Η βαθιά μάθηση χρησιμοποιείται στην προηγμένη τεχνολογία στις μέρες μας, όπως τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα, η οπτική αναγνώριση και η ανίχνευση απάτης. Η βαθιά μάθηση είναι μια μέθοδος μηχανικής μάθησης που βασίζεται σε τεχνητά νευρωνικά δίκτυα. Υπάρχουν πολλοί διαφορετικοί τύποι νευρωνικών δικτύων, και ένας από τους οποίους είναι το επαναλαμβανόμενο νευρωνικό δίκτυο που χρησιμοποιείται για εφαρμογές φωνητικής αναζήτησης.
Σε ένα επαναλαμβανόμενο νευρωνικό δίκτυο, το σημασία των LSTM ή τα δίκτυα βραχυπρόθεσμης μνήμης θα πρέπει να τονιστούν γιατί λειτουργεί ως προέκτασή του. Τα LSTM επιτρέπουν στο επαναλαμβανόμενο νευρωνικό δίκτυο να θυμάται εισόδους για μεγάλο χρονικό διάστημα και να τις αποθηκεύει ως πληροφορίες στη μνήμη του όπως ένας υπολογιστής.
Υπάρχουν πολλά ενδιαφέροντα πράγματα για τα νευρωνικά δίκτυα που πρέπει να γνωρίζουν οι προγραμματιστές. Εάν θέλετε να μάθετε ποιες είναι οι διαφορετικές εφαρμογές των νευρωνικών δικτύων στην πραγματική ζωή, διαβάστε παρακάτω.
Τι είναι ένα νευρωνικό δίκτυο;
Τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα στην πραγματικότητα εμπνέονται και διαμορφώνονται από τον πραγματικό ανθρώπινο εγκέφαλο. Ο ανθρώπινος εγκέφαλος έχει διαφορετικές μικρές μονάδες που ονομάζονται νευρώνες, οι οποίες συνδέονται με ένα εκτεταμένο συλλογικό δίκτυο. Κάθε μονάδα είναι σχετικά απλή, αλλά ολόκληρο το δίκτυο μπορεί να λύσει ακόμη πιο περίπλοκες εργασίες όταν κάθε νευρώνας λειτουργεί μαζί.
Από την άλλη πλευρά, οι υπολογιστές αποτελούνται επίσης από δίκτυα που αποτελούνται από μικρότερες μονάδες, όπως τα στρώματα ενός φυσικού ανθρώπινου εγκεφάλου. Ένα νευρωνικό δίκτυο είναι ένας γενικός όρος που χρησιμοποιείται για να περιγράψει μια κατηγορία τεχνητών δικτύων που μιμούνται μία ή περισσότερες φυσικές λειτουργίες του ανθρώπινου εγκεφάλου όπως η γλώσσα, η κρίση, η μνήμη, ο σχεδιασμός και η σκέψη. Ένα τεχνητό νευρωνικό δίκτυο μπορεί να θεωρηθεί ως ένα ισχυρό υπερυπολογιστής που λειτουργεί με τον έλεγχο των εισροών (ή πληροφοριών) και την παραγωγή εξόδου (ή αποτελεσμάτων) ως απόκριση.
Στην ουσία, μπορεί να θεωρηθεί ως μια μονάδα ελέγχου που λαμβάνει πληροφορίες και τις επεξεργάζεται για να καταλήξει σε μια προγραμματισμένη απόκριση. Αυτή η λειτουργία είναι που κάνει τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα ένα τόσο συναρπαστικό εργαλείο.
Πάρτε το παράδειγμα ενός λογισμικού αναγνώρισης φωνής που αναγνωρίζει μια συγκεκριμένη ομιλία. Η ομιλία τροφοδοτείται στο πρώτο επίπεδο εισόδου (υπολογισμένη βάση δεδομένων αναγνώρισης φωνής), όπου αναλύεται. Η δεύτερη είσοδος (ή κείμενο) προστίθεται στη συνέχεια στο δεύτερο κρυφό στρώμα και ούτω καθεξής μέχρι να επιτευχθεί η επιθυμητή έξοδος.
