Les réseaux de neurones artificiels ont été développés sur la base des fonctions du cerveau humain comme un mécanisme de traitement. Les applications de neurones qui ont évolué à partir de cette technologie sont nombreuses et variées. Ils sont utilisés pour améliorer les performances dans des domaines tels que la réalité virtuelle et l'exploration de données, où la technologie existante tend à tomber à court. Applications neurones sont également utilisés dans les industries du secteur financier à l'industrie médicale.
Un certain nombre de facteurs influent sur les applications pour lesquelles un réseau neuronal artificiel 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.
Approximation de fonctions et de traitement de données sont les mêmes catégories qui couvrent des applications telles que l'analyse de séries chronologiques et de données de filtrage, respectivement. La catégorie classification est l'un des plus robustes, contenant des applications qui effectuent modèle et la reconnaissance de la séquence. Enfin, la robotique est sa propre catégorie. Applications neuronaux robotiques aider avec tout de mobilité à la manipulation.
Un seul réseau peut servir à de nombreuses applications de neurones, que 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 prédiction des niveaux de lac ou un réservoir, en aidant avec contrôle du trafic aérien, et l'optimisation des procédés chimiques. Les entreprises peuvent utiliser les réseaux de neurones afin de faciliter le processus d'embauche en analysant les candidats et prédire leur performance ou l'analyse de base de données client pour aider à déterminer les groupes de marketing.Reconnaissance optique de caractères, appelée OCR, est parmi les applications les plus connues de neurones.
Les industries financières et médicales emploient à la fois des applications de neurones avec régularité. Les sociétés financières ont recours à diverses méthodes d'extraction et d'analyse des données ainsi que des systèmes de prévision. Systèmes de négociation automatisés intègrent souvent des applications de neurones. Le diagnostic médical est une autre application. Recherche, médical ou autre, bénéficie également énormément avec l'inclusion d'un réseau de neurones pour reconnaître des modèles, traitent de grandes quantités de données, et effectuer des simulations prédictives.
Applications neurones deviennent progressivement plus répandue, en particulier dans le développement de la robotique et la réalité virtuelle. Diverses méthodes de vision industrielle et la mobilisation peuvent être optimisés ou contrôlés. L'apprentissage machine joue un grand rôle dans ces deux domaines en permettant robots d'apprendre leur environnement et en ajustant les environnements virtuels quasi instantanément basé sur les interactions des utilisateurs. Alors que les réseaux de neurones deviennent plus faciles à travailler et plus robuste, applications neurones vont continuer à évoluer et à aider les innombrables champs de tâches qui sont par ailleurs difficile à manier.
