딥 러닝은 오늘날 자율주행차, 시각 인식, 사기 탐지와 같은 첨단 기술에 사용됩니다. 딥 러닝은 인공 신경망을 기반으로 하는 기계 학습 방법입니다. 신경망에는 여러 가지 유형이 있으며 그 중 하나는 다음을 수행하는 데 사용되는 순환 신경망입니다. 음성 검색 응용 프로그램.
순환 신경망에서 LSTM의 중요성 또는 장단기 기억 네트워크는 확장 기능을 하기 때문에 강조되어야 합니다. LSTM을 사용하면 반복 신경망이 장기간에 걸쳐 입력을 기억하고 컴퓨터처럼 메모리에 정보로 저장할 수 있습니다.
프로그래머가 알아야 할 신경망에 대한 흥미로운 점이 많이 있습니다. 신경망의 다양한 실제 응용 프로그램이 무엇인지 알고 싶다면 아래를 읽으십시오.
신경망이란 무엇입니까?
인공 신경망은 실제로 실제 인간의 뇌에서 영감을 받고 모델링되었습니다. 인간의 뇌에는 광범위한 집합적 네트워크에 연결된 뉴런이라고 하는 서로 다른 작은 단위가 있습니다. 각 단위는 비교적 간단하지만 전체 네트워크는 각 뉴런이 함께 기능할 때 훨씬 더 복잡한 작업을 해결할 수 있습니다.
반면에 컴퓨터는 물리적 인간 두뇌의 계층과 마찬가지로 더 작은 단위로 구성된 네트워크로 구성되어 있습니다. 신경망은 언어, 판단, 기억, 계획 및 사고와 같은 하나 이상의 자연스러운 인간 두뇌 기능을 모방하는 인공 네트워크 클래스를 설명하는 데 사용되는 일반적인 용어입니다. 인공 신경망은 강력한 슈퍼컴퓨터 입력(또는 정보)을 제어하고 그에 대한 응답으로 출력(또는 결과)을 생성함으로써 작동하는
본질적으로 정보를 가져와 프로그래밍된 응답을 제공하기 위해 처리하는 제어 장치로 생각할 수 있습니다. 이 기능은 인공 신경망을 매력적인 도구로 만드는 것입니다.
특정 음성을 인식하는 음성 인식 소프트웨어를 예로 들어 보겠습니다. 음성은 첫 번째 입력 계층(계산된 음성 인식 데이터베이스)으로 전달되어 분석됩니다. 두 번째 입력(또는 텍스트)은 두 번째 은닉 레이어에 추가되고 원하는 출력이 얻어질 때까지 계속됩니다.
이 시스템의 장점은 음성 간의 관계에 대한 걱정 없이 각 음성을 개별적으로 추출할 수 있다는 것입니다. 인공 신경망 작동을 지원하기 위해 출력 레이어에는 원시 음성 데이터만 제공하면 됩니다. 원하는 출력을 얻으면 세 번째 입력 계층으로 전달되어 음성을 보다 철저하게 분석합니다.
신경망은 어디에 적용됩니까?
오늘날 신경망은 일상 생활과 비즈니스에 혁명을 일으키고 있으며 놀랍고 새로운 수준의 인공 지능 (AI) 모든 산업에. 이러한 네트워크는 여러 가지 이유로 개발되고 있습니다. 여기에는 기계 학습의 효율성 향상과 일상적인 인간의 과제 및 활동을 해결하는 기술 능력이 포함됩니다.
신경망은 컴퓨터나 시스템이 인간의 두뇌처럼 작동할 수 있도록 개발되었습니다. 주어진 입력을 기반으로 신경망이 훈련되면 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 다음은 알아야 할 신경망의 실제 응용 프로그램입니다.
1. 음성 및 음성 인식
음성 인식은 오늘날 많은 애플리케이션에서 찾을 수 있습니다. 음성 및 음성 인식은 홈 자동화, 핸즈프리 컴퓨팅, 비디오 게임, 가상 지원. Siri와 Alexa를 생각해 보십시오. 이러한 가상 비서는 고급 신경망 덕분에 가능합니다. Google 및 YouTube는 또한 음성 검색 옵션을 추가합니다 사용자를 지원합니다.
2. 사기 예방
금융에서 신경망은 사기 거래를 결정하는 데 사용됩니다. 일부 신경망은 과거 계정 거래와 거래 빈도를 연구하여 사기 여부를 결정하는 시스템을 만듭니다. 신경망은 또한 거래 규모와 거래에 관련된 소매업체의 종류를 통해 사기 거래를 결정합니다.
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3. 전자상거래
이 산업의 신경망 애플리케이션은 사이트 방문자의 사용자 경험을 개인화하는 데 더 중점을 둡니다. 대형 전자 상거래 플랫폼은 인공 지능을 사용하여 사람이 구매에 관심이 있을 수 있는 관련 및 권장 제품을 표시합니다. 또한 소비자 행동 및 과거 구매를 기반으로 제품 권장 사항을 수집합니다.
4. 사이버 보안
신경망은 또한 널리 사용됩니다. 바이러스로부터 컴퓨터를 보호. 신경망은 USB 장치에 결함이 있는지 또는 바이러스 또는 맬웨어가 포함되어 있는지 확인하여 사이버 공격으로부터 컴퓨터를 보호합니다. 제로데이 취약점을 악용하는 데에도 사용됩니다.
5. 텍스트 분류 및 분류
텍스트 분류는 주로 웹 검색, 정보 필터링 및 언어 식별에 사용됩니다. 텍스트 분류 및 분류를 사용하여 시스템의 웹 사이트 콘텐츠 및 문서를 구성할 수도 있습니다. 예를 들어 주제별로 콘텐츠를 구성하거나 우선 순위 또는 긴급도에 따라 콘텐츠를 관리할 수 있습니다.
6. 주식 시장 예측
많은 요인들이 주식 시장의 성과에 영향을 미칩니다. 신경망은 다양한 요인을 조사하고 가격을 예측하여 거래자가 다음 움직임을 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 합리적이고 정확한 예측을 위해 네트워크가 방대한 양의 과거 및 시장 데이터를 연구해야 하므로 이러한 애플리케이션의 개발은 아직 초기 단계에 있습니다.
7. 마케팅
신경망은 타겟 마케팅에도 사용됩니다. 마케터가 정의하거나 식별하려고 할 때 표적 시장, 시장 세분화 방법은 소비자 행동, 연령, 위치 및 기타 인구 통계와 같은 기준에 따라 잠재 고객을 별개의 그룹으로 나누는 데 사용됩니다. 이러한 신경망은 적절하고 보다 개인화된 방식으로 다양한 세그먼트와 연결되도록 프로그래밍할 수 있습니다.
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요약
신경망은 산업, 기업 및 개인에게 유용한 도구입니다. 마케팅 담당자의 경우 전략을 개인화하고 이전 고객의 반복 구매를 장려하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 주식 거래자가 다음 움직임을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 은행은 사기 탐지 및 사이버 보안을 위해 신경망을 사용해 왔습니다.
신경망을 사용하는 시스템을 이미 사용하고 있는지 모를 수도 있습니다. 휴대전화나 홈 컨트롤 시스템의 음성 및 음성 인식 앱에서 찾을 수 있습니다. 온라인 쇼핑을 할 때 신경망은 최근 구매 또는 행동을 기반으로 제품 추천을 제공합니다.
온라인 상점에서 모이스처라이저를 구입한 후 Facebook 피드가 갑자기 스킨케어 제품에 대한 광고로 가득 찬 이유가 궁금하다면 직장에서 신경망을 본 적이 있을 것입니다.