Deep learning wordt tegenwoordig gebruikt in geavanceerde technologie, zoals zelfrijdende auto's, visuele herkenning en fraudedetectie. Deep learning is een machine learning-methode op basis van kunstmatige neurale netwerken. Er zijn veel verschillende soorten neurale netwerken, en een daarvan is het terugkerende neurale netwerk dat wordt gebruikt voor: spraakgestuurde zoektoepassingen.
In een terugkerend neuraal netwerk, belang van LSTM's of lange-kortetermijngeheugennetwerken moeten worden benadrukt omdat het als verlengstuk werkt. LSTM's stellen het terugkerende neurale netwerk in staat om invoer over een lange periode te onthouden en deze als informatie in het geheugen op te slaan zoals een computer dat kan.
Er zijn veel interessante dingen over neurale netwerken die programmeurs zouden moeten weten. Als je wilt weten wat de verschillende real-life toepassingen van neurale netwerken zijn, lees dan hieronder verder.
Wat is een neuraal netwerk?
Kunstmatige neurale netwerken zijn eigenlijk geïnspireerd en gemodelleerd door het echte menselijke brein. Het menselijk brein heeft verschillende kleine eenheden, neuronen genaamd, die verbonden zijn met een uitgebreid collectief netwerk. Elke eenheid is relatief eenvoudig, maar het hele netwerk kan nog ingewikkelder taken oplossen wanneer elk neuron samen functioneert.
Aan de andere kant zijn computers ook samengesteld uit netwerken die zijn opgebouwd uit kleinere eenheden, net zoals de lagen in een fysiek menselijk brein. Een neuraal netwerk is een algemene term die wordt gebruikt om een klasse van kunstmatige netwerken te beschrijven die een of meer natuurlijke menselijke hersenfuncties nabootsen, zoals taal, oordeel, geheugen, planning en denken. Een kunstmatig neuraal netwerk kan worden gezien als een krachtig supercomputer die werkt door input (of informatie) te controleren en als reactie daarop output (of resultaten) te produceren.
In wezen kan het worden gezien als een besturingseenheid die informatie opneemt en verwerkt om met een geprogrammeerd antwoord te komen. Deze functie maakt kunstmatige neurale netwerken zo'n fascinerend hulpmiddel.
Neem het voorbeeld van spraakherkenningssoftware die een bepaalde spraak herkent. De spraak wordt doorgestuurd naar de eerste invoerlaag (computergestuurde spraakherkenningsdatabase), waar het wordt geanalyseerd. De tweede invoer (of tekst) wordt dan toegevoegd aan de tweede verborgen laag, enzovoort totdat de gewenste uitvoer is verkregen.
Het mooie van dit systeem is dat elke stem afzonderlijk kan worden geëxtraheerd, zonder zorg voor de relatie tussen hen. De uitvoerlaag hoeft alleen te worden gevoed met de onbewerkte spraakgegevens om de kunstmatige neurale netwerkwerking te ondersteunen. Zodra de gewenste uitvoer is verkregen, wordt deze doorgegeven aan de derde invoerlaag, die de spraak grondiger analyseert.
Waar worden neurale netwerken toegepast?
Tegenwoordig zorgen neurale netwerken voor een revolutie in het dagelijks leven en het bedrijfsleven, en leveren ze verbazingwekkende nieuwe niveaus van kunstmatige intelligentie (AI) naar industrieën overal. Deze netwerken worden om verschillende redenen ontwikkeld. Dit omvat het verbeteren van de efficiëntie van machine learning en het vermogen van technologie om dagelijkse menselijke uitdagingen en activiteiten op te lossen.
Neurale netwerken zijn ontwikkeld zodat een computer of systeem kan werken als een menselijk brein. Zodra het neurale netwerk is getraind op basis van gegeven invoer, kunt u profiteren van de gewenste resultaten. Hier zijn enkele real-life toepassingen van neurale netwerken die u moet kennen:
1. Spraak- en stemherkenning
Spraakherkenning is tegenwoordig in veel toepassingen te vinden. Spraak- en spraakherkenning vind je in domotica, handsfree computeren, computerspelletjes, en virtuele hulp. Denk maar aan Siri en Alexa. Deze virtuele assistenten worden mogelijk gemaakt door geavanceerde neurale netwerken. Platformen zoals Google en YouTube voegt ook een optie voor gesproken zoekopdrachten toe gebruikers te helpen.
