7 реальных приложений нейронных сетей

В настоящее время глубокое обучение используется в передовых технологиях, таких как беспилотные автомобили, визуальное распознавание и обнаружение мошенничества. Глубокое обучение — это метод машинного обучения, основанный на искусственных нейронных сетях. Существует множество различных типов нейронных сетей, и одним из них является рекуррентная нейронная сеть, используемая для приложений голосового поиска.

В рекуррентной нейронной сети следует подчеркнуть важность LSTM или сетей долговременной кратковременной памяти, поскольку они работают как ее расширение. LSTM позволяют повторяющейся нейронной сети запоминать входные данные в течение длительного периода и сохранять их в виде информации в своей памяти, как это может сделать компьютер.

Есть много интересных вещей о нейронных сетях, которые должны знать программисты. Если вы хотите узнать, каковы различные реальные приложения нейронных сетей, читайте ниже.

Что такое нейронная сеть?

Искусственные нейронные сети на самом деле вдохновлены и смоделированы настоящим человеческим мозгом. Человеческий мозг состоит из различных небольших единиц, называемых нейронами, которые связаны в обширную коллективную сеть. Каждая единица относительно проста, но вся сеть может решать еще более сложные задачи, когда каждый нейрон работает вместе.

С другой стороны, компьютеры также состоят из сетей, состоящих из более мелких блоков, очень похожих на слои физического человеческого мозга. Нейронная сеть — это общий термин, используемый для описания класса искусственных сетей, которые имитируют одну или несколько естественных функций человеческого мозга, таких как язык, суждение, память, планирование и мышление. Искусственную нейронную сеть можно рассматривать как мощный суперкомпьютер, который работает, контролируя входные данные (или информацию) и производя выходные данные (или результаты) в ответ.

По сути, его можно представить как блок управления, который получает информацию и обрабатывает ее, чтобы выдать запрограммированный ответ. Именно эта функция делает искусственные нейронные сети таким увлекательным инструментом.

Возьмем в качестве примера программное обеспечение для распознавания голоса, которое распознает конкретную речь. Речь подается на первый входной уровень (вычислительная база данных распознавания голоса), где она анализируется. Затем второй ввод (или текст) добавляется ко второму скрытому слою и так далее, пока не будет получен желаемый результат.

Прелесть этой системы в том, что каждый голос можно извлекать отдельно, не заботясь о взаимосвязи между ними. Выходному слою нужно только передать необработанные речевые данные, чтобы помочь работе искусственной нейронной сети. Как только желаемый результат получен, он передается на третий входной уровень, который более тщательно анализирует речь.

Где применяются нейронные сети?

Сегодня нейронные сети революционизируют повседневную жизнь и бизнес, обеспечивая удивительные новые уровни искусственного интеллекта (ИИ) для различных отраслей промышленности. Эти сети разрабатываются по нескольким причинам. Это включает в себя повышение эффективности машинного обучения и способности технологий решать повседневные задачи и задачи человека.

Нейронные сети разрабатываются таким образом, чтобы компьютер или система могли работать как человеческий мозг. Как только нейронная сеть обучена на основе заданных входных данных, вы можете получить желаемые результаты. Вот несколько реальных приложений нейронных сетей, о которых вам нужно знать:

1. Распознавание речи и голоса

Сегодня распознавание речи можно найти во многих приложениях. Распознавание речи и голоса можно найти в домашней автоматизации, системах громкой связи, видеоиграх и виртуальной помощи. Просто подумайте о Siri и Alexa. Эти виртуальные помощники стали возможными благодаря передовым нейронным сетям. Такие платформы, как Google и YouTube, также добавляют возможность голосового поиска для помощи пользователям.

2. Предотвращение мошенничества

В финансах нейронные сети используются для выявления мошеннических транзакций. Некоторые нейронные сети создают системы, в которых они изучают прошлые транзакции по счетам и частоту транзакций, чтобы определить, мошеннические они или нет. Нейронные сети также определяют мошеннические транзакции по размеру транзакции и типу розничного продавца, участвующего в транзакции.

Читайте также: 13 лучших приложений для изменения голоса для Android и iPhone в 2021 году

3. электронная коммерция

Применение нейронной сети в этой отрасли больше ориентировано на персонализацию пользовательского опыта посетителя сайта. Крупные платформы электронной коммерции используют искусственный интеллект для отображения связанных и рекомендуемых продуктов, которые могут быть заинтересованы в покупке. Он также составляет рекомендации по продуктам на основе поведения потребителей и прошлых покупок.

4. Кибербезопасность

Нейронные сети также широко используются для защиты компьютеров от вирусов. Нейронные сети защищают компьютер от кибератак, определяя, неисправно ли USB-устройство или содержит ли оно вирусы или вредоносное ПО. Он также используется для эксплуатации уязвимостей нулевого дня.

5. Текстовая классификация и категоризация

Классификация текста в основном используется для веб-поиска, фильтрации информации и идентификации языка. Классификацию и категоризацию текста также можно использовать для организации содержимого веб-сайта и документов в вашей системе. Например, вы можете упорядочивать контент по темам или управлять им в зависимости от приоритета или срочности.

6. Прогноз фондового рынка

Многие факторы влияют на работу фондового рынка. Нейронная сеть может анализировать различные факторы и прогнозировать цены, чтобы помочь трейдеру принять решение о своем следующем шаге. Разработка этих приложений все еще находится на начальном этапе, поскольку сеть должна изучить большой объем исторических и рыночных данных, чтобы сделать разумный и точный прогноз.

7. Маркетинг

Нейронные сети также используются в целевом маркетинге. Когда маркетолог пытается определить или идентифицировать целевой рынок, методы сегментации рынка используются для разделения потенциальных клиентов на отдельные группы на основе таких критериев, как поведение потребителей, возраст, местоположение и другие демографические данные. Эти нейронные сети можно запрограммировать на взаимодействие с различными сегментами соответствующим и более персонализированным образом.

Читайте также: 13 лучших маркетинговых приложений для продвижения и развития вашего бизнеса

Резюме

Нейронные сети являются ценными инструментами для отраслей, предприятий и частных лиц. Для маркетологов это может помочь им персонализировать стратегии и стимулировать повторные покупки у предыдущих клиентов. Это также может помочь биржевым трейдерам принять решение о своем следующем шаге. Банки используют нейронные сети для обнаружения мошенничества и кибербезопасности.

Вы можете не знать, что уже используете систему, использующую нейронные сети. Его можно найти в приложениях для распознавания речи и голоса на вашем телефоне или в системе управления домом. Когда вы делаете покупки в Интернете, нейронные сети предоставляют вам рекомендации по продуктам на основе ваших недавних покупок или поведения.

Если вам интересно, почему после покупки увлажняющего крема в интернет-магазине ваша лента в Facebook внезапно заполняется рекламой средств по уходу за кожей, то вы только что стали свидетелями работы нейронных сетей.