Süvaõpet kasutatakse tänapäeval kõrgtehnoloogias, nagu isejuhtivad autod, visuaalne tuvastamine ja pettuste tuvastamine. Süvaõpe on tehisnärvivõrkudel põhinev masinõppemeetod. Närvivõrke on palju erinevat tüüpi ja üks neist on korduv närvivõrk, mida kasutatakse häälotsingu rakendused.
Korduvas närvivõrgus on LSTM-ide tähtsus või pika lühiajalise mälu võrke tuleks rõhutada, sest see toimib selle laiendusena. LSTM-id võimaldavad korduval närvivõrgul sisendeid pika aja jooksul meeles pidada ja salvestada need teabena oma mällu nagu arvuti seda suudab.
Närvivõrkude kohta on palju huvitavaid asju, mida programmeerijad peaksid teadma. Kui soovite teada, millised on närvivõrkude erinevad tegelikud rakendused, lugege allpool.
Mis on närvivõrk?
Kunstlikud närvivõrgud on tegelikult inspireeritud ja modelleeritud tegeliku inimese aju poolt. Inimese ajus on erinevad väikesed üksused, mida nimetatakse neuroniteks, mis on ühendatud ulatusliku kollektiivse võrguga. Iga üksus on suhteliselt lihtne, kuid kogu võrk suudab lahendada veelgi keerulisemaid ülesandeid, kui iga neuron töötab koos.
Teisest küljest koosnevad arvutid ka võrkudest, mis koosnevad väiksematest üksustest, sarnaselt inimese füüsilise aju kihid. Närvivõrk on üldmõiste, mida kasutatakse tehisvõrkude klassi kirjeldamiseks, mis jäljendavad üht või mitut inimese loomulikku ajufunktsiooni, nagu keel, otsustusvõime, mälu, planeerimine ja mõtlemine. Tehisnärvivõrku võib pidada võimsaks superarvuti mis toimib sisendite (või teabe) juhtimise ja vastusena väljundi (või tulemuste) tootmisega.
Sisuliselt võib seda pidada juhtseadmeks, mis võtab teavet ja töötleb seda programmeeritud vastuse saamiseks. See funktsioon muudab kunstlikud närvivõrgud nii põnevaks tööriistaks.
Võtke näiteks hääletuvastustarkvara, mis tuvastab konkreetse kõne. Kõne edastatakse esimesse sisendkihti (arvutatud hääletuvastuse andmebaas), kus seda analüüsitakse. Teine sisend (või tekst) lisatakse seejärel teisele peidetud kihile ja nii edasi, kuni saadakse soovitud väljund.
Selle süsteemi ilu seisneb selles, et iga häält saab eraldi eraldada, ilma nendevahelise suhte pärast muretsemata. Väljundkihti tuleb kunstliku närvivõrgu toimimise hõlbustamiseks toita ainult kõne töötlemata andmetega. Kui soovitud väljund on saadud, suunatakse see edasi kolmandale sisendkihile, mis analüüsib kõnet põhjalikumalt.
Kus närvivõrke rakendatakse?
Tänapäeval muudavad närvivõrgud revolutsiooni igapäevaelus ja äris, pakkudes hämmastavaid uusi tasemeid tehisintellekt (AI) tööstusele kõikjal. Neid võrgustikke arendatakse mitmel põhjusel. See hõlmab masinõppe tõhususe parandamist ja tehnoloogia suutlikkust lahendada inimeste igapäevaseid väljakutseid ja tegevusi.
Närvivõrgud on välja töötatud nii, et arvuti või süsteem saaks töötada nagu inimese aju. Kui närvivõrk on antud sisendite põhjal koolitatud, saate soovitud tulemustest kasu saada. Siin on mõned närvivõrkude reaalsed rakendused, mida peate teadma:
1. Kõne ja hääletuvastus
Kõnetuvastust võib tänapäeval leida paljudes rakendustes. Kõne- ja hääletuvastust võib leida koduautomaatikast, käed-vabad andmetöötlusest, Videomängudja virtuaalne abi. Mõelge vaid Sirile ja Alexale. Need virtuaalsed assistendid on võimalikud tänu täiustatud närvivõrkudele. Platvormid nagu Google ja YouTube lisab ka häälotsingu valiku kasutajate abistamiseks.
