Głębokie uczenie jest obecnie wykorzystywane w zaawansowanych technologiach, takich jak autonomiczne samochody, rozpoznawanie wizualne i wykrywanie oszustw. Głębokie uczenie to metoda uczenia maszynowego oparta na sztucznych sieciach neuronowych. Istnieje wiele różnych typów sieci neuronowych, a jednym z nich jest rekurencyjna sieć neuronowa używana do aplikacje wyszukiwania głosowego.
W rekurencyjnej sieci neuronowej znaczenie LSTM lub długotrwała pamięć krótkotrwała, ponieważ działa ona jako jej rozszerzenie. LSTM umożliwiają powtarzającej się sieci neuronowej zapamiętywanie danych wejściowych przez długi czas i przechowywanie ich jako informacji w swojej pamięci, tak jak może to zrobić komputer.
Jest wiele interesujących rzeczy na temat sieci neuronowych, które programiści powinni wiedzieć. Jeśli chcesz wiedzieć, jakie są różne rzeczywiste zastosowania sieci neuronowych, przeczytaj poniżej.
Co to jest sieć neuronowa?
Sztuczne sieci neuronowe są w rzeczywistości inspirowane i modelowane przez prawdziwy ludzki mózg. Ludzki mózg ma różne małe jednostki zwane neuronami, które są połączone z rozległą zbiorową siecią. Każda jednostka jest stosunkowo prosta, ale cała sieć może rozwiązywać jeszcze bardziej skomplikowane zadania, gdy każdy neuron działa razem.
Z drugiej strony komputery składają się również z sieci, które składają się z mniejszych jednostek, podobnie jak warstwy w fizycznym ludzkim mózgu. Sieć neuronowa to ogólny termin używany do opisania klasy sztucznych sieci, które naśladują jedną lub więcej naturalnych funkcji ludzkiego mózgu, takich jak język, ocena, pamięć, planowanie i myślenie. Sztuczną sieć neuronową można uznać za potężną superkomputer który działa poprzez kontrolowanie danych wejściowych (lub informacji) i wytwarzanie w odpowiedzi wyników (lub rezultatów).
Zasadniczo można go traktować jako jednostkę sterującą, która pobiera informacje i przetwarza je w celu uzyskania zaprogramowanej reakcji. Ta funkcja sprawia, że sztuczne sieci neuronowe są tak fascynującym narzędziem.
Weźmy na przykład oprogramowanie do rozpoznawania głosu, które rozpoznaje konkretną mowę. Mowa jest przekazywana do pierwszej warstwy wejściowej (bazy danych komputerowego rozpoznawania głosu), gdzie jest analizowana. Drugie wejście (lub tekst) jest następnie dodawane do drugiej ukrytej warstwy i tak dalej, aż do uzyskania żądanego wyniku.
Piękno tego systemu polega na tym, że każdy głos można wyodrębnić osobno, bez troski o relacje między nimi. Warstwa wyjściowa musi być tylko zasilana nieprzetworzonymi danymi mowy, aby wspomóc działanie sztucznej sieci neuronowej. Po uzyskaniu pożądanego sygnału wyjściowego jest on przekazywany do trzeciej warstwy wejściowej, która dokładniej analizuje mowę.
Gdzie są stosowane sieci neuronowe?
Obecnie sieci neuronowe rewolucjonizują codzienne życie i biznes, zapewniając niesamowite nowe poziomy sztuczna inteligencja (AI) do branż na całym świecie. Sieci te są opracowywane z kilku powodów, w tym poprawy wydajności uczenia maszynowego i zdolności technologii do rozwiązywania codziennych wyzwań i działań ludzkich.
Sieci neuronowe są opracowywane tak, aby komputer lub system działał jak ludzki mózg. Gdy sieć neuronowa zostanie wytrenowana na podstawie danych wejściowych, możesz skorzystać z pożądanych wyników. Oto kilka rzeczywistych zastosowań sieci neuronowych, o których musisz wiedzieć:
1. Rozpoznawanie mowy i głosu
Rozpoznawanie mowy można dziś znaleźć w wielu aplikacjach. Rozpoznawanie mowy i głosu można znaleźć w automatyce domowej, komputerach bez użycia rąk, Gry wideooraz wirtualna pomoc. Pomyśl tylko o Siri i Alexie. Ci wirtualni asystenci są możliwi dzięki zaawansowanym sieciom neuronowym. Platformy takie jak Google i YouTube dodaje również opcję wyszukiwania głosowego aby pomóc użytkownikom.
