Dyplæring brukes i avansert teknologi i dag som selvkjørende biler, visuell gjenkjenning og svindeloppdagelse. Deep learning er en maskinlæringsmetode basert på kunstige nevrale nettverk. Det finnes mange forskjellige typer nevrale nettverk, og en av dem er det tilbakevendende nevrale nettverket som brukes til talesøk-applikasjoner.
I et tilbakevendende nevralt nettverk er viktigheten av LSTMer eller langtidsminnenettverk bør vektlegges fordi det fungerer som utvidelse. LSTM-er gjør det mulig for det tilbakevendende nevrale nettverket å huske innganger over en lang periode og lagre dem som informasjon i minnet slik en datamaskin kan.
Det er mange interessante ting om nevrale nettverk som programmerere bør vite. Hvis du vil vite hva som er de forskjellige virkelige anvendelsene av nevrale nettverk, les videre nedenfor.
Hva er et nevralt nettverk?
Kunstige nevrale nettverk er faktisk inspirert og modellert av den virkelige menneskelige hjernen. Den menneskelige hjernen har forskjellige små enheter kalt nevroner, som er koblet til et omfattende kollektivt nettverk. Hver enhet er relativt enkel, men hele nettverket kan løse enda mer kompliserte oppgaver når hver nevron fungerer sammen.
På den annen side er datamaskiner også sammensatt av nettverk som er bygd opp av mindre enheter, omtrent som lagene i en fysisk menneskelig hjerne. Et nevralt nettverk er et generelt begrep som brukes for å beskrive en klasse av kunstige nettverk som etterligner en eller flere naturlige menneskelige hjernefunksjoner som språk, dømmekraft, hukommelse, planlegging og tanke. Et kunstig nevralt nettverk kan betraktes som et kraftig superdatamaskin som opererer ved å kontrollere innganger (eller informasjon) og produsere utdata (eller resultater) som svar.
I hovedsak kan det betraktes som en kontrollenhet som tar informasjon og behandler den for å komme med en programmert respons. Denne funksjonen er det som gjør kunstige nevrale nettverk til et så fascinerende verktøy.
Ta eksemplet med en stemmegjenkjenningsprogramvare som gjenkjenner en bestemt tale. Talen føres gjennom til det første inputlaget (database for databasert stemmegjenkjenning), hvor den analyseres. Den andre inngangen (eller teksten) legges så til det andre skjulte laget, og så videre til ønsket utgang er oppnådd.
Det fine med dette systemet er at hver stemme kan trekkes ut separat, uten bekymring for forholdet mellom dem. Utgangslaget trenger bare å mates med rå taledata for å hjelpe den kunstige nevrale nettverksoperasjonen. Når den ønskede utgangen er oppnådd, sendes den videre til det tredje inputlaget, som analyserer talen grundigere.
Hvor brukes nevrale nettverk?
I dag revolusjonerer nevrale nettverk dagliglivet og virksomheten, og leverer fantastiske nye nivåer av kunstig intelligens (AI) til bransjer overalt. Disse nettverkene utvikles av flere grunner. Dette inkluderer forbedring av effektiviteten til maskinlæring og teknologiens evne til å løse daglige menneskelige utfordringer og aktiviteter.
Nevrale nettverk er utviklet slik at en datamaskin eller et system kan fungere som en menneskelig hjerne. Når det nevrale nettverket er trent basert på gitte input, kan du dra nytte av de ønskede resultatene. Her er noen virkelige applikasjoner av nevrale nettverk du trenger å vite om:
1. Tale- og stemmegjenkjenning
Talegjenkjenning finnes i mange applikasjoner i dag. Tale- og stemmegjenkjenning finnes i hjemmeautomatisering, håndfri databehandling, videospill, og virtuell assistanse. Bare tenk på Siri og Alexa. Disse virtuelle assistentene er gjort mulig på grunn av avanserte nevrale nettverk. Plattformer som Google og YouTube legger også til et talesøk-alternativ for å hjelpe brukere.
2. Forebygging av svindel
Innen finans brukes nevrale nettverk for å fastslå uredelige transaksjoner. Noen nevrale nettverk lager systemer der de studerer tidligere kontotransaksjoner og frekvensen av transaksjonene for å avgjøre om det er uredelig eller ikke. Nevrale nettverk bestemmer også uredelige transaksjoner gjennom størrelsen på transaksjonen og typen forhandler som er involvert i transaksjonen.
Les også: Topp 13 beste stemmevekslerapper for Android og iPhone i 2021
3. e-handel
Den nevrale nettverksapplikasjonen i denne bransjen fokuserer mer på å tilpasse brukeropplevelsen til en besøkende på nettstedet. Store e-handelsplattformer bruker kunstig intelligens for å vise relaterte og anbefalte produkter som en person kan være interessert i å kjøpe. Den samler også produktanbefalinger basert på forbrukeratferd og tidligere kjøp.
4. Cybersikkerhet
Nevrale nettverk er også mye vant til beskytte datamaskiner mot virus. Nevrale nettverk beskytter en datamaskin mot cyberangrep ved å avgjøre om en USB-enhet er defekt eller om den inneholder virus eller skadelig programvare. Den brukes også til å utnytte nulldagssårbarheter.
5. Tekstklassifisering og kategorisering
Tekstklassifisering brukes hovedsakelig i nettsøk, informasjonsfiltrering og språkidentifikasjon. Tekstklassifisering og kategorisering kan også brukes til å organisere nettstedinnhold og dokumenter på systemet ditt. Du kan for eksempel organisere innhold etter emner eller administrere dem basert på prioritet eller haster.
6. Børsprediksjon
Mange faktorer påvirker ytelsen til aksjemarkedet. Et nevralt nettverk kan undersøke forskjellige faktorer og forutsi priser for å hjelpe en trader med å bestemme seg for neste trekk. Utviklingen av disse applikasjonene er fortsatt i startfasen ettersom nettverket bør studere et stort volum av historiske data og markedsdata for å gjøre en fornuftig og nøyaktig prediksjon.
7. Markedsføring
Nevrale nettverk brukes også i målmarkedsføring. Når en markedsfører prøver å definere eller identifisere en målgruppe, brukes markedssegmenteringsmetoder for å dele potensielle kunder inn i distinkte grupper basert på kriterier som forbrukeratferd, alder, plassering og annen demografi. Disse nevrale nettverkene kan programmeres til å engasjere seg med forskjellige segmenter på en passende og mer personlig måte.
Les også: 13 beste markedsføringsapper for å markedsføre og drive virksomheten din
Sammendrag
Nevrale nettverk er verdifulle verktøy for bransjer, bedrifter og enkeltpersoner. For markedsførere kan det hjelpe dem med å tilpasse strategier og oppmuntre til gjentatte kjøp fra tidligere kunder. Det kan også hjelpe aksjehandlere med å bestemme deres neste trekk. Banker har brukt nevrale nettverk for svindeloppdagelse og cybersikkerhet.
Du vet kanskje ikke at du allerede bruker et system som bruker nevrale nettverk. Den kan finnes i tale- og stemmegjenkjenningsapper på telefonen eller hjemmekontrollsystemet. Når du handler på nettet, gir nevrale nettverk deg produktanbefalinger basert på nylige kjøp eller oppførsel.
Hvis du lurer på hvorfor Facebook-feeden din plutselig er fylt med annonser om hudpleieprodukter etter å ha kjøpt en fuktighetskrem fra en nettbutikk, så har du nettopp sett nevrale nettverk på jobb.