ディープラーニングは、自動運転車、視覚認識、不正検出などの高度な技術で使用されています。 ディープラーニングは、人工ニューラルネットワークに基づく機械学習手法です。 ニューラルネットワークにはさまざまな種類があり、そのうちの1つはリカレントニューラルネットワークに使用されます。 音声検索アプリケーション.
リカレントニューラルネットワークでは、 LSTMの重要性 または、その拡張として機能するため、長期短期記憶ネットワークを強調する必要があります。 LSTMを使用すると、繰り返しニューラルネットワークで入力を長期間記憶し、コンピューターのように情報としてメモリに保存できます。
プログラマーが知っておくべきニューラルネットワークには多くの興味深いことがあります。 ニューラルネットワークの実際のさまざまなアプリケーションについて知りたい場合は、以下をお読みください。
ニューラルネットワークとは何ですか？
人工ニューラルネットワークは、実際には実際の人間の脳に触発されてモデル化されています。 人間の脳にはニューロンと呼ばれるさまざまな小さなユニットがあり、それらは広範な集合ネットワークに接続されています。 各ユニットは比較的単純ですが、各ニューロンが一緒に機能する場合、ネットワーク全体でさらに複雑なタスクを解決できます。
一方、コンピューターも、人間の脳の層のように、より小さなユニットで構成されたネットワークで構成されています。 ニューラルネットワークは、言語、判断、記憶、計画、思考など、1つまたは複数の自然な人間の脳機能を模倣する人工ネットワークのクラスを説明するために使用される一般的な用語です。 人工ニューラルネットワークは強力なものと考えることができます スーパーコンピューター これは、入力（または情報）を制御し、それに応じて出力（または結果）を生成することによって動作します。
本質的には、情報を取得して処理し、プログラムされた応答を生成する制御ユニットと考えることができます。 この機能が、人工ニューラルネットワークをこのような魅力的なツールにしているのです。
特定の音声を認識する音声認識ソフトウェアの例を見てみましょう。 音声は最初の入力レイヤー（計算された音声認識データベース）に送られ、そこで分析されます。 次に、2番目の入力（またはテキスト）が2番目の非表示レイヤーに追加され、目的の出力が得られるまで続きます。
このシステムの優れている点は、音声間の関係を気にすることなく、各音声を個別に抽出できることです。 出力層には、人工ニューラルネットワークの操作を支援するために生の音声データを供給するだけで済みます。 目的の出力が得られると、それは3番目の入力層に渡され、音声をより徹底的に分析します。
ニューラルネットワークはどこに適用されますか？
今日、ニューラルネットワークは日常生活とビジネスに革命をもたらし、驚くべき新しいレベルの 人工知能 （AI）あらゆる産業に。 これらのネットワークはいくつかの理由で開発されています。これには、機械学習の効率の向上や、日常の人間の課題や活動を解決するテクノロジーの能力の向上が含まれます。
ニューラルネットワークは、コンピューターまたはシステムが人間の脳のように機能できるように開発されています。 与えられた入力に基づいてニューラルネットワークがトレーニングされると、望ましい結果から利益を得ることができます。 知っておく必要のあるニューラルネットワークの実際のアプリケーションを次に示します。
1. 音声および音声認識
音声認識は、今日の多くのアプリケーションで見られます。 音声および音声認識は、ホームオートメーション、ハンズフリーコンピューティング、 ビデオゲーム、および仮想支援。 SiriとAlexaについて考えてみてください。 これらの仮想アシスタントは、高度なニューラルネットワークによって可能になります。 Googleや YouTubeは音声検索オプションも追加します ユーザーを支援するため。
2. 不正防止
金融では、ニューラルネットワークを使用して不正な取引を特定します。 一部のニューラルネットワークは、過去の口座取引と取引の頻度を調査して、不正かどうかを判断するシステムを作成します。 ニューラルネットワークはまた、トランザクションのサイズとトランザクションに関与する小売業者の種類によって不正なトランザクションを決定します。
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3. eコマース
この業界のニューラルネットワークアプリケーションは、サイト訪問者のユーザーエクスペリエンスをパーソナライズすることに重点を置いています。 大規模なeコマースプラットフォームは、人工知能を使用して、人が購入に興味を持っている可能性のある関連製品や推奨製品を表示します。 また、消費者の行動や過去の購入に基づいて製品の推奨事項をまとめています。
4. サイバーセキュリティ
ニューラルネットワークは、 コンピュータをウイルスから保護する. ニューラルネットワークは、USBデバイスに障害があるかどうか、またはウイルスやマルウェアが含まれているかどうかを判断することにより、コンピューターをサイバー攻撃から保護します。 また、ゼロデイ脆弱性を悪用するためにも使用されます。
5. テキストの分類と分類
テキスト分類は、主にWeb検索、情報フィルタリング、および言語識別で使用されます。 テキストの分類と分類を使用して、システム上のWebサイトのコンテンツとドキュメントを整理することもできます。 たとえば、トピックごとにコンテンツを整理したり、優先度や緊急性に基づいてコンテンツを管理したりできます。
6. 株式市場の予測
多くの要因が株式市場のパフォーマンスに影響を与えます。 ニューラルネットワークは、さまざまな要因を調べて価格を予測し、トレーダーが次の動きを決定するのに役立ちます。 これらのアプリケーションの開発はまだ初期段階にあります。ネットワークは、賢明で正確な予測を行うために、大量の履歴データと市場データを調査する必要があるためです。
7. マーケティング
ニューラルネットワークは、ターゲットマーケティングでも使用されます。 マーケティング担当者が ターゲット市場、市場セグメンテーション手法は、消費者の行動、年齢、場所、その他の人口統計などの基準に基づいて、潜在的な顧客を個別のグループに分割するために使用されます。 これらのニューラルネットワークは、適切でよりパーソナライズされた方法でさまざまなセグメントと連携するようにプログラムできます。
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概要
ニューラルネットワークは、業界、企業、個人にとって貴重なツールです。 マーケターにとっては、戦略をパーソナライズし、以前の顧客からの繰り返し購入を促すのに役立ちます。 また、株式トレーダーが次の動きを決定するのにも役立ちます。 銀行は、不正の検出とサイバーセキュリティのためにニューラルネットワークを使用しています。
ニューラルネットワークを使用するシステムをすでに使用していることを知らないかもしれません。 それはあなたの電話またはホームコントロールシステムの音声および音声認識アプリで見つけることができます。 オンラインで買い物をするとき、ニューラルネットワークは最近の購入や行動に基づいた製品の推奨事項を提供します。
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