A mélyreható tanulást manapság a fejlett technológiában használják, például az önvezető autókban, a vizuális felismerésben és a csalások felderítésében. A mélytanulás mesterséges neurális hálózatokon alapuló gépi tanulási módszer. Számos különböző típusú neurális hálózat létezik, és ezek egyike a visszatérő neurális hálózat hangkereső alkalmazások.
Egy visszatérő neurális hálózatban a az LSTM-ek fontossága vagy a hosszú, rövid távú memóriahálózatokat kell hangsúlyozni, mert ennek kiterjesztéseként működik. Az LSTM-ek lehetővé teszik az ismétlődő neurális hálózat számára, hogy hosszú ideig emlékezzen a bemenetekre, és információként tárolja azokat a memóriájában, ahogy azt egy számítógép képes.
Sok érdekes dolog van a neurális hálózatokról, amelyeket a programozóknak tudniuk kell. Ha tudni szeretné, melyek a neurális hálózatok különböző valós alkalmazásai, olvassa el az alábbiakat.
Mi az a neurális hálózat?
A mesterséges neurális hálózatokat valójában a valódi emberi agy ihlette és modellezi. Az emberi agy különböző kis egységekből, úgynevezett neuronokból áll, amelyek egy kiterjedt kollektív hálózathoz kapcsolódnak. Mindegyik egység viszonylag egyszerű, de az egész hálózat még bonyolultabb feladatokat is meg tud oldani, ha az egyes neuronok együtt működnek.
Másrészt a számítógépek hálózatokból is állnak, amelyek kisebb egységekből állnak, hasonlóan a fizikai emberi agy rétegeihez. A neurális hálózat egy általános kifejezés, amelyet a mesterséges hálózatok egy osztályának leírására használnak, amelyek egy vagy több természetes emberi agyi funkciót, például nyelvet, ítéletet, emlékezetet, tervezést és gondolkodást utánoznak. A mesterséges neurális hálózatot úgy tekinthetjük, mint egy erős szuperszámítógép amely a bemenetek (vagy információk) vezérlésével működik, és válaszként kimenetet (vagy eredményeket) állít elő.
Lényegében felfogható egy vezérlőegységnek, amely információkat vesz fel és dolgoz fel, hogy programozott választ adjon. Ez a funkció teszi a mesterséges neurális hálózatokat olyan lenyűgöző eszközzé.
Vegyünk egy hangfelismerő szoftver példáját, amely felismer egy adott beszédet. A beszédet továbbítják az első bemeneti rétegbe (számított hangfelismerő adatbázis), ahol elemzik. A második bemenet (vagy szöveg) ezután hozzáadódik a második rejtett réteghez, és így tovább, amíg el nem éri a kívánt kimenetet.
Ennek a rendszernek az a szépsége, hogy minden hang külön-külön kinyerhető, anélkül, hogy a köztük lévő kapcsolat miatt aggódnának. A kimeneti réteget csak a nyers beszédadatokkal kell betáplálni, hogy segítse a mesterséges neurális hálózat működését. A kívánt kimenet megszerzése után átkerül a harmadik bemeneti rétegbe, amely alaposabban elemzi a beszédet.
Hol alkalmazzák a neurális hálózatokat?
Manapság a neurális hálózatok forradalmasítják a mindennapi életet és az üzleti életet, és elképesztő új szinteket kínálnak mesterséges intelligencia (AI) az iparágakban mindenhol. Ezeket a hálózatokat több okból fejlesztik, ideértve a gépi tanulás hatékonyságának javítását és a technológia azon képességét, hogy megoldja a napi emberi kihívásokat és tevékenységeket.
A neurális hálózatokat azért fejlesztették ki, hogy egy számítógép vagy rendszer úgy működjön, mint az emberi agy. Miután a neurális hálózatot betanították az adott bemenetek alapján, profitálhat a kívánt eredményekből. Íme néhány valós neurális hálózat alkalmazása, amelyekről tudnia kell:
1. Beszéd- és Hangfelismerés
A beszédfelismerés manapság számos alkalmazásban megtalálható. A beszéd- és hangfelismerés megtalálható az otthoni automatizálásban, a kihangosított számítástechnikában, videójátékokés virtuális segítségnyújtás. Gondoljunk csak Sirire és Alexára. Ezeket a virtuális asszisztenseket a fejlett neurális hálózatok teszik lehetővé. Olyan platformok, mint a Google és A YouTube hangalapú keresési lehetőséget is hozzáad hogy segítse a felhasználókat.
