Globoko učenje se danes uporablja v napredni tehnologiji, kot so samovozeči avtomobili, vizualno prepoznavanje in odkrivanje goljufij. Globoko učenje je metoda strojnega učenja, ki temelji na umetnih nevronskih mrežah. Obstaja veliko različnih vrst nevronskih mrež in ena od njih je ponavljajoča se nevronska mreža aplikacije za glasovno iskanje.
V ponavljajoči se nevronski mreži, pomembnosti LSTM ali mreže kratkoročnega spomina je treba poudariti, ker deluje kot njegov podaljšek. LSTM omogočajo ponavljajoči se nevronski mreži, da si zapomni vhode v daljšem časovnem obdobju in jih shrani kot informacije v svoj pomnilnik, kot lahko računalnik.
O nevronskih omrežjih je veliko zanimivih stvari, ki bi jih morali programerji vedeti. Če želite vedeti, katere so različne resnične uporabe nevronskih mrež, preberite spodaj.
Kaj je nevronska mreža?
Umetne nevronske mreže so pravzaprav navdihnjene in modelirane s pravimi človeškimi možgani. Človeški možgani imajo različne majhne enote, imenovane nevroni, ki so povezani v obsežno kolektivno mrežo. Vsaka enota je razmeroma preprosta, vendar lahko celotno omrežje rešuje še bolj zapletene naloge, če vsak nevron deluje skupaj.
Po drugi strani pa so računalniki sestavljeni tudi iz omrežij, ki so sestavljena iz manjših enot, podobno kot plasti v fizičnih človeških možganih. Nevronska mreža je splošni izraz, ki se uporablja za opis razreda umetnih omrežij, ki posnemajo eno ali več naravnih človeških možganskih funkcij, kot so jezik, presoja, spomin, načrtovanje in misel. Umetno nevronsko mrežo si lahko predstavljamo kot močno superračunalnik ki deluje tako, da nadzoruje vložke (ali informacije) in kot odgovor proizvaja rezultate (ali rezultate).
V bistvu si ga lahko predstavljamo kot krmilno enoto, ki sprejema informacije in jih obdeluje, da pride do programiranega odziva. Ta funkcija je tisto, zaradi česar so umetne nevronske mreže tako fascinantno orodje.
Vzemite primer programske opreme za prepoznavanje glasu, ki prepozna določen govor. Govor se dovaja do prvega vhodnega sloja (računana baza podatkov za prepoznavanje glasu), kjer se analizira. Drugi vnos (ali besedilo) se nato doda drugi skriti plasti in tako naprej, dokler ne dobimo želenega rezultata.
Lepota tega sistema je v tem, da je mogoče vsak glas izločiti ločeno, brez skrbi za odnos med njima. Izhodni sloj je treba napajati samo z neobdelanimi govornimi podatki, da bi pomagali delovanju umetne nevronske mreže. Ko je želeni rezultat dosežen, se ta prenese v tretji vhodni sloj, ki podrobneje analizira govor.
Kje se uporabljajo nevronske mreže?
Danes nevronske mreže revolucionirajo vsakdanje življenje in poslovanje ter prinašajo neverjetne nove ravni umetna inteligenca (AI) v industrije povsod. Ta omrežja se razvijajo iz več razlogov, to vključuje izboljšanje učinkovitosti strojnega učenja in sposobnost tehnologije za reševanje vsakodnevnih človeških izzivov in dejavnosti.
Nevronske mreže so razvite tako, da lahko računalnik ali sistem deluje kot človeški možgani. Ko se nevronska mreža usposobi na podlagi danih vhodov, lahko izkoristite želene rezultate. Tukaj je nekaj resničnih aplikacij nevronskih mrež, o katerih morate vedeti:
1. Prepoznavanje govora in glasu
Prepoznavanje govora je danes mogoče najti v številnih aplikacijah. Prepoznavanje govora in glasu je mogoče najti v avtomatizaciji doma, prostoročnem računalniku, video igre, in virtualno pomoč. Samo pomislite na Siri in Alexa. Ti virtualni pomočniki so omogočeni zaradi naprednih nevronskih mrež. Platforme, kot sta Google in YouTube doda tudi možnost glasovnega iskanja pomagati uporabnikom.