2. Pettuste ennetamine
Rahanduses kasutatakse petturlike tehingute tuvastamiseks närvivõrke. Mõned närvivõrgud loovad süsteeme, kus nad uurivad varasemaid kontotehinguid ja tehingute sagedust, et teha kindlaks, kas see on pettus või mitte. Närvivõrgud määravad petturlikud tehingud kindlaks ka tehingu suuruse ja tehinguga seotud jaemüüja tüübi kaudu.
Loe ka: 2021. aasta 13 parimat häälevahetaja rakendust Androidile ja iPhone'ile
3. e-kaubandus
Selle valdkonna närvivõrgurakendus keskendub rohkem saidi külastaja kasutuskogemuse isikupärastamisele. Suured e-kaubanduse platvormid kasutavad tehisintellekti, et näidata seotud ja soovitatud tooteid, mille ostmisest inimene võiks olla huvitatud. Samuti koostab see tootesoovitusi tarbija käitumise ja varasemate ostude põhjal.
4. Küberturvalisus
Laialdaselt kasutatakse ka närvivõrke kaitsta arvuteid viiruste eest. Neuraalvõrgud kaitsevad arvutit küberrünnakute eest, määrates kindlaks, kas USB-seade on vigane või sisaldab viiruseid või pahavara. Seda kasutatakse ka nullpäeva turvaaukude ärakasutamiseks.
5. Teksti klassifitseerimine ja kategoriseerimine
Teksti klassifikatsiooni kasutatakse peamiselt veebiotsingul, teabe filtreerimisel ja keele tuvastamisel. Teksti klassifitseerimist ja kategoriseerimist saab kasutada ka veebisaidi sisu ja dokumentide korraldamiseks teie süsteemis. Näiteks saate korraldada sisu teemade järgi või hallata neid prioriteedi või kiireloomulisuse alusel.
6. Börsiennustus
Börsi tootlust mõjutavad paljud tegurid. Närvivõrk võib uurida erinevaid tegureid ja ennustada hindu, et aidata kauplejal järgmise sammu üle otsustada. Nende rakenduste väljatöötamine on alles algfaasis, kuna võrk peaks mõistliku ja täpse prognoosi tegemiseks uurima suurt hulka ajaloo- ja turuandmeid.
7. Turundus
Närvivõrke kasutatakse ka sihtturunduses. Kui turundaja püüab määratleda või tuvastada a sihtturg, kasutatakse turu segmenteerimise meetodeid potentsiaalsete klientide jagamiseks erinevatesse rühmadesse selliste kriteeriumide alusel nagu tarbija käitumine, vanus, asukoht ja muu demograafia. Neid närvivõrke saab programmeerida suhtlema erinevate segmentidega sobival ja isikupärasemal viisil.
Loe ka: 13 parimat turundusrakendust oma ettevõtte reklaamimiseks ja edendamiseks
Kokkuvõte
Närvivõrgud on väärtuslikud tööriistad tööstustele, ettevõtetele ja üksikisikutele. Turundajate jaoks võib see aidata neil strateegiaid isikupärastada ja julgustada eelmiste klientide korduvaid oste tegema. Samuti võib see aidata aktsiakauplejatel otsustada oma järgmise sammu üle. Pangad on pettuste tuvastamiseks ja küberturvalisuse tagamiseks kasutanud närvivõrke.
Te ei pruugi teada, et kasutate juba närvivõrke kasutavat süsteemi. Selle leiate telefoni või kodu juhtimissüsteemi kõne- ja hääletuvastusrakendustest. Kui ostate veebis, pakuvad närvivõrgud teile tootesoovitusi teie hiljutiste ostude või käitumise põhjal.
Kui teid huvitab, miks pärast veebipoest niisutava kreemi ostmist täitub teie Facebooki voog ühtäkki nahahooldustoodete reklaamidega, siis olete just näinud närvivõrkude töös.