2. Csalásmegelőzés
A pénzügyekben neurális hálózatokat használnak a csaló tranzakciók meghatározására. Egyes neurális hálózatok olyan rendszereket hoznak létre, amelyekben megvizsgálják a múltbeli számlatranzakciókat és a tranzakciók gyakoriságát, hogy megállapítsák, csalók-e vagy sem. A neurális hálózatok a csalárd tranzakciókat is meghatározzák a tranzakció mérete és a tranzakcióban részt vevő kiskereskedő típusa alapján.
Olvassa el még: A 13 legjobb hangváltó alkalmazás Androidra és iPhone-ra 2021-ben
3. e-kereskedelem
A neurális hálózati alkalmazás ebben az iparágban inkább a webhely látogatóinak felhasználói élményének személyre szabására összpontosít. A nagy e-kereskedelmi platformok mesterséges intelligenciát használnak, hogy megjelenítsék azokat a kapcsolódó és ajánlott termékeket, amelyek vásárlása iránt érdeklődhet. A fogyasztói magatartás és a korábbi vásárlások alapján termékajánlásokat is összeállít.
4. Kiberbiztonság
A neurális hálózatokat is széles körben használják védi a számítógépeket a vírusoktól. A neurális hálózatok megvédik a számítógépet a kibertámadásoktól azáltal, hogy megállapítják, hogy az USB-eszköz hibás-e, vagy tartalmaz-e vírusokat vagy rosszindulatú programokat. A nulladik napi sebezhetőségek kihasználására is használják.
5. Szöveg osztályozása és kategorizálása
A szövegbesorolást elsősorban a webes keresésben, az információszűrésben és a nyelvi azonosításban használják. A szövegbesorolás és kategorizálás a webhelyek tartalmának és dokumentumainak rendszerezésére is használható a rendszeren. Például rendezheti a tartalmat témák szerint, vagy kezelheti azokat prioritás vagy sürgősség alapján.
6. Tőzsdei előrejelzés
A tőzsde teljesítményét számos tényező befolyásolja. A neurális hálózat különféle tényezőket vizsgálhat, és megjósolhatja az árakat, hogy segítsen a kereskedőnek eldönteni a következő lépését. Ezen alkalmazások fejlesztése még a kezdeti fázisban van, mivel a hálózatnak nagy mennyiségű történelmi és piaci adatot kell tanulmányoznia, hogy ésszerű és pontos előrejelzést adjon.
7. Marketing
A neurális hálózatokat a célmarketingben is használják. Amikor egy marketingszakember megpróbálja meghatározni vagy azonosítani a célpiac, a piacszegmentációs módszereket arra használják, hogy a potenciális ügyfeleket külön csoportokba osztsák olyan kritériumok alapján, mint a fogyasztói magatartás, életkor, hely és egyéb demográfiai adatok. Ezek a neurális hálózatok úgy programozhatók, hogy megfelelő és személyre szabott módon kapcsolódnak be a különböző szegmensekhez.
Olvassa el még: 13 legjobb marketingalkalmazás vállalkozása népszerűsítésére és ösztönzésére
Összegzés
A neurális hálózatok értékes eszközök az iparágak, a vállalkozások és az egyének számára. A marketingszakemberek számára ez segíthet a stratégiák személyre szabásában, és ösztönözheti a korábbi ügyfelek ismételt vásárlásait. Segíthet a tőzsdei kereskedőknek is a következő lépésük eldöntésében. A bankok neurális hálózatokat használnak a csalások felderítésére és a kiberbiztonságra.
Lehet, hogy nem tudja, hogy már olyan rendszert használ, amely neurális hálózatokat használ. Megtalálható a telefon vagy az otthoni vezérlőrendszer beszéd- és hangfelismerő alkalmazásaiban. Amikor online vásárol, a neurális hálózatok termékajánlatokat kínálnak a legutóbbi vásárlásai vagy viselkedése alapján.
Ha azon tűnődsz, hogy a Facebook hírfolyamod miért van hirtelen megtelve bőrápoló termékekkel kapcsolatos hirdetésekkel, miután hidratálókrémet vásároltál egy online boltban, akkor most tanúja volt a neurális hálózatok működésének.