L'apprentissage en profondeur est utilisé de nos jours dans les technologies de pointe, telles que les voitures autonomes, la reconnaissance visuelle et la détection des fraudes. L'apprentissage profond est une méthode d'apprentissage automatique basée sur des réseaux de neurones artificiels. Il existe de nombreux types de réseaux de neurones, dont le réseau de neurones récurrent utilisé pour applications de recherche vocale.
Dans un réseau de neurones récurrent, le importance des LSTM ou les réseaux de mémoire à long terme doivent être soulignés car ils fonctionnent comme leur extension. Les LSTM permettent au réseau de neurones récurrents de se souvenir des entrées sur une longue période et de les stocker sous forme d'informations dans sa mémoire comme un ordinateur peut le faire.
Il y a beaucoup de choses intéressantes sur les réseaux de neurones que les programmeurs devraient savoir. Si vous voulez savoir quelles sont les différentes applications réelles des réseaux de neurones, lisez la suite ci-dessous.
Qu'est-ce qu'un réseau de neurones ?
Les réseaux de neurones artificiels sont en fait inspirés et modélisés par le vrai cerveau humain. Le cerveau humain possède différentes petites unités appelées neurones, qui sont connectées à un vaste réseau collectif. Chaque unité est relativement simple, mais l'ensemble du réseau peut résoudre des tâches encore plus compliquées lorsque chaque neurone fonctionne ensemble.
D'un autre côté, les ordinateurs sont également composés de réseaux constitués d'unités plus petites, un peu comme les couches d'un cerveau humain physique. Un réseau de neurones est un terme général utilisé pour décrire une classe de réseaux artificiels qui imite une ou plusieurs fonctions naturelles du cerveau humain telles que le langage, le jugement, la mémoire, la planification et la pensée. Un réseau de neurones artificiels peut être considéré comme un puissant supercalculateur qui fonctionne en contrôlant les entrées (ou informations) et en produisant des sorties (ou des résultats) en réponse.
Essentiellement, il peut être considéré comme une unité de contrôle qui prend des informations et les traite pour proposer une réponse programmée. Cette fonction est ce qui fait des réseaux de neurones artificiels un outil si fascinant.
Prenons l'exemple d'un logiciel de reconnaissance vocale qui reconnaît une parole particulière. La parole est transmise à la première couche d'entrée (base de données de reconnaissance vocale informatisée), où elle est analysée. La deuxième entrée (ou texte) est ensuite ajoutée à la deuxième couche cachée, et ainsi de suite jusqu'à ce que la sortie souhaitée soit obtenue.
La beauté de ce système est que chaque voix peut être extraite séparément, sans se soucier de la relation entre elles. La couche de sortie n'a besoin d'être alimentée que par les données vocales brutes pour assister le fonctionnement du réseau de neurones artificiels. Une fois la sortie souhaitée obtenue, elle est transmise à la troisième couche d'entrée, qui analyse la parole de manière plus approfondie.
Où sont appliqués les réseaux de neurones ?
Aujourd'hui, les réseaux de neurones révolutionnent la vie quotidienne et les affaires, offrant de nouveaux niveaux incroyables de intelligence artificielle (IA) aux industries du monde entier. Ces réseaux sont développés pour plusieurs raisons, notamment l'amélioration de l'efficacité de l'apprentissage automatique et la capacité de la technologie à résoudre les défis et activités humains quotidiens.
Les réseaux de neurones sont développés pour qu'un ordinateur ou un système puisse fonctionner comme un cerveau humain. Une fois que le réseau de neurones est formé sur la base d'entrées données, vous pouvez bénéficier des résultats souhaités. Voici quelques applications réelles des réseaux de neurones que vous devez connaître :
1. Reconnaissance vocale et vocale
La reconnaissance vocale peut être trouvée dans de nombreuses applications aujourd'hui. La reconnaissance vocale et vocale peut être trouvée dans la domotique, l'informatique mains libres, jeux vidéo, et l'assistance virtuelle. Pensez à Siri et Alexa. Ces assistants virtuels sont rendus possibles grâce aux réseaux de neurones avancés. Des plateformes comme Google et YouTube ajoute également une option de recherche vocale pour assister les utilisateurs.
2. Prévention de la fraude
En finance, les réseaux de neurones sont utilisés pour déterminer les transactions frauduleuses. Certains réseaux de neurones créent des systèmes dans lesquels ils étudient les transactions passées des comptes et la fréquence des transactions pour déterminer si elles sont frauduleuses ou non. Les réseaux de neurones déterminent également les transactions frauduleuses en fonction de la taille de la transaction et du type de détaillant impliqué dans la transaction.
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3. commerce électronique
L'application de réseau neuronal dans cette industrie se concentre davantage sur la personnalisation de l'expérience utilisateur d'un visiteur du site. Les grandes plateformes de commerce électronique utilisent l'intelligence artificielle pour montrer les produits connexes et recommandés qu'une personne pourrait être intéressée à acheter. Il compile également des recommandations de produits en fonction du comportement des consommateurs et des achats passés.
4. La cyber-sécurité
Les réseaux de neurones sont également largement utilisés pour protéger les ordinateurs contre les virus. Les réseaux de neurones protègent un ordinateur contre les cyberattaques en déterminant si un périphérique USB est défectueux ou s'il contient des virus ou des logiciels malveillants. Il est également utilisé pour exploiter les vulnérabilités zero-day.
5. Classification et catégorisation de texte
La classification de texte est principalement utilisée dans la recherche sur le Web, le filtrage d'informations et l'identification de la langue. La classification et la catégorisation de texte peuvent également être utilisées pour organiser le contenu du site Web et les documents sur votre système. Par exemple, vous pouvez organiser le contenu par sujets ou le gérer en fonction de la priorité ou de l'urgence.
6. Prédiction boursière
De nombreux facteurs affectent la performance du marché boursier. Un réseau de neurones peut examiner différents facteurs et prédire les prix pour aider un commerçant à décider de son prochain mouvement. Le développement de ces applications en est encore à sa phase initiale, car le réseau doit étudier un grand volume de données historiques et de marché pour faire une prédiction raisonnable et précise.
7. Commercialisation
Les réseaux de neurones sont également utilisés dans le marketing ciblé. Lorsqu'un spécialiste du marketing essaie de définir ou d'identifier un marché cible, les méthodes de segmentation du marché sont utilisées pour diviser les clients potentiels en groupes distincts en fonction de critères tels que le comportement des consommateurs, l'âge, l'emplacement et d'autres données démographiques. Ces réseaux de neurones peuvent être programmés pour interagir avec différents segments d'une manière appropriée et plus personnalisée.
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Résumé
Les réseaux de neurones sont des outils précieux pour les industries, les entreprises et les particuliers. Pour les spécialistes du marketing, cela peut les aider à personnaliser les stratégies et à encourager les achats répétés des clients précédents. Cela peut également aider les opérateurs boursiers à décider de leur prochain mouvement. Les banques utilisent des réseaux de neurones pour la détection des fraudes et la cybersécurité.
Vous ne savez peut-être pas que vous utilisez déjà un système qui utilise des réseaux de neurones. Il peut être trouvé dans les applications de reconnaissance vocale et vocale sur votre téléphone ou votre système de contrôle domotique. Lorsque vous effectuez des achats en ligne, les réseaux de neurones vous fournissent des recommandations de produits en fonction de vos achats récents ou de votre comportement.
Si vous vous demandez pourquoi votre flux Facebook est soudainement rempli de publicités sur des produits de soin de la peau après avoir acheté une crème hydratante dans une boutique en ligne, alors vous venez d'assister à des réseaux de neurones au travail.