В настоящее время глубокое обучение используется в передовых технологиях, таких как беспилотные автомобили, визуальное распознавание и обнаружение мошенничества. Глубокое обучение - это метод машинного обучения, основанный на искусственных нейронных сетях. Существует много разных типов нейронных сетей, одна из которых - рекуррентная нейронная сеть, используемая для приложения голосового поиска.
В рекуррентной нейронной сети важность LSTM или сети долговременной краткосрочной памяти следует выделить, потому что они работают как их расширение. LSTM позволяют повторяющейся нейронной сети запоминать входные данные в течение длительного периода и сохранять их как информацию в своей памяти, как это может сделать компьютер.
Программистам следует знать много интересного о нейронных сетях. Если вы хотите узнать, каковы различные практические применения нейронных сетей, читайте ниже.
Что такое нейронная сеть?
Искусственные нейронные сети на самом деле вдохновлены и смоделированы реальным человеческим мозгом. В человеческом мозге есть разные маленькие единицы, называемые нейронами, которые связаны с обширной коллективной сетью. Каждый блок относительно прост, но вся сеть может решать даже более сложные задачи, когда каждый нейрон функционирует вместе.
С другой стороны, компьютеры также состоят из сетей, состоящих из более мелких единиц, очень похожих на слои физического человеческого мозга. Нейронная сеть - это общий термин, используемый для описания класса искусственных сетей, которые имитируют одну или несколько естественных функций человеческого мозга, таких как язык, суждение, память, планирование и мышление. Искусственную нейронную сеть можно рассматривать как мощный суперкомпьютер который действует, управляя входными данными (или информацией) и производя выходные (или результаты) в ответ.
По сути, его можно рассматривать как блок управления, который принимает информацию и обрабатывает ее, чтобы выработать запрограммированный ответ. Эта функция делает искусственные нейронные сети таким увлекательным инструментом.
Возьмем, к примеру, программу распознавания голоса, которая распознает конкретную речь. Речь поступает на первый входной уровень (вычисляемая база данных распознавания голоса), где она анализируется. Затем второй ввод (или текст) добавляется ко второму скрытому слою и так далее, пока не будет получен желаемый результат.
Прелесть этой системы в том, что каждый голос можно извлекать отдельно, не заботясь об отношениях между ними. На выходной слой нужно подавать только необработанные речевые данные, чтобы помочь работе искусственной нейронной сети. Как только желаемый результат получен, он передается на третий входной уровень, который более тщательно анализирует речь.
Где применяются нейронные сети?
Сегодня нейронные сети революционизируют повседневную жизнь и бизнес, открывая новые удивительные уровни искусственный интеллект (AI) в отрасли повсюду. Эти сети разрабатываются по нескольким причинам, включая повышение эффективности машинного обучения и способность технологий решать повседневные человеческие проблемы и действия.
Нейронные сети разработаны таким образом, чтобы компьютер или система могли работать как человеческий мозг. После обучения нейронной сети на основе заданных входных данных вы можете получить желаемые результаты. Вот несколько реальных приложений нейронных сетей, о которых вам нужно знать:
1. Распознавание речи и голоса
Сегодня распознавание речи можно найти во многих приложениях. Распознавание речи и голоса можно найти в домашней автоматизации, компьютерах без помощи рук, видеоигры, и виртуальная помощь. Подумайте только о Сири и Алексе. Эти виртуальные помощники стали возможными благодаря продвинутым нейронным сетям. Платформы, такие как Google и YouTube также добавляет опцию голосового поиска чтобы помочь пользователям.
2. Предотвращение мошенничества
В финансах нейронные сети используются для определения мошеннических транзакций. Некоторые нейронные сети создают системы, в которых они изучают прошлые транзакции по счетам и частоту транзакций, чтобы определить, является ли это мошенничеством или нет. Нейронные сети также определяют мошеннические транзакции по размеру транзакции и типу продавца, участвующего в транзакции.
Читайте также: Топ-13 лучших приложений для изменения голоса для Android и iPhone в 2021 году
3. электронная коммерция
Приложение нейронной сети в этой отрасли больше ориентировано на персонализацию пользовательского опыта посетителя сайта. Крупные платформы электронной коммерции используют искусственный интеллект, чтобы показывать связанные и рекомендуемые товары, в покупке которых человек может быть заинтересован. Он также составляет рекомендации по продуктам, основанные на поведении потребителей и прошлых покупках.
4. Информационная безопасность
Нейронные сети также широко используются для защитить компьютеры от вирусов. Нейронные сети защищают компьютер от кибератак, определяя, неисправно ли USB-устройство, нет ли на нем вирусов или вредоносных программ. Он также используется для эксплуатации уязвимостей нулевого дня.
5. Классификация и категоризация текста
Классификация текста в основном используется при веб-поиске, фильтрации информации и идентификации языка. Классификацию и категоризацию текста также можно использовать для организации содержимого веб-сайтов и документов в вашей системе. Например, вы можете систематизировать контент по темам или управлять ими в зависимости от приоритета или срочности.
6. Прогноз фондового рынка
Многие факторы влияют на работу фондового рынка. Нейронная сеть может изучать различные факторы и прогнозировать цены, чтобы помочь трейдеру принять решение о следующем шаге. Разработка этих приложений все еще находится на начальной стадии, поскольку сеть должна изучить большой объем исторических и рыночных данных, чтобы сделать разумный и точный прогноз.
7. Маркетинг
Нейронные сети также используются в целевом маркетинге. Когда маркетолог пытается определить или идентифицировать целевой рынокметоды сегментации рынка используются для разделения потенциальных клиентов на отдельные группы на основе таких критериев, как поведение потребителей, возраст, местоположение и другие демографические данные. Эти нейронные сети можно запрограммировать для взаимодействия с различными сегментами подходящим и более персонализированным образом.
Читайте также: 13 лучших маркетинговых приложений для продвижения и развития вашего бизнеса
Резюме
Нейронные сети - ценные инструменты для промышленности, бизнеса и частных лиц. Для маркетологов это может помочь персонализировать стратегии и стимулировать повторные покупки от предыдущих клиентов. Это также может помочь биржевым трейдерам принять решение о своем следующем движении. Банки используют нейронные сети для обнаружения мошенничества и обеспечения кибербезопасности.
Возможно, вы не знаете, что уже используете систему, использующую нейронные сети. Его можно найти в приложениях для распознавания речи и голоса на телефоне или в системе управления домом. Когда вы делаете покупки в Интернете, нейронные сети предоставляют вам рекомендации по продуктам на основе ваших недавних покупок или поведения.
Если вам интересно, почему после покупки увлажняющего крема в интернет-магазине ваш канал Facebook внезапно заполняется рекламой о средствах по уходу за кожей, то вы только что стали свидетелями работы нейронных сетей.