Deep learning används i avancerad teknik nuförtiden som självkörande bilar, visuell igenkänning och bedrägeriupptäckt. Deep learning är en maskininlärningsmetod baserad på artificiella neurala nätverk. Det finns många olika typer av neurala nätverk, och en av dem är det återkommande neurala nätverk som används för röstsökningsapplikationer.
I ett återkommande neuralt nätverk är betydelsen av LSTM eller långtidsminnesnätverk bör betonas eftersom det fungerar som dess förlängning. LSTM: er gör det möjligt för det återkommande neurala nätverket att komma ihåg indata under en lång period och lagra dem som information i sitt minne som en dator kan.
Det finns många intressanta saker om neurala nätverk som programmerare borde veta. Om du vill veta vilka är de olika verkliga tillämpningarna av neurala nätverk, läs vidare nedan.
Vad är ett neuralt nätverk?
Artificiella neurala nätverk är faktiskt inspirerade och modellerade av den verkliga mänskliga hjärnan. Den mänskliga hjärnan har olika små enheter som kallas neuroner, som är kopplade till ett omfattande kollektivt nätverk. Varje enhet är relativt enkel, men hela nätverket kan lösa ännu mer komplicerade uppgifter när varje neuron fungerar tillsammans.
Å andra sidan är datorer också sammansatta av nätverk som är uppbyggda av mindre enheter, ungefär som lagren i en fysisk mänsklig hjärna. Ett neuralt nätverk är en allmän term som används för att beskriva en klass av konstgjorda nätverk som efterliknar en eller flera naturliga mänskliga hjärnfunktioner som språk, omdöme, minne, planering och tanke. Ett artificiellt neuralt nätverk kan ses som ett kraftfullt superdator som fungerar genom att styra indata (eller information) och producera utdata (eller resultat) som svar.
I huvudsak kan det ses som en styrenhet som tar information och bearbetar den för att komma fram till ett programmerat svar. Denna funktion är det som gör artificiella neurala nätverk till ett så fascinerande verktyg.
Ta exemplet med ett röstigenkänningsprogram som känner igen ett visst tal. Talet matas igenom till det första indatalagret (databas för datoriserad röstigenkänning), där det analyseras. Den andra inmatningen (eller texten) läggs sedan till i det andra dolda lagret, och så vidare tills önskad utdata erhålls.
Det fina med detta system är att varje röst kan extraheras separat, utan oro för förhållandet mellan dem. Utdatalagret behöver bara matas med råtaldata för att underlätta driften av det artificiella neurala nätverket. När den önskade utsignalen har erhållits skickas den vidare till det tredje ingångsskiktet, som analyserar talet mer noggrant.
Var tillämpas neurala nätverk?
Idag revolutionerar neurala nätverk det dagliga livet och affärerna, och levererar fantastiska nya nivåer av artificiell intelligens (AI) till industrier överallt. Dessa nätverk utvecklas av flera skäl. Detta inkluderar att förbättra effektiviteten av maskininlärning och teknikens förmåga att lösa dagliga mänskliga utmaningar och aktiviteter.
Neurala nätverk är utvecklade så att en dator eller ett system kan fungera som en mänsklig hjärna. När det neurala nätverket är tränat baserat på givna indata kan du dra nytta av de önskade resultaten. Här är några verkliga tillämpningar av neurala nätverk du behöver veta om:
1. Tal och röstigenkänning
Taligenkänning finns i många applikationer idag. Tal- och röstigenkänning finns i hemautomation, handsfree-datorer, Videospeloch virtuell assistans. Tänk bara på Siri och Alexa. Dessa virtuella assistenter är möjliga tack vare avancerade neurala nätverk. Plattformar som Google och YouTube lägger också till ett röstsökningsalternativ för att hjälpa användare.
2. Bedrägeri förhindring
Inom finans används neurala nätverk för att fastställa bedrägliga transaktioner. Vissa neurala nätverk skapar system där de studerar tidigare kontotransaktioner och frekvensen av transaktionerna för att avgöra om det är bedrägligt eller inte. Neurala nätverk avgör också bedrägliga transaktioner genom transaktionens storlek och vilken typ av återförsäljare som är involverad i transaktionen.
Läs också: Topp 13 bästa röstväxlarappar för Android och iPhone 2021
3. e-handel
Den neurala nätverksapplikationen i denna bransch fokuserar mer på att anpassa användarupplevelsen för en webbplatsbesökare. Stora e-handelsplattformar använder artificiell intelligens för att visa relaterade och rekommenderade produkter som en person kan vara intresserad av att köpa. Den sammanställer också produktrekommendationer baserade på konsumentbeteende och tidigare köp.
4. Cybersäkerhet
Neurala nätverk är också vana vid skydda datorer från virus. Neurala nätverk skyddar en dator från cyberattacker genom att avgöra om en USB-enhet är felaktig eller om den innehåller virus eller skadlig kod. Det används också för att utnyttja nolldagssårbarheter.
5. Textklassificering och kategorisering
Textklassificering används främst vid webbsökning, informationsfiltrering och språkidentifiering. Textklassificering och kategorisering kan också användas för att organisera webbplatsinnehåll och dokument på ditt system. Du kan till exempel organisera innehåll efter ämnen eller hantera dem baserat på prioritet eller brådska.
6. Aktiemarknadsprognos
Många faktorer påverkar utvecklingen på aktiemarknaden. Ett neuralt nätverk kan undersöka olika faktorer och förutsäga priser för att hjälpa en handlare att besluta om sitt nästa drag. Utvecklingen av dessa applikationer är fortfarande i inledningsfasen eftersom nätverket bör studera en stor volym av historiska data och marknadsdata för att göra en vettig och korrekt förutsägelse.
7. Marknadsföring
Neurala nätverk används också i målmarknadsföring. När en marknadsförare försöker definiera eller identifiera en målmarknad, används marknadssegmenteringsmetoder för att dela in potentiella kunder i distinkta grupper baserat på kriterier som konsumentbeteende, ålder, plats och annan demografi. Dessa neurala nätverk kan programmeras att interagera med olika segment på ett lämpligt och mer personligt sätt.
Läs också: 13 bästa marknadsföringsappar för att marknadsföra och driva ditt företag
Sammanfattning
Neurala nätverk är värdefulla verktyg för industrier, företag och privatpersoner. För marknadsförare kan det hjälpa dem att anpassa strategier och uppmuntra upprepade köp från tidigare kunder. Det kan också hjälpa aktiehandlare att besluta om sitt nästa drag. Banker har använt neurala nätverk för att upptäcka bedrägerier och cybersäkerhet.
Du kanske inte vet att du redan använder ett system som använder neurala nätverk. Det finns i appar för tal- och röstigenkänning på din telefon eller hemkontrollsystem. När du handlar online ger neurala nätverk dig produktrekommendationer baserat på dina senaste köp eller beteende.
Om du undrar varför ditt Facebook-flöde plötsligt fylls med annonser om hudvårdsprodukter efter att du köpt en fuktkräm från en onlinebutik, då har du precis sett neurala nätverk på jobbet.