Η ομορφιά αυτού του συστήματος είναι ότι κάθε φωνή μπορεί να εξαχθεί χωριστά, χωρίς να ανησυχεί για τη μεταξύ τους σχέση. Το επίπεδο εξόδου χρειάζεται μόνο να τροφοδοτηθεί με ακατέργαστα δεδομένα ομιλίας για να βοηθήσει τη λειτουργία του τεχνητού νευρωνικού δικτύου. Μόλις επιτευχθεί η επιθυμητή έξοδος, μεταβιβάζεται στο τρίτο επίπεδο εισόδου, το οποίο αναλύει την ομιλία πιο διεξοδικά.
Πού εφαρμόζονται τα νευρωνικά δίκτυα;
Σήμερα, τα νευρωνικά δίκτυα φέρνουν επανάσταση στην καθημερινή ζωή και τις επιχειρήσεις, προσφέροντας εκπληκτικά νέα επίπεδα τεχνητή νοημοσύνη (AI) σε βιομηχανίες παντού. Αυτά τα δίκτυα αναπτύσσονται για διάφορους λόγους, μεταξύ των οποίων η βελτίωση της αποτελεσματικότητας της μηχανικής μάθησης και η ικανότητα της τεχνολογίας να επιλύει τις καθημερινές ανθρώπινες προκλήσεις και δραστηριότητες.
Τα νευρωνικά δίκτυα αναπτύσσονται έτσι ώστε ένας υπολογιστής ή ένα σύστημα να μπορεί να λειτουργεί σαν ανθρώπινος εγκέφαλος. Μόλις το νευρωνικό δίκτυο εκπαιδευτεί με βάση δεδομένες εισόδους, μπορείτε να επωφεληθείτε από τα επιθυμητά αποτελέσματα. Ακολουθούν ορισμένες πραγματικές εφαρμογές νευρωνικών δικτύων που πρέπει να γνωρίζετε:
1. Αναγνώριση ομιλίας και φωνής
Η αναγνώριση ομιλίας μπορεί να βρεθεί σε πολλές εφαρμογές σήμερα. Η αναγνώριση ομιλίας και φωνής μπορεί να βρεθεί στον οικιακό αυτοματισμό, στους υπολογιστές hands-free, βιντεοπαιχνίδιακαι εικονική βοήθεια. Απλά σκεφτείτε τη Siri και την Alexa. Αυτοί οι εικονικοί βοηθοί καθίστανται δυνατοί χάρη στα προηγμένα νευρωνικά δίκτυα. Πλατφόρμες όπως η Google και Το YouTube προσθέτει επίσης μια επιλογή φωνητικής αναζήτησης για να βοηθήσει τους χρήστες.
2. Πρόληψη Απάτης
Στα χρηματοοικονομικά, τα νευρωνικά δίκτυα χρησιμοποιούνται για τον προσδιορισμό δόλιων συναλλαγών. Ορισμένα νευρωνικά δίκτυα δημιουργούν συστήματα όπου μελετούν τις προηγούμενες συναλλαγές λογαριασμών και τη συχνότητα των συναλλαγών για να προσδιορίσουν εάν είναι δόλια ή όχι. Τα νευρωνικά δίκτυα καθορίζουν επίσης τις δόλιες συναλλαγές μέσω του μεγέθους της συναλλαγής και του είδους του λιανοπωλητή που εμπλέκεται στη συναλλαγή.
Διαβάστε επίσης: Οι 13 καλύτερες εφαρμογές αλλαγής φωνής για Android και iPhone το 2021
3. ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΟ ΕΜΠΟΡΙΟ
Η εφαρμογή νευρωνικών δικτύων σε αυτόν τον κλάδο εστιάζει περισσότερο στην εξατομίκευση της εμπειρίας χρήστη ενός επισκέπτη ιστότοπου. Μεγάλες πλατφόρμες ηλεκτρονικού εμπορίου χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη για να δείξουν σχετικά και προτεινόμενα προϊόντα που ένα άτομο μπορεί να ενδιαφέρεται να αγοράσει. Συγκεντρώνει επίσης προτάσεις προϊόντων με βάση τη συμπεριφορά των καταναλωτών και παλαιότερες αγορές.
4. Κυβερνασφάλεια
Τα νευρωνικά δίκτυα χρησιμοποιούνται επίσης ευρέως προστασία των υπολογιστών από ιούς. Τα νευρωνικά δίκτυα προστατεύουν έναν υπολογιστή από επιθέσεις στον κυβερνοχώρο προσδιορίζοντας εάν μια συσκευή USB είναι ελαττωματική ή εάν περιέχει ιούς ή κακόβουλο λογισμικό. Χρησιμοποιείται επίσης για την εκμετάλλευση των τρωτών σημείων zero-day.
