Gilus mokymasis šiais laikais naudojamas pažangiose technologijose, tokiose kaip savarankiškai važiuojantys automobiliai, vizualinis atpažinimas ir sukčiavimo aptikimas. Gilus mokymasis yra mašininis mokymosi metodas, pagrįstas dirbtiniais neuroniniais tinklais. Yra daug skirtingų neuroninių tinklų tipų, vienas iš jų yra pasikartojantis neuroninis tinklas balso paieškos programos.
Pasikartojančiame neuroniniame tinkle, LSTM svarba arba ilgalaikės trumpalaikės atminties tinklai turėtų būti akcentuojami, nes jie veikia kaip jos plėtinys. LSTM leidžia pasikartojančiam neuroniniam tinklui ilgą laiką atsiminti įvestis ir saugoti juos kaip informaciją savo atmintyje, kaip gali kompiuteris.
Yra daug įdomių dalykų apie neuroninius tinklus, kuriuos programuotojai turėtų žinoti. Jei norite sužinoti, kokios yra skirtingos realaus neuroninių tinklų taikymo sritys, skaitykite toliau.
Kas yra neuroninis tinklas?
Dirbtiniai neuroniniai tinklai iš tikrųjų yra įkvėpti ir modeliuojami tikrų žmogaus smegenų. Žmogaus smegenyse yra įvairių mažų vienetų, vadinamų neuronais, kurie yra prijungti prie plataus kolektyvinio tinklo. Kiekvienas blokas yra gana paprastas, tačiau visas tinklas gali išspręsti dar sudėtingesnes užduotis, kai kiekvienas neuronas veikia kartu.
Kita vertus, kompiuterius taip pat sudaro tinklai, sudaryti iš mažesnių vienetų, panašiai kaip fizinių žmogaus smegenų sluoksniai. Neuroninis tinklas yra bendras terminas, naudojamas apibūdinti dirbtinių tinklų klasę, kuri imituoja vieną ar daugiau natūralių žmogaus smegenų funkcijų, tokių kaip kalba, sprendimas, atmintis, planavimas ir mąstymas. Dirbtinis neuroninis tinklas gali būti laikomas galingu superkompiuteris kuri veikia valdydama įvestis (arba informaciją) ir reaguodama į išvestį (arba rezultatus).
Iš esmės tai gali būti laikoma valdymo bloku, kuris paima informaciją ir apdoroja ją, kad pateiktų užprogramuotą atsakymą. Dėl šios funkcijos dirbtiniai neuroniniai tinklai yra toks patrauklus įrankis.
Paimkite balso atpažinimo programinės įrangos, atpažįstančios tam tikrą kalbą, pavyzdį. Kalba perduodama į pirmąjį įvesties sluoksnį (kompiuterinę balso atpažinimo duomenų bazę), kur ji analizuojama. Tada antroji įvestis (arba tekstas) pridedama prie antrojo paslėpto sluoksnio ir taip toliau, kol gaunama norima išvestis.
Šios sistemos grožis yra tas, kad kiekvieną balsą galima išgauti atskirai, nesirūpinant jų tarpusavio santykiais. Išvesties sluoksnis turi būti tiekiamas tik neapdorotais kalbos duomenimis, kad padėtų dirbtiniam neuroniniam tinklui veikti. Gavus pageidaujamą išvestį, ji perduodama trečiajam įvesties sluoksniui, kuris nuodugniau analizuoja kalbą.
Kur taikomi neuroniniai tinklai?
Šiandien neuroniniai tinklai keičia kasdienį gyvenimą ir verslą, pateikdami nuostabius naujus lygius dirbtinis intelektas (AI) pramonės šakoms visur. Šie tinklai kuriami dėl kelių priežasčių, įskaitant mašininio mokymosi efektyvumo didinimą ir technologijų gebėjimą spręsti kasdienius žmogaus iššūkius ir veiklą.
Neuroniniai tinklai sukurti tam, kad kompiuteris ar sistema galėtų veikti kaip žmogaus smegenys. Kai neuroninis tinklas bus apmokytas pagal duotus įvestis, galite gauti naudos iš norimų rezultatų. Štai keletas realių neuroninių tinklų programų, kurias turite žinoti:
1. Kalbos ir balso atpažinimas
Kalbos atpažinimą šiandien galima rasti daugelyje programų. Kalbos ir balso atpažinimą galima rasti namų automatizavimo, laisvų rankų įrangos, Kompiuteriniai žaidimaiir virtualią pagalbą. Pagalvokite apie Siri ir Alexa. Šie virtualūs asistentai tapo įmanomi dėl pažangių neuroninių tinklų. Tokios platformos kaip Google ir „YouTube“ taip pat prideda paieškos balsu parinktį padėti vartotojams.
