Duboko učenje danas se koristi u naprednoj tehnologiji kao što su samovozeći automobili, vizualno prepoznavanje i otkrivanje prijevara. Duboko učenje je metoda strojnog učenja koja se temelji na umjetnim neuronskim mrežama. Postoji mnogo različitih vrsta neuronskih mreža, a jedna od njih je rekurentna neuronska mreža za koju se koristi aplikacije za glasovno pretraživanje.
U rekurentnoj neuronskoj mreži, važnost LSTM-a ili mreže dugotrajnog pamćenja treba naglasiti jer radi kao njegov nastavak. LSTM omogućuju ponavljajućoj neuronskoj mreži da pamti ulaze tijekom dugog razdoblja i pohranjuje ih kao informacije u svoju memoriju kao što to može računalo.
Mnogo je zanimljivih stvari o neuronskim mrežama koje bi programeri trebali znati. Ako želite znati koje su različite primjene neuronskih mreža u stvarnom životu, pročitajte u nastavku.
Što je neuronska mreža?
Umjetne neuronske mreže zapravo su inspirirane i modelirane stvarnim ljudskim mozgom. Ljudski mozak ima različite male jedinice zvane neuroni, koji su povezani u opsežnu kolektivnu mrežu. Svaka je jedinica relativno jednostavna, ali cijela mreža može riješiti još kompliciranije zadatke kada svaki neuron funkcionira zajedno.
S druge strane, računala se također sastoje od mreža koje se sastoje od manjih jedinica, slično kao slojevi u fizičkom ljudskom mozgu. Neuronska mreža je opći pojam koji se koristi za opisivanje klase umjetnih mreža koje oponašaju jednu ili više prirodnih funkcija ljudskog mozga kao što su jezik, prosuđivanje, pamćenje, planiranje i misao. Umjetna neuronska mreža može se smatrati moćnom superračunalo koji djeluje tako što kontrolira ulaze (ili informacije) i proizvodi izlaz (ili rezultate) kao odgovor.
U biti, može se smatrati kontrolnom jedinicom koja uzima informacije i obrađuje ih kako bi došla do programiranog odgovora. Ova funkcija je ono što čini umjetne neuronske mreže tako fascinantnim alatom.
Uzmimo primjer softvera za prepoznavanje glasa koji prepoznaje određeni govor. Govor se dovodi do prvog ulaznog sloja (računala baza podataka za prepoznavanje glasa), gdje se analizira. Drugi ulaz (ili tekst) se zatim dodaje drugom skrivenom sloju i tako dalje dok se ne dobije željeni rezultat.
Ljepota ovog sustava je u tome što se svaki glas može izdvojiti zasebno, bez brige za odnos između njih. Izlazni sloj treba samo biti hranjen s sirovim govornim podacima kako bi se pomogao rad umjetne neuronske mreže. Nakon što se dobije željeni izlaz, on se prenosi na treći ulazni sloj, koji detaljnije analizira govor.
Gdje se primjenjuju neuronske mreže?
Danas neuronske mreže revolucioniraju svakodnevni život i poslovanje, donoseći nevjerojatne nove razine umjetna inteligencija (AI) u industrije posvuda. Te se mreže razvijaju iz nekoliko razloga, što uključuje poboljšanje učinkovitosti strojnog učenja i sposobnost tehnologije da riješi svakodnevne ljudske izazove i aktivnosti.
Neuronske mreže su razvijene tako da računalo ili sustav može raditi kao ljudski mozak. Nakon što se neuronska mreža trenira na temelju zadanih ulaza, možete imati koristi od željenih rezultata. Evo nekoliko stvarnih primjena neuronskih mreža o kojima trebate znati:
1. Prepoznavanje govora i glasa
Prepoznavanje govora danas se može naći u mnogim aplikacijama. Prepoznavanje govora i glasa može se pronaći u kućnoj automatizaciji, hands-free računalstvu, video igre, i virtualnu pomoć. Samo pomislite na Siri i Alexu. Ovi virtualni asistenti su mogući zahvaljujući naprednim neuronskim mrežama. Platforme poput Googlea i YouTube također dodaje opciju glasovnog pretraživanja pomoći korisnicima.
