7 神經網絡的實際應用
已發表: 2021-07-26如今，深度學習被用於自動駕駛汽車、視覺識別和欺詐檢測等先進技術。 深度學習是一種基於人工神經網絡的機器學習方法。 有許多不同類型的神經網絡，其中之一是用於語音搜索應用的循環神經網絡。
在循環神經網絡中，應該強調 LSTM 或長短期記憶網絡的重要性，因為它可以作為其擴展。 LSTM 使循環神經網絡能夠長時間記住輸入，並將它們作為信息存儲在其內存中，就像計算機一樣。
程序員應該知道很多關於神經網絡的有趣的事情。 如果您想了解神經網絡在現實生活中的不同應用，請閱讀下文。
什麼是神經網絡？
人工神經網絡實際上是由真實的人腦啟發和建模的。 人腦有不同的小單元，稱為神經元，它們連接到一個廣泛的集體網絡。 每個單元都比較簡單，但是當每個神經元一起工作時，整個網絡可以解決更複雜的任務。
另一方面，計算機也由網絡組成，這些網絡由更小的單元組成，很像人類大腦中的層。 神經網絡是一個通用術語，用於描述一類模擬人類大腦的一個或多個自然功能（例如語言、判斷、記憶、計劃和思維）的人工網絡。 人工神經網絡可以被認為是一個強大的超級計算機，它通過控制輸入（或信息）並產生輸出（或結果）作為響應來運行。
從本質上講，它可以被認為是一個控制單元，它接收信息並對其進行處理以產生程序響應。 這個功能使人工神經網絡成為如此迷人的工具。
以識別特定語音的語音識別軟件為例。 語音被饋送到第一個輸入層（計算語音識別數據庫），在那裡進行分析。 然後將第二個輸入（或文本）添加到第二個隱藏層，依此類推，直到獲得所需的輸出。
這個系統的美妙之處在於可以單獨提取每個聲音，而不用關心它們之間的關係。 輸出層只需要輸入原始語音數據來輔助人工神經網絡操作。 一旦獲得所需的輸出，它就會被傳遞到第三個輸入層，它會更徹底地分析語音。
神經網絡應用在哪裡？
今天，神經網絡正在徹底改變日常生活和商業，為世界各地的行業提供令人驚嘆的人工智能 (AI) 新水平。 開發這些網絡有幾個原因，這包括提高機器學習的效率和技術解決日常人類挑戰和活動的能力。
神經網絡的開發使計算機或系統可以像人腦一樣工作。 一旦根據給定的輸入訓練神經網絡，您就可以從所需的結果中受益。 以下是您需要了解的神經網絡的一些實際應用：
1.語音和語音識別
語音識別可以在當今的許多應用中找到。 語音和語音識別可以在家庭自動化、免提計算、視頻遊戲和虛擬協助中找到。 想想 Siri 和 Alexa。 由於先進的神經網絡，這些虛擬助手成為可能。 谷歌和 YouTube 等平台還添加了語音搜索選項來幫助用戶。
2. 欺詐預防
在金融領域，神經網絡用於確定欺詐交易。 一些神經網絡創建系統，他們在其中研究過去的賬戶交易和交易頻率，以確定它是否具有欺詐性。 神經網絡還通過交易規模和參與交易的零售商類型來確定欺詐交易。
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3.電子商務
該行業的神經網絡應用更側重於個性化站點訪問者的用戶體驗。 大型電子商務平台使用人工智能來展示人們可能有興趣購買的相關和推薦產品。 它還根據消費者行為和過去的購買情況編制產品推薦。
4. 網絡安全
神經網絡也被廣泛用於保護計算機免受病毒侵害。 神經網絡通過確定 USB 設備是否有故障或是否包含病毒或惡意軟件來保護計算機免受網絡攻擊。 它還用於利用零日漏洞。
5.文本分類與分類
文本分類主要用於網頁搜索、信息過濾和語言識別。 文本分類和分類也可用於在您的系統上組織網站內容和文檔。 例如，您可以按主題組織內容或根據優先級或緊迫性進行管理。
6. 股市預測
許多因素會影響股市的表現。 神經網絡可以檢查不同的因素並預測價格，以幫助交易者決定下一步行動。 這些應用程序的開發仍處於初始階段，因為網絡需要研究大量的歷史和市場數據以做出明智和準確的預測。
7. 營銷
神經網絡也用於目標營銷。 當營銷人員試圖定義或識別目標市場時，市場細分方法用於根據消費者行為、年齡、位置和其他人口統計等標準將潛在客戶劃分為不同的組。 可以對這些神經網絡進行編程，以適當且更個性化的方式與不同的細分市場互動。
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概括
神經網絡是行業、企業和個人的寶貴工具。 對於營銷人員來說，它可以幫助他們個性化策略並鼓勵以前的客戶重複購買。 它還可以幫助股票交易者決定下一步行動。 銀行一直在使用神經網絡進行欺詐檢測和網絡安全。
您可能不知道您已經在使用使用神經網絡的系統。 它可以在您的手機或家庭控制系統上的語音和語音識別應用程序中找到。 當您在線購物時，神經網絡會根據您最近的購買或行為為您提供產品推薦。
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