Anwendungen für neuronale Netze

(Dinesh Nehra)

Neuronale Netze wurden in einigen sehr wichtigen Anwendungen verwendet, und es liegen Studien auf diesem Gebiet vor. In diesem Artikel werden vier Anwendungen künstlicher neuronaler Netze betrachtet, um eine Vorstellung von ihren realen Anwendungen zu erhalten.

„Künstliche neuronale Netze, die normalerweise einfach als neuronale Netze bezeichnet werden, sind vage Computersysteme inspiriert von den biologischen neuronalen Netzen, die das Gehirn von Tieren ausmachen. Ein ANN basiert auf einer Sammlung verbundener Einheiten oder Knoten, die als künstliche Neuronen bezeichnet werden und die Neuronen in einem biologischen Gehirn lose modellieren. “ – Wiki

Vier Anwendungen neuronaler Netze

Spracherkennung:

Die Spracherkennung wurde in vielen Anwendungen wie virtuellen Assistenten und Übersetzern verwendet , Spielen usw. Es ist nicht so einfach, wie es sich anhört, da die Maschine verstehen muss, was der Mensch durch natürliche Sprache auszudrücken versucht. Neuronale Netze werden zur Unterstützung der Spracherkennung verwendet. Die Fortschritte bei der Spracherkennung mithilfe neuronaler Netze sind im Gange.

Einige bei der Spracherkennung verwendete neuronale Netze sind Mehrschichtnetzwerke, Mehrschichtnetzwerke mit wiederkehrenden Verbindungen und selbstorganisierende Kohonen-Feature-Map.

Anwendungen zur Signaturüberprüfung:

Heutzutage erfolgt die Signaturüberprüfung automatisch. Eine Möglichkeit ist die Verwendung neuronaler Netze. Es ist eine nicht auf Visionen basierende Technik. Der trainierte neuronale Netzwerkalgorithmus klassifiziert die Signatur und schließt daraus, ob es sich um eine echte oder eine Kopie handelt.

Zeichenerkennung:

Er hat viele Anwendungen wie Rechnungszeichenerkennung, Rechnungserkennung, Quittungen, usw. Zwei neuronale Netze, die zur Zeichenerkennung verwendet werden, sind:

  • Neuronale Netze mit Rückausbreitung
  • Neocognitron

Es wird viel geforscht Dies geschieht durch Experten auf diesem Gebiet, um die Zeichenerkennung zu verfeinern.

Erkennung des menschlichen Gesichts:

Wir alle wissen, dass die Erkennung des menschlichen Gesichts in vielen Sicherheitsanwendungen verwendet wird (z. B. beim Betreten sicherer Orte, Entsperren eines Telefons oder Laptops usw.) Neuronale Netze können trainiert werden, um Bilder in menschliche Gesichter und andere allgemeine Bilder zu klassifizieren. Zwei beliebte neuronale Netze, die verwendet werden, sind:

  • Vollständig verbundenes mehrschichtiges neuronales Feed-Forward-Netzwerk.
  • Hauptkomponentenanalyse.

Verwandte Themen:

Transformation des Agrarsektors durch künstliche Intelligenz (KI)
Was Sie wissen müssen, bevor Sie in maschinelles Lernen eintauchen
Die Top 5 Jobs in künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen
Wie künstlich Intelligenz (KI) unterstützt Restaurantunternehmen
Die Top 6 der Trends für künstliche Intelligenz (KI) im Jahr 2020
Die Rolle der künstlichen Intelligenz (KI) in der COVID-19-Schlacht
Das hochbezahlte und lukrative Feld der Datenwissenschaft
Was Sie wissen müssen, bevor Sie in maschinelles Lernen eintauchen
Bedeutung der künstlichen Intelligenz in der modernen Welt