ما هي الأنواع المختلفة للتطبيقات العصبية؟

تم تطوير الشبكات العصبية الاصطناعية بناءً على وظائف الدماغ البشري كآلية معالجة. التطبيقات العصبية التي تطورت من هذه التكنولوجيا عديدة ومتنوعة. يتم استخدامها لتحسين الأداء في مجالات مثل الواقع الافتراضي واستخراج البيانات ، حيث تميل التكنولوجيا الحالية إلى التقصير. تُستخدم التطبيقات العصبية أيضًا في الصناعات من القطاع المالي إلى الصناعة الطبية.

يؤثر عدد من العوامل على التطبيقات التي تناسبها الشبكة العصبية الاصطناعية بشكل أفضل. تلعب بنية وديناميكيات الشبكة وكذلك كيفية تعلم الشبكة دورًا في تحديد قدرات هذه التطبيقات. تساعد أربع فئات أساسية في تحديد المهام والأنواع المحتملة للتطبيقات للشبكات العصبية.

يعد تقريب الوظائف ومعالجة البيانات من الفئات المتشابهة التي تغطي تطبيقات مثل تحليل السلاسل الزمنية وتصفية البيانات ، على التوالي. فئة التصنيف هي واحدة من أكثر الفئات قوة ، وتحتوي على التطبيقات التي تقوم بالتعرف على الأنماط والتسلسل. أخيرًا ، الروبوتات هي فئتها الخاصة. تساعد التطبيقات العصبية الروبوتية في كل شيء من التنقل إلى التلاعب.

يمكن لشبكة واحدة أن تخدم العديد من التطبيقات العصبية ، حيث تم تصميم البرامج لتكون قابلة للتخصيص والتعلم كجزء من البرمجة. تشمل التطبيقات الصناعية مهام مثل التنبؤ بمستويات البحيرة أو الخزان ، والمساعدة في مراقبة الحركة الجوية ، وتحسين العمليات الكيميائية. يمكن للشركات استخدام الشبكات العصبية لتسهيل عملية التوظيف من خلال تحليل المتقدمين والتنبؤ بأدائهم أو تحليل قاعدة بيانات العملاء للمساعدة في تحديد مجموعات التسويق. يعد التعرف البصري على الأحرف ، الذي يشار إليه باسم OCR ، من بين أكثر التطبيقات العصبية شهرة.

تستخدم الصناعات المالية والطبية التطبيقات العصبية بانتظام. تستخدم الشركات المالية طرقًا متنوعة لاستخراج البيانات وتحليلها بالإضافة إلى أنظمة التنبؤ. غالبًا ما تدمج أنظمة التداول الآلي التطبيقات العصبية. التشخيص الطبي هو تطبيق آخر. البحث ، الطبي أو غير ذلك ، يستفيد أيضًا بشكل كبير من تضمين شبكة عصبية للتعرف على الأنماط ومعالجة كميات هائلة من البيانات وإجراء عمليات محاكاة تنبؤية.

أصبحت التطبيقات العصبية أكثر انتشارًا بشكل تدريجي ، لا سيما في تطوير الروبوتات والواقع الافتراضي. يمكن تحسين أو التحكم في طرق مختلفة لرؤية الماكينة وتعبئتها. يلعب التعلم الآلي دورًا كبيرًا في كلا المجالين من خلال تمكين الروبوتات من تعلم بيئتها وعن طريق تعديل بيئات الواقع الافتراضي بشكل فوري تقريبًا بناءً على تفاعلات المستخدم. نظرًا لأن الشبكات العصبية أصبحت أسهل في العمل وأكثر قوة ، ستستمر التطبيقات العصبية في التطور وتساعد مجالات لا حصر لها في المهام التي تكون غير عملية.