2. Preprečevanje goljufij
V financah se nevronske mreže uporabljajo za ugotavljanje goljufivih transakcij. Nekatere nevronske mreže ustvarjajo sisteme, v katerih preučujejo pretekle transakcije na računu in pogostost transakcij, da ugotovijo, ali so goljufive ali ne. Nevronske mreže določajo tudi goljufive transakcije prek velikosti transakcije in vrste trgovca na drobno, ki je vključen v transakcijo.
Preberite tudi: Top 13 najboljših aplikacij za spreminjanje glasu za Android in iPhone leta 2021
3. e-trgovina
Aplikacija nevronske mreže v tej panogi se bolj osredotoča na personalizacijo uporabniške izkušnje obiskovalca spletnega mesta. Velike platforme za e-trgovino uporabljajo umetno inteligenco za prikaz povezanih in priporočenih izdelkov, ki bi jih oseba morda zanimala za nakup. Zbira tudi priporočila izdelkov na podlagi vedenja potrošnikov in preteklih nakupov.
4. Spletna varnost
Pogosto se uporabljajo tudi nevronske mreže zaščitite računalnike pred virusi. Nevronska omrežja ščitijo računalnik pred kibernetskimi napadi tako, da ugotovijo, ali je naprava USB okvarjena ali vsebuje viruse ali zlonamerno programsko opremo. Uporablja se tudi za izkoriščanje ranljivosti ničelnega dne.
5. Razvrstitev in kategorizacija besedila
Klasifikacija besedil se uporablja predvsem pri spletnem iskanju, filtriranju informacij in identifikaciji jezika. Razvrstitev in kategorizacijo besedila lahko uporabite tudi za organizacijo vsebine in dokumentov spletnega mesta v vašem sistemu. Vsebino lahko na primer organizirate po temah ali jih upravljate glede na prednost ali nujnost.
6. Napoved borze
Številni dejavniki vplivajo na uspešnost borze. Nevronska mreža lahko preuči različne dejavnike in napove cene, da se trgovcu pomaga pri odločitvi o svoji naslednji potezi. Razvoj teh aplikacij je še vedno v začetni fazi, saj bi moralo omrežje preučiti veliko količino zgodovinskih in tržnih podatkov, da bi naredilo smiselno in natančno napoved.
7. Trženje
Nevronske mreže se uporabljajo tudi pri ciljnem trženju. Ko poskuša tržnik opredeliti ali identificirati a ciljni trg, metode segmentacije trga se uporabljajo za razdelitev potencialnih strank v različne skupine na podlagi meril, kot so vedenje potrošnikov, starost, lokacija in druga demografija. Te nevronske mreže je mogoče programirati za sodelovanje z različnimi segmenti na ustrezen in bolj prilagojen način.
Preberite tudi: 13 najboljših marketinških aplikacij za promocijo in spodbujanje vašega podjetja
Povzetek
Nevronske mreže so dragoceno orodje za industrije, podjetja in posameznike. Tržnikom lahko pomaga pri prilagajanju strategij in spodbuja ponovne nakupe prejšnjih strank. Delniškim trgovcem lahko pomaga tudi pri odločitvi o svoji naslednji potezi. Banke uporabljajo nevronske mreže za odkrivanje goljufij in kibernetsko varnost.
Morda ne veste, da že uporabljate sistem, ki uporablja nevronske mreže. Najdete ga v aplikacijah za prepoznavanje govora in glasu na vašem telefonu ali sistemu za nadzor doma. Ko nakupujete v spletu, vam nevronske mreže zagotovijo priporočila za izdelke na podlagi vaših nedavnih nakupov ali vedenja.
Če se sprašujete, zakaj je vaš Facebook vir nenadoma poln oglasov o izdelkih za nego kože po nakupu vlažilne kreme v spletni trgovini, ste pravkar bili priča nevronskim mrežam na delu.