2. Fraudepreventie
In de financiële wereld worden neurale netwerken gebruikt om frauduleuze transacties vast te stellen. Sommige neurale netwerken creëren systemen waarin ze eerdere accounttransacties en de frequentie van de transacties bestuderen om te bepalen of het frauduleus is of niet. Neurale netwerken bepalen ook frauduleuze transacties aan de hand van de omvang van de transactie en het soort detailhandelaar dat bij de transactie betrokken is.
Lees ook: Top 13 beste Voice Changer-apps voor Android en iPhone in 2021
3. e-commerce
De neurale netwerktoepassing in deze branche richt zich meer op het personaliseren van de gebruikerservaring van een sitebezoeker. Grote e-commerceplatforms gebruiken kunstmatige intelligentie om gerelateerde en aanbevolen producten te tonen die een persoon mogelijk zou willen kopen. Het stelt ook productaanbevelingen samen op basis van consumentengedrag en eerdere aankopen.
4. Cyberbeveiliging
Neurale netwerken worden ook veel gebruikt om computers beschermen tegen virussen. Neurale netwerken beschermen een computer tegen cyberaanvallen door te bepalen of een USB-apparaat defect is of virussen of malware bevat. Het wordt ook gebruikt om zero-day-kwetsbaarheden te misbruiken.
5. Tekstclassificatie en categorisering
Tekstclassificatie wordt voornamelijk gebruikt bij zoeken op internet, informatiefiltering en taalidentificatie. Tekstclassificatie en categorisering kunnen ook worden gebruikt om website-inhoud en documenten op uw systeem te ordenen. U kunt bijvoorbeeld inhoud ordenen op onderwerp of beheren op basis van prioriteit of urgentie.
6. Voorspelling van de aandelenmarkt
Veel factoren zijn van invloed op de prestaties van de aandelenmarkt. Een neuraal netwerk kan verschillende factoren onderzoeken en prijzen voorspellen om een handelaar te helpen beslissen over hun volgende zet. De ontwikkeling van deze toepassingen bevindt zich nog in de beginfase, aangezien het netwerk een grote hoeveelheid historische en marktgegevens moet bestuderen om een verstandige en nauwkeurige voorspelling te kunnen doen.
7. marketing
Neurale netwerken worden ook gebruikt in targetmarketing. Wanneer een marketeer een doelmarkt, worden marktsegmentatiemethoden gebruikt om potentiële klanten in verschillende groepen te verdelen op basis van criteria zoals consumentengedrag, leeftijd, locatie en andere demografische gegevens. Deze neurale netwerken kunnen worden geprogrammeerd om op een passende en meer gepersonaliseerde manier met verschillende segmenten in contact te komen.
Lees ook: 13 beste marketing-apps om uw bedrijf te promoten en te stimuleren
Overzicht
Neurale netwerken zijn waardevolle hulpmiddelen voor industrieën, bedrijven en individuen. Voor marketeers kan het hen helpen strategieën te personaliseren en herhalingsaankopen van eerdere klanten aan te moedigen. Het kan beurshandelaren ook helpen beslissen over hun volgende zet. Banken gebruiken neurale netwerken voor fraudedetectie en cyberbeveiliging.
Je weet misschien niet dat je al een systeem gebruikt dat neurale netwerken gebruikt. Het is te vinden in spraak- en spraakherkenningsapps op je telefoon of huisbedieningssysteem. Wanneer u online winkelt, bieden neurale netwerken u productaanbevelingen op basis van uw recente aankopen of gedrag.
Als je je afvraagt waarom je Facebook-feed plotseling vol staat met advertenties over huidverzorgingsproducten nadat je een vochtinbrengende crème in een online winkel hebt gekocht, dan heb je zojuist neurale netwerken aan het werk gezien.