Deep Learning wird heutzutage in fortschrittlichen Technologien wie selbstfahrenden Autos, visueller Erkennung und Betrugserkennung eingesetzt. Deep Learning ist eine Methode des maschinellen Lernens, die auf künstlichen neuronalen Netzen basiert. Es gibt viele verschiedene Arten von neuronalen Netzen, und eine davon ist das rekurrente neuronale Netz, das für Sprachsuchanwendungen.
In einem rekurrenten neuronalen Netz ist die Bedeutung von LSTMs oder lange Kurzzeitgedächtnisnetzwerke sollten hervorgehoben werden, da es als Erweiterung fungiert. LSTMs ermöglichen es dem wiederkehrenden neuronalen Netz, sich Eingaben über einen langen Zeitraum zu merken und sie wie ein Computer als Information in seinem Speicher zu speichern.
Es gibt viele interessante Dinge über neuronale Netze, die Programmierer wissen sollten. Wenn Sie wissen möchten, was die verschiedenen realen Anwendungen neuronaler Netze sind, lesen Sie weiter unten.
Was ist ein neuronales Netzwerk?
Künstliche neuronale Netze werden tatsächlich vom echten menschlichen Gehirn inspiriert und modelliert. Das menschliche Gehirn besteht aus verschiedenen kleinen Einheiten, sogenannten Neuronen, die zu einem ausgedehnten kollektiven Netzwerk verbunden sind. Jede Einheit ist relativ einfach, aber das gesamte Netzwerk kann noch kompliziertere Aufgaben lösen, wenn jedes Neuron zusammenarbeitet.
Andererseits bestehen Computer auch aus Netzwerken, die aus kleineren Einheiten bestehen, ähnlich wie die Schichten in einem physischen menschlichen Gehirn. Ein neuronales Netzwerk ist ein allgemeiner Begriff, der verwendet wird, um eine Klasse künstlicher Netzwerke zu beschreiben, die eine oder mehrere natürliche menschliche Gehirnfunktionen wie Sprache, Urteilsvermögen, Gedächtnis, Planung und Denken nachahmen. Ein künstliches neuronales Netz kann man sich als ein mächtiges Supercomputer die funktioniert, indem sie Eingaben (oder Informationen) steuert und als Reaktion Ausgaben (oder Ergebnisse) erzeugt.
Im Wesentlichen kann man es sich als Steuergerät vorstellen, das Informationen aufnimmt und verarbeitet, um eine programmierte Antwort zu geben. Diese Funktion macht künstliche neuronale Netze zu einem so faszinierenden Werkzeug.
Nehmen Sie das Beispiel einer Spracherkennungssoftware, die eine bestimmte Sprache erkennt. Die Sprache wird an die erste Eingabeschicht (Computerspracherkennungsdatenbank) weitergeleitet und dort analysiert. Die zweite Eingabe (oder Text) wird dann der zweiten verborgenen Ebene hinzugefügt und so weiter, bis die gewünschte Ausgabe erhalten wird.
Das Schöne an diesem System ist, dass jede Stimme separat extrahiert werden kann, ohne sich um die Beziehung zwischen ihnen zu kümmern. Die Ausgabeschicht muss nur mit den rohen Sprachdaten gefüttert werden, um den Betrieb des künstlichen neuronalen Netzes zu unterstützen. Sobald die gewünschte Ausgabe erreicht ist, wird sie an die dritte Eingabeschicht weitergegeben, die die Sprache gründlicher analysiert.
Wo werden neuronale Netze angewendet?
Heutzutage revolutionieren neuronale Netze das tägliche Leben und das Geschäft und bieten erstaunliche neue Ebenen von künstliche Intelligenz (KI) für Industrien überall. Diese Netzwerke werden aus mehreren Gründen entwickelt. Dazu gehört die Verbesserung der Effizienz des maschinellen Lernens und die Fähigkeit der Technologie, alltägliche menschliche Herausforderungen und Aktivitäten zu lösen.
Neuronale Netze werden entwickelt, damit ein Computer oder ein System wie ein menschliches Gehirn funktionieren kann. Sobald das neuronale Netz basierend auf gegebenen Eingaben trainiert ist, können Sie von den gewünschten Ergebnissen profitieren. Hier sind einige praktische Anwendungen neuronaler Netze, die Sie kennen sollten:
1. Sprach- und Spracherkennung
Spracherkennung ist heute in vielen Anwendungen zu finden. Sprach- und Spracherkennung finden sich in der Heimautomatisierung, beim Freisprechen, Videospiele, und virtuelle Hilfe. Denken Sie nur an Siri und Alexa. Diese virtuellen Assistenten werden durch fortschrittliche neuronale Netze ermöglicht. Plattformen wie Google und YouTube fügt auch eine Sprachsuchoption hinzu Benutzer zu unterstützen.
