gennem størrelsen af transaktionen og den type forhandler, der er involveret i transaktionen.
Læs også: Top 13 bedste Voice Changer Apps til Android og iPhone i 2021
3. e-handel
Den neurale netværksapplikation i denne branche fokuserer mere på at tilpasse brugeroplevelsen for en besøgende på et websted. Store e-handelsplatforme bruger kunstig intelligens til at vise relaterede og anbefalede produkter, som en person kunne være interesseret i at købe. Den kompilerer også produktanbefalinger baseret på forbrugeradfærd og tidligere køb.
4. Cybersikkerhed
Neurale netværk er også meget vant til beskytte computere mod virus. Neurale netværk beskytter en computer mod cyberangreb ved at afgøre, om en USB-enhed er defekt, eller om den indeholder vira eller malware. Det bruges også til at udnytte nul-dages sårbarheder.
5. Tekstklassificering og kategorisering
Tekstklassificering bruges hovedsageligt til websøgning, informationsfiltrering og sprogidentifikation. Tekstklassificering og -kategorisering kan også bruges til at organisere webstedsindhold og dokumenter på dit system. For eksempel kan du organisere indhold efter emner eller administrere dem baseret på prioritet eller hastende karakter.
6. Aktiemarkedsforudsigelse
Mange faktorer påvirker aktiemarkedets præstation. Et neuralt netværk kan undersøge forskellige faktorer og forudsige priser for at hjælpe en erhvervsdrivende med at beslutte deres næste træk. Udviklingen af disse applikationer er stadig i den indledende fase, da netværket bør studere en stor mængde historiske data og markedsdata for at lave en fornuftig og præcis forudsigelse.
7. Markedsføring
Neurale netværk bruges også i målmarkedsføring. Når en marketingmedarbejder forsøger at definere eller identificere en målgruppe, bruges markedssegmenteringsmetoder til at opdele potentielle kunder i forskellige grupper baseret på kriterier som forbrugeradfærd, alder, placering og andre demografiske oplysninger. Disse neurale netværk kan programmeres til at engagere sig med forskellige segmenter på en passende og mere personlig måde.
Læs også: 13 bedste marketingapps til at promovere og drive din virksomhed
Resumé
Neurale netværk er værdifulde værktøjer for industrier, virksomheder og enkeltpersoner. For marketingfolk kan det hjælpe dem med at tilpasse strategier og tilskynde til gentagne køb fra tidligere kunder. Det kan også hjælpe aktiehandlere med at beslutte deres næste træk. Banker har brugt neurale netværk til at opdage svindel og cybersikkerhed.
Du ved måske ikke, at du allerede bruger et system, der bruger neurale netværk. Det kan findes i tale- og stemmegenkendelsesapps på din telefon eller hjemmekontrolsystem. Når du handler online, giver neurale netværk dig produktanbefalinger baseret på dine seneste køb eller adfærd.
Hvis du undrer dig over, hvorfor dit Facebook-feed pludselig er fyldt med annoncer om hudplejeprodukter efter at have købt en fugtighedscreme fra en online butik, så har du lige set neurale netværk på arbejde.