Al giorno d'oggi, il deep learning è utilizzato nella tecnologia avanzata come le auto a guida autonoma, il riconoscimento visivo e il rilevamento delle frodi. Il deep learning è un metodo di apprendimento automatico basato su reti neurali artificiali. Esistono molti tipi diversi di reti neurali e una delle quali è la rete neurale ricorrente utilizzata per applicazioni di ricerca vocale.
In una rete neurale ricorrente, il importanza degli LSTM o reti di memoria lunga a breve termine dovrebbero essere enfatizzate perché funziona come una sua estensione. Gli LSTM consentono alla rete neurale ricorrente di ricordare gli input per un lungo periodo e di archiviarli come informazioni nella sua memoria come può fare un computer.
Ci sono molte cose interessanti sulle reti neurali che i programmatori dovrebbero sapere. Se vuoi sapere quali sono le diverse applicazioni nella vita reale delle reti neurali, continua a leggere di seguito.
Che cos'è una rete neurale?
Le reti neurali artificiali sono in realtà ispirate e modellate dal vero cervello umano. Il cervello umano ha diverse piccole unità chiamate neuroni, che sono collegate a una vasta rete collettiva. Ogni unità è relativamente semplice, ma l'intera rete può risolvere compiti ancora più complicati quando ogni neurone funziona insieme.
D'altra parte, i computer sono anche composti da reti costituite da unità più piccole, proprio come gli strati di un cervello umano fisico. Una rete neurale è un termine generico usato per descrivere una classe di reti artificiali che imita una o più funzioni naturali del cervello umano come linguaggio, giudizio, memoria, pianificazione e pensiero. Una rete neurale artificiale può essere considerata un potente supercomputer che opera controllando input (o informazioni) e producendo output (o risultati) in risposta.
In sostanza, può essere pensato come un'unità di controllo che prende le informazioni e le elabora per ottenere una risposta programmata. Questa funzione è ciò che rende le reti neurali artificiali uno strumento così affascinante.
Prendiamo l'esempio di un software di riconoscimento vocale che riconosce un particolare discorso. Il discorso viene inviato al primo livello di input (database di riconoscimento vocale computerizzato), dove viene analizzato. Il secondo input (o testo) viene quindi aggiunto al secondo livello nascosto e così via fino a ottenere l'output desiderato.
La bellezza di questo sistema è che ogni voce può essere estratta separatamente, senza preoccuparsi della relazione tra di loro. Il livello di output deve essere alimentato solo con i dati vocali grezzi per assistere il funzionamento della rete neurale artificiale. Una volta ottenuto l'output desiderato, questo viene passato al terzo livello di input, che analizza il discorso in modo più approfondito.
Dove vengono applicate le reti neurali?
Oggi le reti neurali stanno rivoluzionando la vita quotidiana e il business, offrendo nuovi incredibili livelli di intelligenza artificiale (AI) alle industrie di tutto il mondo. Queste reti vengono sviluppate per diversi motivi, tra cui il miglioramento dell'efficienza dell'apprendimento automatico e la capacità della tecnologia di risolvere le sfide e le attività umane quotidiane.
Le reti neurali sono sviluppate in modo che un computer o un sistema possa funzionare come un cervello umano. Una volta che la rete neurale è stata addestrata in base a determinati input, puoi beneficiare dei risultati desiderati. Ecco alcune applicazioni reali delle reti neurali che devi conoscere:
1. Riconoscimento vocale e vocale
Il riconoscimento vocale può essere trovato in molte applicazioni oggi. Il riconoscimento vocale e vocale può essere trovato nell'automazione domestica, nell'informatica a mani libere, videogiochie assistenza virtuale. Basti pensare a Siri e Alexa. Questi assistenti virtuali sono resi possibili grazie a reti neurali avanzate. Piattaforme come Google e YouTube aggiunge anche un'opzione di ricerca vocale per assistere gli utenti.
2. Prevenzione frodi
In finanza, le reti neurali vengono utilizzate per determinare le transazioni fraudolente. Alcune reti neurali creano sistemi in cui studiano le transazioni del conto passate e la frequenza delle transazioni per determinare se è fraudolento o meno. Le reti neurali determinano anche transazioni fraudolente attraverso le dimensioni della transazione e il tipo di rivenditore coinvolto nella transazione.
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3. e-commerce
L'applicazione di rete neurale in questo settore si concentra maggiormente sulla personalizzazione dell'esperienza utente di un visitatore del sito. Le grandi piattaforme di e-commerce utilizzano l'intelligenza artificiale per mostrare prodotti correlati e consigliati che una persona potrebbe essere interessata all'acquisto. Compila inoltre raccomandazioni sui prodotti in base al comportamento dei consumatori e agli acquisti passati.
4. Sicurezza informatica
Le reti neurali sono anche ampiamente utilizzate per proteggere i computer dai virus. Le reti neurali proteggono un computer dagli attacchi informatici determinando se un dispositivo USB è difettoso o se contiene virus o malware. Viene anche utilizzato per sfruttare le vulnerabilità zero-day.
5. Classificazione e categorizzazione del testo
La classificazione del testo viene utilizzata principalmente nella ricerca sul Web, nel filtraggio delle informazioni e nell'identificazione della lingua. La classificazione e la categorizzazione del testo possono essere utilizzate anche per organizzare il contenuto del sito Web e i documenti nel sistema. Ad esempio, puoi organizzare i contenuti per argomenti o gestirli in base a priorità o urgenza.
6. Previsione del mercato azionario
Molti fattori influenzano l'andamento del mercato azionario. Una rete neurale può esaminare diversi fattori e prevedere i prezzi per aiutare un trader a decidere la prossima mossa. Lo sviluppo di queste applicazioni è ancora nella fase iniziale poiché la rete dovrebbe studiare un grande volume di dati storici e di mercato per fare una previsione sensata e accurata.
7. Marketing
Le reti neurali sono utilizzate anche nel marketing mirato. Quando un marketer cerca di definire o identificare un mercato di riferimento, vengono utilizzati metodi di segmentazione del mercato per suddividere i potenziali clienti in gruppi distinti in base a criteri quali comportamento dei consumatori, età, posizione e altri dati demografici. Queste reti neurali possono essere programmate per interagire con diversi segmenti in modo appropriato e più personalizzato.
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Riepilogo
Le reti neurali sono strumenti preziosi per industrie, aziende e individui. Per i professionisti del marketing, può aiutarli a personalizzare le strategie e incoraggiare gli acquisti ripetuti dai clienti precedenti. Può anche aiutare gli operatori di borsa a decidere la loro prossima mossa. Le banche hanno utilizzato le reti neurali per il rilevamento delle frodi e la sicurezza informatica.
Potresti non sapere che stai già utilizzando un sistema che utilizza le reti neurali. Può essere trovato nelle app di riconoscimento vocale e vocale sul telefono o sul sistema di controllo domestico. Quando fai acquisti online, le reti neurali ti forniscono consigli sui prodotti basati sui tuoi acquisti o comportamenti recenti.
Se ti stai chiedendo perché il tuo feed di Facebook è improvvisamente pieno di annunci sui prodotti per la cura della pelle dopo aver acquistato una crema idratante da un negozio online, allora hai appena visto le reti neurali all'opera.