Învățarea profundă este folosită în tehnologiile avansate în zilele noastre, cum ar fi mașinile cu conducere autonomă, recunoașterea vizuală și detectarea fraudelor. Învățarea profundă este o metodă de învățare automată bazată pe rețele neuronale artificiale. Există multe tipuri diferite de rețele neuronale, iar una dintre ele este rețeaua neuronală recurentă utilizată pentru aplicații de căutare vocală.
Într-o rețea neuronală recurentă, importanța LSTM-urilor sau rețelele de memorie pe termen lung trebuie subliniate deoarece funcționează ca extensie a acesteia. LSTM-urile permit rețelei neuronale recurente să-și amintească intrările pe o perioadă lungă și să le stocheze ca informații în memoria sa, așa cum o poate face un computer.
Există multe lucruri interesante despre rețelele neuronale pe care programatorii ar trebui să le cunoască. Dacă doriți să știți care sunt diferitele aplicații reale ale rețelelor neuronale, citiți mai jos.
Ce este o rețea neuronală?
Rețelele neuronale artificiale sunt de fapt inspirate și modelate de creierul uman real. Creierul uman are diferite unități mici numite neuroni, care sunt conectate la o rețea colectivă extinsă. Fiecare unitate este relativ simplă, dar întreaga rețea poate rezolva sarcini și mai complicate atunci când fiecare neuron funcționează împreună.
Pe de altă parte, computerele sunt, de asemenea, compuse din rețele care sunt formate din unități mai mici, la fel ca straturile dintr-un creier uman fizic. O rețea neuronală este un termen general folosit pentru a descrie o clasă de rețele artificiale care imită una sau mai multe funcții naturale ale creierului uman, cum ar fi limbajul, judecata, memoria, planificarea și gândirea. O rețea neuronală artificială poate fi considerată o puternică supercalculator care operează controlând intrările (sau informațiile) și producând rezultate (sau rezultate) ca răspuns.
În esență, poate fi gândită ca o unitate de control care preia informații și o procesează pentru a veni cu un răspuns programat. Această funcție este ceea ce face rețelele neuronale artificiale un instrument atât de fascinant.
Luați exemplul unui software de recunoaștere a vocii care recunoaște o anumită vorbire. Vorbirea este transmisă la primul strat de intrare (bază de date computerizată de recunoaștere a vocii), unde este analizată. A doua intrare (sau text) este apoi adăugată celui de-al doilea strat ascuns și așa mai departe până când se obține rezultatul dorit.
Frumusețea acestui sistem este că fiecare voce poate fi extrasă separat, fără a se preocupa de relația dintre ele. Stratul de ieșire trebuie doar alimentat cu datele brute de vorbire pentru a ajuta funcționarea rețelei neuronale artificiale. Odată ce rezultatul dorit este obținut, acesta este transmis celui de-al treilea strat de intrare, care analizează vorbirea mai amănunțit.
Unde sunt aplicate rețelele neuronale?
Astăzi, rețelele neuronale revoluționează viața de zi cu zi și afacerile, oferind noi niveluri uimitoare de inteligență artificială (AI) pentru industriile de pretutindeni. Aceste rețele sunt dezvoltate din mai multe motive. Aceasta include îmbunătățirea eficienței învățării automate și a capacității tehnologiei de a rezolva provocările și activitățile umane de zi cu zi.
Rețelele neuronale sunt dezvoltate astfel încât un computer sau un sistem să poată funcționa ca un creier uman. Odată ce rețeaua neuronală este antrenată pe baza intrărilor date, puteți beneficia de rezultatele dorite. Iată câteva aplicații reale ale rețelelor neuronale despre care trebuie să știți:
1. Recunoașterea vorbirii și a vocii
Recunoașterea vorbirii poate fi găsită în multe aplicații astăzi. Recunoașterea vorbirii și a vocii pot fi găsite în automatizarea locuinței, calcularea mâinilor libere, jocuri video, și asistență virtuală. Gândește-te doar la Siri și Alexa. Acești asistenți virtuali sunt posibili datorită rețelelor neuronale avansate. Platforme precum Google și YouTube adaugă și o opțiune de căutare vocală pentru a ajuta utilizatorii.