5. Ταξινόμηση και κατηγοριοποίηση κειμένων
Η ταξινόμηση κειμένου χρησιμοποιείται κυρίως στην αναζήτηση ιστού, το φιλτράρισμα πληροφοριών και την αναγνώριση γλώσσας. Η ταξινόμηση και η κατηγοριοποίηση κειμένων μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για την οργάνωση του περιεχομένου και των εγγράφων του ιστότοπου στο σύστημά σας. Για παράδειγμα, μπορείτε να οργανώσετε περιεχόμενο ανά θέματα ή να τα διαχειριστείτε βάσει προτεραιότητας ή επείγουσας ανάγκης.
6. Πρόβλεψη Χρηματιστηρίου
Πολλοί παράγοντες επηρεάζουν την απόδοση του χρηματιστηρίου. Ένα νευρωνικό δίκτυο μπορεί να εξετάσει διαφορετικούς παράγοντες και να προβλέψει τις τιμές για να βοηθήσει έναν έμπορο να αποφασίσει για την επόμενη κίνησή του. Η ανάπτυξη αυτών των εφαρμογών βρίσκεται ακόμη στην αρχική φάση καθώς το δίκτυο θα πρέπει να μελετήσει μεγάλο όγκο ιστορικών δεδομένων και δεδομένων αγοράς για να κάνει μια λογική και ακριβή πρόβλεψη.
7. Εμπορία
Τα νευρωνικά δίκτυα χρησιμοποιούνται επίσης στο μάρκετινγκ στόχων. Όταν ένας έμπορος προσπαθεί να ορίσει ή να προσδιορίσει α αγορά-στόχος, οι μέθοδοι τμηματοποίησης της αγοράς χρησιμοποιούνται για τη διαίρεση των πιθανών πελατών σε διακριτές ομάδες με βάση κριτήρια όπως η συμπεριφορά των καταναλωτών, η ηλικία, η τοποθεσία και άλλα δημογραφικά στοιχεία. Αυτά τα νευρωνικά δίκτυα μπορούν να προγραμματιστούν ώστε να εμπλέκονται με διαφορετικά τμήματα με κατάλληλο και πιο εξατομικευμένο τρόπο.
Διαβάστε επίσης: 13 καλύτερες εφαρμογές μάρκετινγκ για την προώθηση και την προώθηση της επιχείρησής σας
Περίληψη
Τα νευρωνικά δίκτυα είναι πολύτιμα εργαλεία για βιομηχανίες, επιχειρήσεις και ιδιώτες. Για τους επαγγελματίες του μάρκετινγκ, μπορεί να τους βοηθήσει να εξατομικεύσουν στρατηγικές και να ενθαρρύνουν τις επαναλαμβανόμενες αγορές από προηγούμενους πελάτες. Μπορεί επίσης να βοηθήσει τους εμπόρους μετοχών να αποφασίσουν για την επόμενη κίνησή τους. Οι τράπεζες χρησιμοποιούν νευρωνικά δίκτυα για τον εντοπισμό απάτης και την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο.
Μπορεί να μην γνωρίζετε ότι χρησιμοποιείτε ήδη ένα σύστημα που χρησιμοποιεί νευρωνικά δίκτυα. Μπορεί να βρεθεί σε εφαρμογές αναγνώρισης ομιλίας και φωνής στο τηλέφωνο ή στο σύστημα ελέγχου του σπιτιού σας. Όταν πραγματοποιείτε αγορές στο διαδίκτυο, τα νευρωνικά δίκτυα σάς παρέχουν προτάσεις προϊόντων με βάση τις πρόσφατες αγορές ή τη συμπεριφορά σας.
Αν αναρωτιέστε γιατί η ροή σας στο Facebook γεμίζει ξαφνικά με διαφημίσεις σχετικά με προϊόντα περιποίησης δέρματος μετά την αγορά μιας ενυδατικής κρέμας από ένα ηλεκτρονικό κατάστημα, τότε μόλις είδατε τα νευρωνικά δίκτυα να λειτουργούν.