2. Sukčiavimo prevencija
Finansų srityje neuroniniai tinklai naudojami apgaulingiems sandoriams nustatyti. Kai kurie neuroniniai tinklai sukuria sistemas, kuriose tiria ankstesnes sąskaitos operacijas ir operacijų dažnumą, kad nustatytų, ar tai apgaulinga, ar ne. Neuroniniai tinklai taip pat nustato nesąžiningus sandorius pagal sandorio dydį ir sandoryje dalyvaujančio mažmenininko rūšį.
Taip pat skaitykite: 13 geriausių balso keitimo programų, skirtų „Android“ ir „iPhone“, 2021 m
3. elektroninė prekyba
Neuroninio tinklo programa šioje pramonės šakoje daugiau dėmesio skiria svetainės lankytojo vartotojo patirties suasmeninimui. Didelės elektroninės prekybos platformos naudoja dirbtinį intelektą, kad parodytų susijusius ir rekomenduojamus produktus, kuriuos asmuo gali būti suinteresuotas įsigyti. Ji taip pat rengia produktų rekomendacijas, pagrįstas vartotojų elgesiu ir ankstesniais pirkiniais.
4. Kibernetinė sauga
Neuroniniai tinklai taip pat plačiai naudojami apsaugoti kompiuterius nuo virusų. Neuroniniai tinklai apsaugo kompiuterį nuo kibernetinių atakų nustatydami, ar USB įrenginys yra sugedęs, ar jame nėra virusų ar kenkėjiškų programų. Jis taip pat naudojamas nulinės dienos pažeidžiamumui išnaudoti.
5. Teksto klasifikavimas ir skirstymas į kategorijas
Teksto klasifikavimas daugiausia naudojamas žiniatinklio paieškai, informacijos filtravimui ir kalbos identifikavimui. Teksto klasifikavimas ir skirstymas į kategorijas taip pat gali būti naudojamas svetainės turiniui ir dokumentams tvarkyti jūsų sistemoje. Pavyzdžiui, galite tvarkyti turinį pagal temas arba tvarkyti jas pagal prioritetą ar skubumą.
6. Akcijų rinkos prognozė
Daugelis veiksnių turi įtakos akcijų rinkos rezultatams. Neuroninis tinklas gali ištirti įvairius veiksnius ir numatyti kainas, kad padėtų prekybininkui apsispręsti dėl kito žingsnio. Šių taikomųjų programų kūrimas vis dar yra pradiniame etape, nes tinklas turėtų ištirti daug istorinių ir rinkos duomenų, kad būtų galima pagrįstai ir tiksliai prognozuoti.
7. Rinkodara
Neuroniniai tinklai taip pat naudojami tikslinėje rinkodaroje. Kai rinkodaros specialistas bando apibrėžti arba identifikuoti a tikslinė rinka, rinkos segmentavimo metodai naudojami siekiant suskirstyti potencialius klientus į atskiras grupes pagal tokius kriterijus kaip vartotojų elgsena, amžius, vieta ir kiti demografiniai rodikliai. Šiuos neuroninius tinklus galima užprogramuoti taip, kad jie tinkamai ir labiau suasmenintų ryšius su skirtingais segmentais.
Taip pat skaitykite: 13 geriausių rinkodaros programų, skirtų jūsų verslui reklamuoti ir paskatinti
Santrauka
Neuroniniai tinklai yra vertingi įrankiai pramonės šakoms, įmonėms ir asmenims. Rinkodaros specialistams tai gali padėti suasmeninti strategijas ir paskatinti pakartotinius pirkinius iš ankstesnių klientų. Tai taip pat gali padėti biržos prekiautojams apsispręsti dėl kito žingsnio. Bankai naudoja neuroninius tinklus sukčiavimo aptikimui ir kibernetiniam saugumui.
Galbūt nežinote, kad jau naudojate sistemą, kuri naudoja neuroninius tinklus. Jį galima rasti telefono ar namų valdymo sistemos kalbos ir balso atpažinimo programėlėse. Kai perkate internetu, neuroniniai tinklai pateikia produktų rekomendacijas, pagrįstas naujausiais pirkiniais ar elgesiu.
Jei jums įdomu, kodėl jūsų „Facebook“ sklaidos kanalas staiga prisipildo skelbimų apie odos priežiūros produktus, įsigijus drėkinamąjį kremą internetinėje parduotuvėje, tuomet ką tik matėte, kaip veikia neuroniniai tinklai.