2. Prevenirea fraudei
În finanțe, rețelele neuronale sunt folosite pentru a determina tranzacțiile frauduloase. Unele rețele neuronale creează sisteme în care studiază tranzacțiile anterioare ale contului și frecvența tranzacțiilor pentru a determina dacă este frauduloasă sau nu. Rețelele neuronale determină și tranzacțiile frauduloase prin dimensiunea tranzacției și tipul de comerciant implicat în tranzacție.
Citește și: Top 13 cele mai bune aplicații de schimbare a vocii pentru Android și iPhone în 2021
3. eCommerce
Aplicația de rețea neuronală din această industrie se concentrează mai mult pe personalizarea experienței utilizatorului unui vizitator al site-ului. Platformele mari de comerț electronic folosesc inteligența artificială pentru a afișa produse similare și recomandate pe care o persoană ar putea fi interesată să le achiziționeze. De asemenea, compilează recomandări de produse bazate pe comportamentul consumatorilor și pe achizițiile anterioare.
4. Securitate cibernetică
Rețelele neuronale sunt, de asemenea, utilizate pe scară largă proteja computerele de viruși. Rețelele neuronale protejează un computer de atacurile cibernetice determinând dacă un dispozitiv USB este defect sau dacă conține viruși sau malware. Este, de asemenea, folosit pentru exploatarea vulnerabilităților zero-day.
5. Clasificarea și clasificarea textului
Clasificarea textului este utilizată în principal în căutarea pe web, filtrarea informațiilor și identificarea limbii. Clasificarea și clasificarea textului pot fi, de asemenea, utilizate pentru a organiza conținutul site-ului web și documentele din sistemul dvs. De exemplu, puteți organiza conținutul pe subiecte sau le puteți gestiona în funcție de prioritate sau urgență.
6. Predicția pieței de valori
Mulți factori afectează performanța pieței de valori. O rețea neuronală poate examina diferiți factori și poate prezice prețurile pentru a ajuta un comerciant să decidă asupra următoarei mișcări. Dezvoltarea acestor aplicații este încă în faza inițială, deoarece rețeaua ar trebui să studieze un volum mare de date istorice și de piață pentru a face o predicție sensibilă și precisă.
7. Marketing
Rețelele neuronale sunt, de asemenea, folosite în marketingul țintă. Când un agent de marketing încearcă să definească sau să identifice un piața țintă, metodele de segmentare a pieței sunt utilizate pentru a împărți clienții potențiali în grupuri distincte pe baza unor criterii precum comportamentul consumatorilor, vârsta, locația și alte date demografice. Aceste rețele neuronale pot fi programate să se angajeze cu diferite segmente într-un mod adecvat și mai personalizat.
Citește și: 13 cele mai bune aplicații de marketing pentru a vă promova și a conduce afacerea
rezumat
Rețelele neuronale sunt instrumente valoroase pentru industrii, companii și persoane fizice. Pentru agenții de marketing, îi poate ajuta să personalizeze strategiile și să încurajeze achizițiile repetate de la clienții anteriori. De asemenea, poate ajuta comercianții de acțiuni să decidă asupra următoarei mișcări. Băncile au folosit rețele neuronale pentru detectarea fraudelor și securitatea cibernetică.
Este posibil să nu știți că utilizați deja un sistem care utilizează rețele neuronale. Poate fi găsit în aplicațiile de recunoaștere a vorbirii și a vocii de pe telefonul dvs. sau sistemul de control de acasă. Când faceți cumpărături online, rețelele neuronale vă oferă recomandări de produse bazate pe achizițiile sau comportamentul dvs. recente.
Dacă te întrebi de ce feedul tău Facebook este brusc plin de reclame despre produse de îngrijire a pielii după ce ai cumpărat o cremă hidratantă dintr-un magazin online, atunci tocmai ai fost martor la rețelele neuronale la locul de muncă.