Un certain nombre de facteurs influent sur les applications pour lesquelles une artificielle réseau de neurones est le mieux adapté.
La structure et la dynamique du réseau, ainsi que la façon dont le
réseau apprend jouent tous un rôle dans la définition des capacités de
ces applications.
Quatre catégories principales permettent de définir les tâches et les
types potentiels d'applications pour les réseaux de neurones.
La fonction rapprochement et de traitement de données
sont des catégories similaires qui couvrent des applications telles que
l'analyse des séries chronologiques et le filtrage de données,
respectivement.
La catégorie de classification est l'un des plus solides, contenant des
applications qui effectuent motif et la reconnaissance de séquence. Enfin, la robotique est sa propre catégorie. Applications robotiques neurones aider avec tout de la mobilité à la manipulation.
Un
seul réseau peut servir à de nombreuses applications de neurones, comme
les programmes sont conçus pour être personnalisable et apprendre en
tant que partie de la programmation.
Les applications industrielles incluent des tâches telles que la
prévision du niveau des lacs ou réservoirs, aider au contrôle du trafic
aérien, et l'optimisation de procédés chimiques.
Les entreprises peuvent utiliser les réseaux de neurones afin de
faciliter le processus d'embauche par l'analyse et la prévision des
candidats de leur performance ou de l'analyse de base de données client
pour aider à la détermination des groupes de marketing. Reconnaissance optique de caractères, appelée OCR, est parmi les applications les neurones les plus connus.
Les industries financières et médicales emploient tous deux des applications de neurones avec une régularité.
Les sociétés financières ont recours à diverses méthodes d'extraction
et d'analyse des données ainsi que les systèmes de prévision. Systèmes de négociation automatisés intègrent souvent des demandes de neurones. Le diagnostic médical est une autre application.
Recherche, médicale ou autre, bénéficie également énormément avec
l'inclusion d'un réseau de neurones à reconnaître des modèles, processus
de vastes quantités de données, et effectuer des simulations
prédictives.
Les applications de neurones deviennent progressivement plus répandue, en
particulier dans le développement de la robotique et la réalité
virtuelle. Diverses méthodes de vision par ordinateur et de mobilisation peuvent être optimisés ou contrôlés.
l'apprentissage de la machine joue un grand rôle dans les deux domaines
en permettant robots d'apprendre leur environnement et en ajustant les
environnements de réalité virtuelle presque instantanément basés sur les
interactions de l'utilisateur.
Comme les réseaux de neurones deviennent plus faciles à travailler et
plus robuste, les applications de neurones vont continuer à évoluer et à
aider d'innombrables champs avec des tâches qui sont par ailleurs
difficile à manier.
