7 reale Anwendungen von neuronalen Netzen

Deep Learning wird heutzutage in fortschrittlichen Technologien wie selbstfahrenden Autos, visueller Erkennung und Betrugserkennung eingesetzt. Deep Learning ist eine maschinelle Lernmethode, die auf künstlichen neuronalen Netzen basiert. Es gibt viele verschiedene Arten von neuronalen Netzwerken, und eines davon ist das rekurrente neuronale Netzwerk, das für Sprachsuchanwendungen verwendet wird.

In einem rekurrenten neuronalen Netzwerk sollte die Bedeutung von LSTMs oder langen Kurzzeitgedächtnisnetzwerken betont werden, da es als dessen Erweiterung fungiert. LSTMs ermöglichen es dem wiederkehrenden neuronalen Netzwerk, sich Eingaben über einen langen Zeitraum zu merken und sie als Informationen in seinem Gedächtnis zu speichern, wie es ein Computer kann.

Es gibt viele interessante Dinge über neuronale Netze, die Programmierer wissen sollten. Wenn Sie wissen möchten, was die verschiedenen realen Anwendungen von neuronalen Netzen sind, lesen Sie weiter unten.

Was ist ein neuronales Netzwerk?

Künstliche neuronale Netze sind tatsächlich vom echten menschlichen Gehirn inspiriert und modelliert. Das menschliche Gehirn hat verschiedene kleine Einheiten, die Neuronen genannt werden, die zu einem ausgedehnten kollektiven Netzwerk verbunden sind. Jede Einheit ist relativ einfach, aber das gesamte Netzwerk kann noch kompliziertere Aufgaben lösen, wenn alle Neuronen zusammenarbeiten.

Andererseits bestehen Computer auch aus Netzwerken, die aus kleineren Einheiten bestehen, ähnlich wie die Schichten in einem physischen menschlichen Gehirn. Ein neuronales Netzwerk ist ein allgemeiner Begriff, der verwendet wird, um eine Klasse künstlicher Netzwerke zu beschreiben, die eine oder mehrere natürliche menschliche Gehirnfunktionen wie Sprache, Urteilsvermögen, Gedächtnis, Planung und Denken nachahmen. Ein künstliches neuronales Netzwerk kann als leistungsstarker Supercomputer betrachtet werden, der Eingaben (oder Informationen) steuert und als Reaktion darauf Ausgaben (oder Ergebnisse) erzeugt.

Im Wesentlichen kann es als eine Steuereinheit betrachtet werden, die Informationen aufnimmt und verarbeitet, um eine programmierte Antwort zu erhalten. Diese Funktion macht künstliche neuronale Netze zu einem so faszinierenden Werkzeug.

Nehmen Sie das Beispiel einer Spracherkennungssoftware, die eine bestimmte Sprache erkennt. Die Sprache wird an die erste Eingabeschicht (Computer-Spracherkennungsdatenbank) weitergeleitet, wo sie analysiert wird. Die zweite Eingabe (oder Text) wird dann der zweiten verborgenen Schicht hinzugefügt und so weiter, bis die gewünschte Ausgabe erhalten wird.

Das Schöne an diesem System ist, dass jede Stimme separat extrahiert werden kann, ohne Rücksicht auf die Beziehung zwischen ihnen. Die Ausgabeschicht muss nur mit den rohen Sprachdaten gespeist werden, um den Betrieb des künstlichen neuronalen Netzwerks zu unterstützen. Sobald die gewünschte Ausgabe erhalten ist, wird sie an die dritte Eingabeschicht weitergegeben, die die Sprache gründlicher analysiert.

Wo werden neuronale Netze eingesetzt?

Heutzutage revolutionieren neuronale Netze das tägliche Leben und die Geschäftswelt und bieten Branchen auf der ganzen Welt erstaunliche neue Ebenen der künstlichen Intelligenz (KI). Diese Netzwerke werden aus mehreren Gründen entwickelt. Dazu gehört die Verbesserung der Effizienz des maschinellen Lernens und der Fähigkeit der Technologie, alltägliche menschliche Herausforderungen und Aktivitäten zu lösen.