2. Zapobieganie oszustwom
W finansach sieci neuronowe są wykorzystywane do wykrywania nieuczciwych transakcji. Niektóre sieci neuronowe tworzą systemy, w których badają przeszłe transakcje na kontach i częstotliwość transakcji, aby określić, czy są one fałszywe, czy nie. Sieci neuronowe określają również nieuczciwe transakcje na podstawie wielkości transakcji i rodzaju detalisty zaangażowanego w transakcję.
Przeczytaj także: Top 13 najlepszych aplikacji do zmiany głosu na Androida i iPhone'a w 2021 r.
3. handel elektroniczny
Zastosowanie sieci neuronowych w tej branży koncentruje się bardziej na personalizacji doświadczenia użytkownika odwiedzającego witrynę. Duże platformy eCommerce wykorzystują sztuczną inteligencję do pokazywania powiązanych i polecanych produktów, którymi dana osoba może być zainteresowana zakupem. Opracowuje również rekomendacje produktów na podstawie zachowań konsumentów i wcześniejszych zakupów.
4. Bezpieczeństwo cybernetyczne
Sieci neuronowe są również szeroko stosowane do chronić komputery przed wirusami. Sieci neuronowe chronią komputer przed cyberatakami, określając, czy urządzenie USB jest uszkodzone lub zawiera wirusy lub złośliwe oprogramowanie. Jest również używany do wykorzystywania luk zero-day.
5. Klasyfikacja i kategoryzacja tekstu
Klasyfikacja tekstu jest używana głównie w wyszukiwaniu w sieci, filtrowaniu informacji i identyfikacji języka. Klasyfikacji i kategoryzacji tekstu można również używać do organizowania treści witryny i dokumentów w systemie. Na przykład możesz organizować treści według tematów lub zarządzać nimi na podstawie priorytetu lub pilności.
6. Prognozy giełdowe
Na zachowanie giełdy wpływa wiele czynników. Sieć neuronowa może badać różne czynniki i przewidywać ceny, aby pomóc traderowi w podjęciu decyzji o kolejnym ruchu. Rozwój tych aplikacji jest wciąż w początkowej fazie, ponieważ sieć powinna badać dużą ilość danych historycznych i rynkowych, aby dokonać rozsądnej i dokładnej prognozy.
7. Marketing
Sieci neuronowe są również wykorzystywane w marketingu docelowym. Gdy marketer próbuje zdefiniować lub zidentyfikować rynek docelowy, metody segmentacji rynku służą do podziału potencjalnych klientów na odrębne grupy na podstawie kryteriów, takich jak zachowanie konsumentów, wiek, lokalizacja i inne dane demograficzne. Te sieci neuronowe można zaprogramować tak, aby współpracowały z różnymi segmentami w odpowiedni i bardziej spersonalizowany sposób.
Przeczytaj także: 13 najlepszych aplikacji marketingowych do promowania i napędzania Twojej firmy
Streszczenie
Sieci neuronowe to cenne narzędzia dla przemysłu, firm i osób prywatnych. Marketerom może pomóc w personalizacji strategii i zachęceniu do ponownych zakupów od poprzednich klientów. Może również pomóc inwestorom giełdowym w podjęciu decyzji o kolejnym ruchu. Banki wykorzystują sieci neuronowe do wykrywania oszustw i cyberbezpieczeństwa.
Możesz nie wiedzieć, że korzystasz już z systemu korzystającego z sieci neuronowych. Można go znaleźć w aplikacjach do rozpoznawania mowy i głosu w telefonie lub systemie sterowania domem. Kiedy robisz zakupy online, sieci neuronowe dostarczają rekomendacje produktów na podstawie Twoich ostatnich zakupów lub zachowań.
Jeśli zastanawiasz się, dlaczego Twój kanał na Facebooku jest nagle wypełniony reklamami produktów do pielęgnacji skóry po zakupie kremu nawilżającego w sklepie internetowym, to właśnie byłeś świadkiem działania sieci neuronowych.