7 applications réelles des réseaux de neurones

L'apprentissage en profondeur est utilisé dans les technologies avancées de nos jours, comme les voitures autonomes, la reconnaissance visuelle et la détection des fraudes. L'apprentissage en profondeur est une méthode d'apprentissage automatique basée sur des réseaux de neurones artificiels. Il existe de nombreux types de réseaux de neurones, dont l'un est le réseau de neurones récurrent utilisé pour les applications de recherche vocale.

Dans un réseau de neurones récurrent, il convient de souligner l'importance des LSTM ou des réseaux de mémoire à court terme car ils fonctionnent comme son extension. Les LSTM permettent au réseau neuronal récurrent de mémoriser les entrées sur une longue période et de les stocker sous forme d'informations dans sa mémoire, comme le peut un ordinateur.

Il y a beaucoup de choses intéressantes sur les réseaux de neurones que les programmeurs devraient savoir. Si vous voulez savoir quelles sont les différentes applications réelles des réseaux de neurones, lisez ci-dessous.

Qu'est-ce qu'un réseau de neurones ?

Les réseaux de neurones artificiels sont en fait inspirés et modélisés par le vrai cerveau humain. Le cerveau humain est composé de différentes petites unités appelées neurones, qui sont connectées à un vaste réseau collectif. Chaque unité est relativement simple, mais l'ensemble du réseau peut résoudre des tâches encore plus compliquées lorsque chaque neurone fonctionne ensemble.

D'autre part, les ordinateurs sont également composés de réseaux constitués d'unités plus petites, un peu comme les couches d'un cerveau humain physique. Un réseau de neurones est un terme général utilisé pour décrire une classe de réseaux artificiels qui imitent une ou plusieurs fonctions naturelles du cerveau humain telles que le langage, le jugement, la mémoire, la planification et la pensée. Un réseau de neurones artificiels peut être considéré comme un superordinateur puissant qui fonctionne en contrôlant les entrées (ou informations) et en produisant des sorties (ou résultats) en réponse.

Essentiellement, il peut être considéré comme une unité de contrôle qui prend des informations et les traite pour proposer une réponse programmée. Cette fonction est ce qui fait des réseaux de neurones artificiels un outil si fascinant.

Prenons l'exemple d'un logiciel de reconnaissance vocale qui reconnaît un discours particulier. La parole est transmise à la première couche d'entrée (base de données de reconnaissance vocale calculée), où elle est analysée. La deuxième entrée (ou texte) est ensuite ajoutée au deuxième calque caché, et ainsi de suite jusqu'à ce que la sortie souhaitée soit obtenue.

La beauté de ce système est que chaque voix peut être extraite séparément, sans se soucier de la relation entre elles. La couche de sortie n'a besoin d'être alimentée qu'avec les données vocales brutes pour assister le fonctionnement du réseau neuronal artificiel. Une fois la sortie souhaitée obtenue, elle est transmise à la troisième couche d'entrée, qui analyse la parole plus en profondeur.

Où sont appliqués les réseaux de neurones ?

Aujourd'hui, les réseaux de neurones révolutionnent la vie quotidienne et les affaires, offrant de nouveaux niveaux incroyables d'intelligence artificielle (IA) aux industries du monde entier. Ces réseaux sont développés pour plusieurs raisons, notamment l'amélioration de l'efficacité de l'apprentissage automatique et la capacité de la technologie à résoudre les défis et les activités humaines quotidiennes.

Les réseaux de neurones sont développés pour qu'un ordinateur ou un système puisse fonctionner comme un cerveau humain. Une fois que le réseau de neurones est formé sur la base d'entrées données, vous pouvez bénéficier des résultats souhaités. Voici quelques applications réelles des réseaux de neurones que vous devez connaître :

1. Reconnaissance vocale et vocale

La reconnaissance vocale peut être trouvée dans de nombreuses applications aujourd'hui. La reconnaissance vocale et vocale se retrouve dans la domotique, l'informatique mains libres, les jeux vidéo et l'assistance virtuelle. Pensez à Siri et Alexa. Ces assistants virtuels sont rendus possibles grâce aux réseaux de neurones avancés. Des plateformes comme Google et YouTube ajoutent également une option de recherche vocale pour aider les utilisateurs.

2. Prévention de la fraude

En finance, les réseaux de neurones sont utilisés pour déterminer les transactions frauduleuses. Certains réseaux de neurones créent des systèmes dans lesquels ils étudient les transactions de compte passées et la fréquence des transactions pour déterminer si elles sont frauduleuses ou non. Les réseaux de neurones déterminent également les transactions frauduleuses en fonction de la taille de la transaction et du type de détaillant impliqué dans la transaction.

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3. Commerce électronique

L'application de réseau neuronal dans cette industrie se concentre davantage sur la personnalisation de l'expérience utilisateur d'un visiteur du site. Les grandes plateformes de commerce électronique utilisent l'intelligence artificielle pour afficher les produits connexes et recommandés qu'une personne pourrait être intéressée à acheter. Il compile également des recommandations de produits en fonction du comportement des consommateurs et des achats passés.

4. Cybersécurité

Les réseaux de neurones sont également largement utilisés pour protéger les ordinateurs contre les virus. Les réseaux de neurones protègent un ordinateur contre les cyberattaques en déterminant si un périphérique USB est défectueux ou s'il contient des virus ou des logiciels malveillants. Il est également utilisé pour exploiter les vulnérabilités du jour zéro.

5. Classification et catégorisation des textes

La classification de texte est principalement utilisée dans la recherche sur le Web, le filtrage des informations et l'identification de la langue. La classification et la catégorisation de texte peuvent également être utilisées pour organiser le contenu et les documents du site Web sur votre système. Par exemple, vous pouvez organiser le contenu par sujets ou le gérer en fonction de la priorité ou de l'urgence.

6. Prévision boursière

De nombreux facteurs affectent la performance du marché boursier. Un réseau de neurones peut examiner différents facteurs et prédire les prix pour aider un commerçant à décider de son prochain mouvement. Le développement de ces applications en est encore à sa phase initiale car le réseau doit étudier un grand volume de données historiques et de marché pour faire une prédiction sensée et précise.

7. Commercialisation

Les réseaux de neurones sont également utilisés dans le marketing ciblé. Lorsqu'un spécialiste du marketing tente de définir ou d'identifier un marché cible, des méthodes de segmentation du marché sont utilisées pour diviser les clients potentiels en groupes distincts en fonction de critères tels que le comportement du consommateur, l'âge, l'emplacement et d'autres données démographiques. Ces réseaux de neurones peuvent être programmés pour interagir avec différents segments de manière appropriée et plus personnalisée.

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Résumé

Les réseaux de neurones sont des outils précieux pour les industries, les entreprises et les particuliers. Pour les spécialistes du marketing, cela peut les aider à personnaliser leurs stratégies et à encourager les achats répétés des clients précédents. Cela peut également aider les négociants en bourse à décider de leur prochain mouvement. Les banques utilisent des réseaux de neurones pour la détection des fraudes et la cybersécurité.

Vous ne savez peut-être pas que vous utilisez déjà un système qui utilise des réseaux de neurones. Il se trouve dans les applications de reconnaissance vocale et vocale de votre téléphone ou de votre système de contrôle domestique. Lorsque vous magasinez en ligne, les réseaux de neurones vous fournissent des recommandations de produits basées sur vos achats récents ou votre comportement.

Si vous vous demandez pourquoi votre flux Facebook est soudainement rempli de publicités sur les produits de soin de la peau après avoir acheté une crème hydratante dans une boutique en ligne, alors vous venez d'assister à des réseaux de neurones au travail.