7 تطبيقات واقعية للشبكات العصبية
نشرت: 2021-07-26يستخدم التعلم العميق في التكنولوجيا المتقدمة في الوقت الحاضر مثل السيارات ذاتية القيادة والتعرف البصري واكتشاف الاحتيال. التعلم العميق هو طريقة للتعلم الآلي تعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية. هناك العديد من الأنواع المختلفة للشبكات العصبية ، وأحدها هو الشبكة العصبية المتكررة المستخدمة لتطبيقات البحث الصوتي.
في الشبكة العصبية المتكررة ، يجب التأكيد على أهمية LSTMs أو شبكات الذاكرة طويلة المدى لأنها تعمل كامتداد لها. تمكن LSTMs الشبكة العصبية المتكررة من تذكر المدخلات على مدى فترة طويلة وتخزينها كمعلومات في ذاكرتها مثل الكمبيوتر.
هناك العديد من الأشياء المثيرة للاهتمام حول الشبكات العصبية التي يجب أن يعرفها المبرمجون. إذا كنت تريد معرفة التطبيقات الواقعية المختلفة للشبكات العصبية ، فاقرأ أدناه.
ما هي الشبكة العصبية؟
الشبكات العصبية الاصطناعية مستوحاة من الدماغ البشري الحقيقي. يحتوي الدماغ البشري على وحدات صغيرة مختلفة تسمى الخلايا العصبية ، والتي ترتبط بشبكة جماعية واسعة النطاق. كل وحدة بسيطة نسبيًا ، ولكن يمكن للشبكة بأكملها حل المهام الأكثر تعقيدًا عندما تعمل كل خلية عصبية معًا.
من ناحية أخرى ، تتكون أجهزة الكمبيوتر أيضًا من شبكات تتكون من وحدات أصغر ، تشبه إلى حد كبير طبقات الدماغ البشري المادي. الشبكة العصبية هي مصطلح عام يستخدم لوصف فئة من الشبكات الاصطناعية التي تحاكي واحدة أو أكثر من وظائف الدماغ البشري الطبيعية مثل اللغة والحكم والذاكرة والتخطيط والفكر. يمكن اعتبار الشبكة العصبية الاصطناعية بمثابة كمبيوتر عملاق قوي يعمل عن طريق التحكم في المدخلات (أو المعلومات) وإنتاج مخرجات (أو نتائج) استجابةً لذلك.
في جوهرها ، يمكن اعتبارها وحدة تحكم تأخذ المعلومات وتعالجها للتوصل إلى استجابة مبرمجة. هذه الوظيفة هي التي تجعل الشبكات العصبية الاصطناعية أداة رائعة.
خذ على سبيل المثال برنامج التعرف على الصوت الذي يتعرف على كلام معين. يتم تغذية الكلام من خلال طبقة الإدخال الأولى (قاعدة بيانات التعرف على الصوت المحسوبة) ، حيث يتم تحليلها. يتم بعد ذلك إضافة الإدخال الثاني (أو النص) إلى الطبقة المخفية الثانية ، وهكذا حتى يتم الحصول على المخرجات المرغوبة.
يكمن جمال هذا النظام في إمكانية استخلاص كل صوت على حدة ، مع عدم الاهتمام بالعلاقة بينهما. تحتاج طبقة الإخراج فقط إلى التغذية ببيانات الكلام الخام للمساعدة في تشغيل الشبكة العصبية الاصطناعية. بمجرد الحصول على المخرجات المرغوبة ، يتم تمريرها إلى طبقة الإدخال الثالثة ، والتي تحلل الكلام بشكل أكثر شمولاً.
أين يتم تطبيق الشبكات العصبية؟
اليوم ، تُحدث الشبكات العصبية ثورة في الحياة اليومية والأعمال ، حيث تقدم مستويات جديدة مذهلة من الذكاء الاصطناعي (AI) للصناعات في كل مكان. يتم تطوير هذه الشبكات لعدة أسباب ، ويشمل ذلك تحسين كفاءة التعلم الآلي وقدرة التكنولوجيا على حل التحديات والأنشطة البشرية اليومية.
يتم تطوير الشبكات العصبية بحيث يمكن لجهاز الكمبيوتر أو النظام أن يعمل مثل دماغ الإنسان. بمجرد تدريب الشبكة العصبية بناءً على مدخلات معينة ، يمكنك الاستفادة من النتائج المرجوة. فيما يلي بعض التطبيقات الواقعية للشبكات العصبية التي تحتاج إلى معرفتها:
1. الكلام والتعرف على الصوت
يمكن العثور على التعرف على الكلام في العديد من التطبيقات اليوم. يمكن العثور على الكلام والتعرف على الصوت في أتمتة المنزل ، والحوسبة بدون استخدام اليدين ، وألعاب الفيديو ، والمساعدة الافتراضية. مجرد التفكير في Siri و Alexa. أصبحت هذه المساعدين الظاهريين ممكنة بفضل الشبكات العصبية المتقدمة. تضيف منصات مثل Google و YouTube أيضًا خيار البحث الصوتي لمساعدة المستخدمين.