2. Betrugsprävention
Im Finanzwesen werden neuronale Netze verwendet, um betrügerische Transaktionen zu erkennen. Einige neuronale Netze erstellen Systeme, in denen sie vergangene Kontotransaktionen und die Häufigkeit der Transaktionen untersuchen, um festzustellen, ob sie betrügerisch sind oder nicht. Neuronale Netze bestimmen auch betrügerische Transaktionen anhand der Größe der Transaktion und der Art des an der Transaktion beteiligten Einzelhändlers.
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3. E-Commerce
Die neuronale Netzwerkanwendung in dieser Branche konzentriert sich mehr auf die Personalisierung der Benutzererfahrung eines Site-Besuchers. Große E-Commerce-Plattformen verwenden künstliche Intelligenz, um verwandte und empfohlene Produkte anzuzeigen, die eine Person kaufen könnte. Außerdem werden Produktempfehlungen basierend auf dem Verbraucherverhalten und früheren Käufen zusammengestellt.
4. Internet-Sicherheit
Neuronale Netze werden auch häufig verwendet, um Computer vor Viren schützen. Neuronale Netzwerke schützen einen Computer vor Cyberangriffen, indem sie feststellen, ob ein USB-Gerät defekt ist oder ob es Viren oder Malware enthält. Es wird auch verwendet, um Zero-Day-Schwachstellen auszunutzen.
5. Textklassifizierung und -kategorisierung
Die Textklassifizierung wird hauptsächlich bei der Websuche, der Informationsfilterung und der Spracherkennung verwendet. Textklassifizierung und -kategorisierung können auch verwendet werden, um Website-Inhalte und Dokumente auf Ihrem System zu organisieren. Sie können beispielsweise Inhalte nach Themen organisieren oder nach Priorität oder Dringlichkeit verwalten.
6. Börsenprognose
Viele Faktoren beeinflussen die Performance des Aktienmarktes. Ein neuronales Netzwerk kann verschiedene Faktoren untersuchen und Preise vorhersagen, um einem Händler bei der Entscheidung für seinen nächsten Schritt zu helfen. Die Entwicklung dieser Anwendungen befindet sich noch in der Anfangsphase, da das Netzwerk eine große Menge an historischen und Marktdaten untersuchen sollte, um eine vernünftige und genaue Vorhersage zu treffen.
7. Marketing
Auch im Target-Marketing werden neuronale Netze eingesetzt. Wenn ein Vermarkter versucht, a. zu definieren oder zu identifizieren Zielmarkt, Marktsegmentierungsmethoden werden verwendet, um potenzielle Kunden basierend auf Kriterien wie Verbraucherverhalten, Alter, Standort und anderen demografischen Merkmalen in verschiedene Gruppen einzuteilen. Diese neuronalen Netze können so programmiert werden, dass sie auf geeignete und personalisierte Weise mit verschiedenen Segmenten interagieren.
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Zusammenfassung
Neuronale Netze sind wertvolle Werkzeuge für Branchen, Unternehmen und Einzelpersonen. Vermarktern kann es helfen, Strategien zu personalisieren und Wiederholungskäufe von früheren Kunden zu fördern. Es kann auch Aktienhändlern bei der Entscheidung für ihren nächsten Schritt helfen. Banken nutzen neuronale Netze zur Betrugserkennung und Cybersicherheit.
Sie wissen vielleicht nicht, dass Sie bereits ein System verwenden, das neuronale Netze verwendet. Es ist in Sprach- und Spracherkennungs-Apps auf Ihrem Telefon oder Haussteuerungssystem zu finden. Wenn Sie online einkaufen, geben Ihnen neuronale Netze Produktempfehlungen, die auf Ihren letzten Einkäufen oder Ihrem Verhalten basieren.
Wenn Sie sich fragen, warum Ihr Facebook-Feed nach dem Kauf einer Feuchtigkeitscreme in einem Online-Shop plötzlich mit Anzeigen zu Hautpflegeprodukten gefüllt ist, dann haben Sie gerade neuronale Netze bei der Arbeit gesehen.