Neuronale Netze werden entwickelt, damit ein Computer oder System wie ein menschliches Gehirn funktionieren kann. Sobald das neuronale Netz basierend auf gegebenen Eingaben trainiert wurde, können Sie von den gewünschten Ergebnissen profitieren. Hier sind einige reale Anwendungen von neuronalen Netzen, die Sie kennen sollten:

1. Sprach- und Spracherkennung

Spracherkennung ist heute in vielen Anwendungen zu finden. Sprach- und Spracherkennung finden sich in Heimautomatisierung, Freisprech-Computern, Videospielen und virtueller Assistenz. Denken Sie nur an Siri und Alexa. Diese virtuellen Assistenten werden durch fortschrittliche neuronale Netze ermöglicht. Plattformen wie Google und YouTube fügen auch eine Sprachsuchoption hinzu, um Benutzer zu unterstützen.

2. Betrugsprävention

Im Finanzwesen werden neuronale Netze verwendet, um betrügerische Transaktionen zu ermitteln. Einige neuronale Netze erstellen Systeme, in denen sie frühere Kontotransaktionen und die Häufigkeit der Transaktionen untersuchen, um festzustellen, ob es sich um Betrug handelt oder nicht. Neuronale Netze ermitteln auch betrügerische Transaktionen anhand der Größe der Transaktion und der Art des an der Transaktion beteiligten Einzelhändlers.

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3. E-Commerce

Die Anwendung neuronaler Netzwerke in dieser Branche konzentriert sich mehr auf die Personalisierung der Benutzererfahrung eines Website-Besuchers. Große E-Commerce-Plattformen verwenden künstliche Intelligenz, um verwandte und empfohlene Produkte anzuzeigen, an deren Kauf eine Person interessiert sein könnte. Es stellt auch Produktempfehlungen auf der Grundlage des Verbraucherverhaltens und früherer Einkäufe zusammen.

4. Cybersicherheit

Neuronale Netze werden auch häufig verwendet, um Computer vor Viren zu schützen. Neuronale Netze schützen einen Computer vor Cyberangriffen, indem sie feststellen, ob ein USB-Gerät fehlerhaft ist oder Viren oder Malware enthält. Es wird auch verwendet, um Zero-Day-Schwachstellen auszunutzen.

5. Textklassifizierung und -kategorisierung

Die Textklassifizierung wird hauptsächlich bei der Websuche, Informationsfilterung und Spracherkennung verwendet. Die Textklassifizierung und -kategorisierung kann auch verwendet werden, um Website-Inhalte und Dokumente auf Ihrem System zu organisieren. Beispielsweise können Sie Inhalte nach Themen organisieren oder nach Priorität oder Dringlichkeit verwalten.

6. Börsenprognose

Viele Faktoren beeinflussen die Performance des Aktienmarktes. Ein neuronales Netzwerk kann verschiedene Faktoren untersuchen und Preise vorhersagen, um einem Händler bei der Entscheidung über seinen nächsten Schritt zu helfen. Die Entwicklung dieser Anwendungen befindet sich noch in der Anfangsphase, da das Netzwerk eine große Menge an historischen und Marktdaten untersuchen sollte, um eine vernünftige und genaue Vorhersage zu treffen.

7. Vermarktung

Neuronale Netze werden auch im Target-Marketing eingesetzt. Wenn ein Vermarkter versucht, einen Zielmarkt zu definieren oder zu identifizieren, werden Marktsegmentierungsmethoden verwendet, um potenzielle Kunden anhand von Kriterien wie Verbraucherverhalten, Alter, Standort und anderen demografischen Merkmalen in verschiedene Gruppen einzuteilen. Diese neuronalen Netze können so programmiert werden, dass sie auf angemessene und personalisiertere Weise mit verschiedenen Segmenten interagieren.

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Zusammenfassung

Neuronale Netze sind wertvolle Werkzeuge für Branchen, Unternehmen und Einzelpersonen. Marketingfachleuten kann es helfen, Strategien zu personalisieren und Wiederholungskäufe von früheren Kunden zu fördern. Es kann Aktienhändlern auch bei der Entscheidung über ihren nächsten Schritt helfen. Banken nutzen neuronale Netze zur Betrugserkennung und Cybersicherheit.

Möglicherweise wissen Sie nicht, dass Sie bereits ein System verwenden, das neuronale Netze verwendet. Es ist in Sprach- und Spracherkennungs-Apps auf Ihrem Telefon oder Haussteuerungssystem zu finden. Wenn Sie online einkaufen, liefern Ihnen neuronale Netze Produktempfehlungen basierend auf Ihren letzten Einkäufen oder Ihrem Verhalten.

Wenn Sie sich fragen, warum Ihr Facebook-Feed nach dem Kauf einer Feuchtigkeitscreme in einem Online-Shop plötzlich mit Anzeigen für Hautpflegeprodukte gefüllt ist, dann haben Sie gerade neuronale Netze bei der Arbeit beobachtet.