Дубоко учење се данас користи у напредној технологији као што су аутомобили који се сами возе, визуелно препознавање и откривање превара. Дубоко учење је метода машинског учења заснована на вештачким неуронским мрежама. Постоји много различитих типова неуронских мрежа, а једна од њих је рекурентна неуронска мрежа за коју се користи апликације за гласовну претрагу.
У рекурентној неуронској мрежи, важност ЛСТМ-а или мреже краткорочног памћења треба нагласити јер ради као његов продужетак. ЛСТМ омогућавају понављајућој неуронској мрежи да памти улазе током дужег периода и складишти их као информације у својој меморији као што то може рачунар.
Постоји много занимљивих ствари о неуронским мрежама које програмери треба да знају. Ако желите да знате које су различите примене неуронских мрежа у стварном животу, прочитајте у наставку.
Шта је неуронска мрежа?
Вештачке неуронске мреже су заправо инспирисане и моделоване правим људским мозгом. Људски мозак има различите мале јединице које се називају неурони, који су повезани у широку колективну мрежу. Свака јединица је релативно једноставна, али цела мрежа може да реши још компликованије задатке када сваки неурон функционише заједно.
С друге стране, рачунари су такође састављени од мрежа које се састоје од мањих јединица, слично као слојеви у физичком људском мозгу. Неуронска мрежа је општи термин који се користи за описивање класе вештачких мрежа које опонашају једну или више природних функција људског мозга као што су језик, расуђивање, памћење, планирање и мисао. Вештачка неуронска мрежа може се сматрати моћном суперкомпјутер који функционише тако што контролише улазе (или информације) и производи излаз (или резултате) као одговор.
У суштини, може се сматрати контролном јединицом која узима информације и обрађује их да би дошла до програмираног одговора. Ова функција је оно што чини вештачке неуронске мреже тако фасцинантним алатом.
Узмимо пример софтвера за препознавање гласа који препознаје одређени говор. Говор се преноси до првог улазног слоја (рачуната база података за препознавање гласа), где се анализира. Други улаз (или текст) се затим додаје другом скривеном слоју, и тако даље док се не добије жељени излаз.
Лепота овог система је у томе што се сваки глас може издвојити засебно, без бриге о односу између њих. Излазни слој треба само да се напаја са сировим говорним подацима да би се помогао рад вештачке неуронске мреже. Када се добије жељени излаз, он се преноси на трећи улазни слој, који детаљније анализира говор.
Где се примењују неуронске мреже?
Данас, неуронске мреже револуционишу свакодневни живот и пословање, доносећи невероватне нове нивое вештачка интелигенција (АИ) за индустрије свуда. Ове мреже се развијају из неколико разлога, што укључује побољшање ефикасности машинског учења и способност технологије да реши свакодневне људске изазове и активности.
Неуронске мреже су развијене тако да рачунар или систем могу да раде као људски мозак. Када се неуронска мрежа обучи на основу датих улаза, можете имати користи од жељених резултата. Ево неколико стварних апликација неуронских мрежа о којима морате да знате:
1. Препознавање говора и гласа
Препознавање говора се данас може наћи у многим апликацијама. Препознавање говора и гласа се може наћи у кућној аутоматизацији, хандс-фрее рачунарству, видео игрице, и виртуелна помоћ. Помислите само на Сири и Алексу. Ови виртуелни асистенти су могући захваљујући напредним неуронским мрежама. Платформе као што су Гоогле и ИоуТубе такође додаје опцију гласовне претраге да помогне корисницима.
2. Превенција превара
У финансијама, неуронске мреже се користе за утврђивање лажних трансакција. Неке неуронске мреже стварају системе у којима проучавају прошле трансакције рачуна и учесталост трансакција како би утврдили да ли су лажне или не. Неуронске мреже такође одређују лажне трансакције кроз величину трансакције и врсту трговца који је укључен у трансакцију.
Такође прочитајте: Топ 13 најбољих апликација за мењање гласа за Андроид и иПхоне у 2021
3. еЦоммерце
Апликација неуронске мреже у овој индустрији се више фокусира на персонализацију корисничког искуства посетиоца сајта. Велике платформе за е-трговину користе вештачку интелигенцију да покажу повезане и препоручене производе за које би особа могла бити заинтересована да купи. Такође саставља препоруке производа на основу понашања потрошача и прошлих куповина.
4. Сајбер безбедност
Неуронске мреже су такође у широкој употреби заштитите рачунаре од вируса. Неуронске мреже штите рачунар од сајбер напада утврђивањем да ли је УСБ уређај неисправан или садржи вирусе или малвер. Такође се користи за искоришћавање рањивости нултог дана.
5. Класификација и категоризација текста
Класификација текста се углавном користи у веб претрази, филтрирању информација и идентификацији језика. Класификација и категоризација текста се такође могу користити за организовање садржаја и докумената веб странице на вашем систему. На пример, можете да организујете садржај по темама или да њиме управљате на основу приоритета или хитности.
6. Предвиђање берзе
Многи фактори утичу на перформансе берзе. Неуронска мрежа може испитати различите факторе и предвидети цене како би помогла трговцу да одлучи о свом следећем потезу. Развој ових апликација је још увек у почетној фази јер мрежа треба да проучи велики број историјских и тржишних података како би направила разумно и тачно предвиђање.
7. Маркетинг
Неуронске мреже се такође користе у циљном маркетингу. Када маркетиншки стручњак покуша да дефинише или идентификује а циљно тржиште, методе сегментације тржишта се користе за поделу потенцијалних купаца у различите групе на основу критеријума као што су понашање потрошача, старост, локација и друга демографија. Ове неуронске мреже се могу програмирати да се ангажују са различитим сегментима на одговарајући и персонализованији начин.
Такође прочитајте: 13 најбољих маркетиншких апликација за промоцију и покретање вашег пословања
Резиме
Неуронске мреже су вредни алати за индустрије, предузећа и појединце. За трговце, то може да им помогне да персонализују стратегије и подстакну поновне куповине од претходних купаца. Такође може помоћи трговцима акцијама да одлуче о свом следећем потезу. Банке користе неуронске мреже за откривање превара и сајбер безбедност.
Можда не знате да већ користите систем који користи неуронске мреже. Може се наћи у апликацијама за препознавање говора и гласа на вашем телефону или систему за контролу куће. Када купујете на мрежи, неуронске мреже вам пружају препоруке производа на основу ваших недавних куповина или понашања.
Ако се питате зашто је ваш Фацебоок феед одједном испуњен огласима о производима за негу коже након што сте купили хидратантну крему у онлајн продавници, онда сте управо били сведоци неуронских мрежа на послу.