2. منع الاحتيال
في التمويل ، تُستخدم الشبكات العصبية لتحديد المعاملات الاحتيالية. تنشئ بعض الشبكات العصبية أنظمة تدرس فيها معاملات الحساب السابقة وتكرار المعاملات لتحديد ما إذا كانت احتيالية أم لا. تحدد الشبكات العصبية أيضًا المعاملات الاحتيالية من خلال حجم المعاملة ونوع بائع التجزئة المشترك في المعاملة.
اقرأ أيضًا: أفضل 13 تطبيقًا لتغيير الصوت لأجهزة Android و iPhone في عام 2021
3. التجارة الإلكترونية
يركز تطبيق الشبكة العصبية في هذه الصناعة بشكل أكبر على تخصيص تجربة المستخدم لزائر الموقع. تستخدم منصات التجارة الإلكترونية الكبيرة الذكاء الاصطناعي لعرض المنتجات ذات الصلة والموصى بها والتي قد يكون الشخص مهتمًا بشرائها. كما أنه يجمع توصيات المنتج بناءً على سلوك المستهلك والمشتريات السابقة.
4. الأمن السيبراني
تستخدم الشبكات العصبية أيضًا على نطاق واسع لحماية أجهزة الكمبيوتر من الفيروسات. تحمي الشبكات العصبية الكمبيوتر من الهجمات الإلكترونية عن طريق تحديد ما إذا كان جهاز USB معيبًا أو ما إذا كان يحتوي على فيروسات أو برامج ضارة. يتم استخدامه أيضًا لاستغلال ثغرات يوم الصفر.
5. تصنيف وتصنيف النص
يستخدم تصنيف النص بشكل أساسي في بحث الويب وتصفية المعلومات وتحديد اللغة. يمكن أيضًا استخدام تصنيف النص وتصنيفه لتنظيم محتوى ووثائق موقع الويب على نظامك. على سبيل المثال ، يمكنك تنظيم المحتوى حسب الموضوعات أو إدارتها بناءً على الأولوية أو الإلحاح.
6. توقع سوق الأسهم
هناك العديد من العوامل التي تؤثر على أداء سوق الأوراق المالية. يمكن للشبكة العصبية فحص العوامل المختلفة والتنبؤ بالأسعار لمساعدة المتداول على اتخاذ قرار بشأن خطوتهم التالية. لا يزال تطوير هذه التطبيقات في المرحلة الأولية حيث يجب أن تدرس الشبكة حجمًا كبيرًا من البيانات التاريخية والسوقية لعمل تنبؤ معقول ودقيق.
7. التسويق
تستخدم الشبكات العصبية أيضًا في التسويق المستهدف. عندما يحاول أحد المسوقين تحديد أو تحديد السوق المستهدف ، يتم استخدام طرق تجزئة السوق لتقسيم العملاء المحتملين إلى مجموعات متميزة بناءً على معايير مثل سلوك المستهلك والعمر والموقع والتركيبة السكانية الأخرى. يمكن برمجة هذه الشبكات العصبية للتعامل مع شرائح مختلفة بطريقة مناسبة وأكثر تخصيصًا.
اقرأ أيضًا: أفضل 13 تطبيقًا تسويقيًا للترويج لعملك وقيادته
ملخص
الشبكات العصبية هي أدوات قيمة للصناعات والشركات والأفراد. بالنسبة إلى جهات التسويق ، يمكن أن تساعدهم في تخصيص الاستراتيجيات وتشجيع عمليات الشراء المتكررة من العملاء السابقين. يمكن أن يساعد أيضًا تجار الأسهم في اتخاذ قرار بشأن خطوتهم التالية. تستخدم البنوك الشبكات العصبية لاكتشاف الاحتيال والأمن السيبراني.
قد لا تعرف أنك تستخدم بالفعل نظامًا يستخدم الشبكات العصبية. يمكن العثور عليها في تطبيقات التعرف على الكلام والصوت على هاتفك أو نظام التحكم في المنزل. عندما تتسوق عبر الإنترنت ، تزودك الشبكات العصبية بتوصيات المنتج بناءً على مشترياتك أو سلوكك الأخير.
إذا كنت تتساءل عن سبب امتلاء خلاصتك على Facebook فجأة بإعلانات حول منتجات العناية بالبشرة بعد شراء مرطب من متجر عبر الإنترنت ، فقد شاهدت للتو شبكات عصبية في العمل.