2. Prevencija prijevara
U financijama se neuronske mreže koriste za utvrđivanje lažnih transakcija. Neke neuronske mreže stvaraju sustave u kojima proučavaju prošle transakcije računa i učestalost transakcija kako bi utvrdili jesu li lažne ili ne. Neuronske mreže također određuju lažne transakcije kroz veličinu transakcije i vrstu trgovca koji je uključen u transakciju.
Također pročitajte: 13 najboljih aplikacija za izmjenu glasa za Android i iPhone u 2021
3. e-trgovina
Aplikacija neuronske mreže u ovoj industriji više se usredotočuje na personaliziranje korisničkog iskustva posjetitelja stranice. Velike platforme za e-trgovinu koriste umjetnu inteligenciju za prikaz povezanih i preporučenih proizvoda za koje bi osoba mogla biti zainteresirana za kupnju. Također sastavlja preporuke proizvoda na temelju ponašanja potrošača i prošlih kupnji.
4. Cybersigurnost
Neuronske mreže su također naširoko korištene zaštititi računala od virusa. Neuronske mreže štite računalo od cyber-napada utvrđivanjem je li USB uređaj neispravan ili sadrži viruse ili zlonamjerni softver. Također se koristi za iskorištavanje ranjivosti nultog dana.
5. Klasifikacija i kategorizacija teksta
Klasifikacija teksta uglavnom se koristi u pretraživanju weba, filtriranju informacija i identifikaciji jezika. Klasifikacija i kategorizacija teksta također se mogu koristiti za organiziranje sadržaja web stranice i dokumenata na vašem sustavu. Na primjer, možete organizirati sadržaj po temama ili njima upravljati na temelju prioriteta ili hitnosti.
6. Predviđanje tržišta dionica
Mnogi čimbenici utječu na performanse burze. Neuronska mreža može ispitati različite čimbenike i predvidjeti cijene kako bi pomogla trgovcu da odluči o svom sljedećem potezu. Razvoj ovih aplikacija još je u početnoj fazi jer bi mreža trebala proučavati veliku količinu povijesnih i tržišnih podataka kako bi napravila razumno i točno predviđanje.
7. Marketing
Neuronske mreže također se koriste u ciljanom marketingu. Kada marketinški stručnjak pokušava definirati ili identificirati a ciljano tržište, metode segmentacije tržišta koriste se za podjelu potencijalnih kupaca u različite skupine na temelju kriterija kao što su ponašanje potrošača, dob, lokacija i druge demografije. Te se neuronske mreže mogu programirati za interakciju s različitim segmentima na prikladan i personaliziraniji način.
Također pročitajte: 13 najboljih marketinških aplikacija za promicanje i poticanje vašeg poslovanja
Sažetak
Neuronske mreže su vrijedan alat za industrije, tvrtke i pojedince. Za marketinške stručnjake, može im pomoći da personaliziraju strategije i potaknu ponovne kupnje od prethodnih kupaca. Također može pomoći trgovcima dionicama da odluče o svom sljedećem potezu. Banke koriste neuronske mreže za otkrivanje prijevara i kibernetičku sigurnost.
Možda ne znate da već koristite sustav koji koristi neuronske mreže. Može se pronaći u aplikacijama za prepoznavanje govora i glasa na vašem telefonu ili sustavu za upravljanje domom. Kada kupujete putem interneta, neuronske mreže vam pružaju preporuke proizvoda na temelju vaših nedavnih kupnji ili ponašanja.
Ako se pitate zašto je vaš Facebook feed odjednom ispunjen oglasima o proizvodima za njegu kože nakon što ste kupili hidratantnu kremu u online trgovini, onda ste upravo svjedočili neuronskim mrežama na poslu.