Сьогодні глибоке навчання використовується в передових технологіях, таких як самокеровані автомобілі, візуальне розпізнавання та виявлення шахрайства. Глибоке навчання – це метод машинного навчання, заснований на штучних нейронних мережах. Існує багато різних типів нейронних мереж, і одним з них є рекурентна нейронна мережа, для якої використовується програми голосового пошуку.
У рекуррентній нейронній мережі важливість LSTM або мережі довготривалої пам'яті слід підкреслити, оскільки вона працює як її розширення. LSTM дозволяють повторюваній нейронній мережі запам’ятовувати вхідні дані протягом тривалого періоду та зберігати їх як інформацію у своїй пам’яті, як комп’ютер.
Є багато цікавих речей про нейронні мережі, які повинні знати програмісти. Якщо ви хочете дізнатися, які є різні реальні застосування нейронних мереж, читайте далі.
Що таке нейронна мережа?
Штучні нейронні мережі насправді натхненні та змодельовані справжнім людським мозком. У людському мозку є різні маленькі одиниці, які називаються нейронами, які з’єднані в розгалужену колективну мережу. Кожен блок відносно простий, але вся мережа може вирішувати ще більш складні завдання, коли кожен нейрон функціонує разом.
З іншого боку, комп’ютери також складаються з мереж, які складаються з менших одиниць, подібно до шарів фізичного людського мозку. Нейронна мережа — це загальний термін, який використовується для опису класу штучних мереж, які імітують одну або кілька природних функцій людського мозку, таких як мова, судження, пам'ять, планування та мислення. Штучну нейронну мережу можна розглядати як потужну суперкомп'ютер який працює шляхом контролю входів (або інформації) і вироблення результатів (або результатів) у відповідь.
По суті, його можна розглядати як блок керування, який приймає інформацію та обробляє її, щоб отримати запрограмовану відповідь. Саме ця функція робить штучні нейронні мережі таким захоплюючим інструментом.
Візьмемо приклад програмного забезпечення для розпізнавання голосу, яке розпізнає певну мову. Мовлення передається на перший вхідний рівень (комп’ютерна база даних розпізнавання голосу), де воно аналізується. Потім другий вхід (або текст) додається до другого прихованого шару і так далі, поки не буде отримано потрібний результат.
Принадність цієї системи полягає в тому, що кожен голос можна витягти окремо, не турбуючись про відносини між ними. Вихідний шар має бути лише заповнений необробленими мовними даними, щоб допомогти роботі штучної нейронної мережі. Після отримання бажаного результату він передається на третій вхідний шар, який більш ретельно аналізує мовлення.
Де застосовуються нейронні мережі?
Сьогодні нейронні мережі революціонізують повсякденне життя та бізнес, надаючи неймовірні нові рівні штучний інтелект (AI) для галузей у всьому світі. Ці мережі розробляються з кількох причин, зокрема для підвищення ефективності машинного навчання та здатності технології вирішувати повсякденні людські проблеми та діяльність.
Нейронні мережі розроблені для того, щоб комп’ютер або система могли працювати як людський мозок. Після навчання нейронної мережі на основі даних вхідних даних ви зможете отримати бажані результати. Ось деякі реальні застосування нейронних мереж, про які вам потрібно знати:
1. Розпізнавання мови та голосу
Сьогодні розпізнавання мовлення можна знайти в багатьох програмах. Розпізнавання мовлення та голосу можна знайти в домашній автоматизації, комп’ютерах без рук, відео ігрита віртуальна допомога. Просто подумайте про Siri та Alexa. Ці віртуальні помічники стали можливими завдяки передовим нейронним мережам. Платформи, такі як Google і YouTube також додає опцію голосового пошуку щоб допомогти користувачам.
2. Запобігання шахрайству
У фінансах нейронні мережі використовуються для визначення шахрайських транзакцій. Деякі нейронні мережі створюють системи, в яких вони вивчають минулі транзакції рахунку та частоту транзакцій, щоб визначити, чи є вони шахрайськими. Нейронні мережі також визначають шахрайські транзакції за розміром транзакції та типом роздрібного продавця, який бере участь у транзакції.
Читайте також: 13 найкращих програм зміни голосу для Android та iPhone у 2021 році
3. електронна комерція
Додаток нейронної мережі в цій галузі більше зосереджено на персоналізації користувацького досвіду відвідувача сайту. Великі платформи електронної комерції використовують штучний інтелект, щоб показати пов’язані та рекомендовані продукти, які людина може зацікавити придбанням. Він також збирає рекомендації щодо продуктів на основі поведінки споживачів і попередніх покупок.
4. Кібербезпека
Нейронні мережі також широко використовуються захист комп'ютерів від вірусів. Нейронні мережі захищають комп’ютер від кібератак, визначаючи, чи несправний USB-пристрій, чи він містить віруси чи шкідливе програмне забезпечення. Він також використовується для використання вразливостей нульового дня.
5. Класифікація та категоризація тексту
Класифікація тексту в основному використовується у веб-пошуку, фільтрації інформації та ідентифікації мови. Класифікація та категоризація тексту також можна використовувати для організації вмісту веб-сайту та документів у вашій системі. Наприклад, ви можете організувати вміст за темами або керувати ним на основі пріоритету чи терміновості.
6. Прогноз фондового ринку
Багато факторів впливають на роботу фондового ринку. Нейронна мережа може досліджувати різні фактори та передбачати ціни, щоб допомогти трейдеру прийняти рішення про свій наступний крок. Розробка цих програм все ще знаходиться на початковій фазі, оскільки мережа повинна вивчити великий обсяг історичних і ринкових даних, щоб зробити розумний і точний прогноз.
7. Маркетинг
Нейронні мережі також використовуються в цільовому маркетингу. Коли маркетолог намагається визначити або ідентифікувати a цільовий ринок, методи сегментації ринку використовуються для поділу потенційних клієнтів на окремі групи на основі таких критеріїв, як поведінка споживача, вік, місце розташування та інші демографічні показники. Ці нейронні мережі можна запрограмувати на взаємодію з різними сегментами відповідним і більш персоналізованим способом.
Читайте також: 13 найкращих маркетингових програм для просування та розвитку вашого бізнесу
Резюме
Нейронні мережі є цінними інструментами для галузей, бізнесу та окремих осіб. Для маркетологів це може допомогти персоналізувати стратегії та стимулювати повторні покупки від попередніх клієнтів. Це також може допомогти біржовим трейдерам визначитися з наступним кроком. Банки використовують нейронні мережі для виявлення шахрайства та забезпечення кібербезпеки.
Можливо, ви не знаєте, що вже використовуєте систему, яка використовує нейронні мережі. Його можна знайти в програмах розпізнавання мовлення та голосу на вашому телефоні або в системі керування домом. Коли ви здійснюєте покупки в Інтернеті, нейронні мережі надають вам рекомендації щодо продуктів на основі ваших останніх покупок або поведінки.
Якщо вам цікаво, чому ваша стрічка Facebook раптом заповнена рекламою продуктів по догляду за шкірою після покупки зволожуючого крему в інтернет-магазині, то ви щойно стали свідками роботи нейронних мереж.