Apa Berbagai Jenis Kegunaan Neural?

Jaringan syaraf tiruan telah dikembangkan berdasarkan fungsi otak manusia sebagai mekanisme pemrosesan.Kegunaan saraf yang telah berevolusi dari teknologi ini banyak dan beragam.Mereka digunakan untuk meningkatkan kinerja di bidang-bidang seperti realitas virtual danpenambangan data, di mana teknologi yang ada cenderung gagal.Kegunaan saraf juga digunakan dalam industri dari sektor keuangan hingga industri medis.

Beberapa aplikasi saraf digunakan untuk meningkatkan kinerja dalam realitas virtual.

Sejumlah faktor mempengaruhi aplikasi yangjaringan saraftiruannyapaling cocok.Struktur dan dinamika jaringan serta bagaimana jaringan belajar semua berperan dalam menentukan kemampuan aplikasi ini.Empat kategori utama membantu menentukan tugas dan jenis aplikasi potensial untuk jaringan saraf.

Pendekatan fungsi danpemrosesan dataadalah kategori serupa yang mencakup aplikasi seperti analisis deret waktu dan pemfilteran data.Kategori klasifikasi adalah salah satu yang lebih kuat, berisi aplikasi yang melakukan pengenalan pola dan urutan.Akhirnya, robotika adalah kategorinya sendiri.Kegunaan saraf robotik membantu segala hal mulai dari mobilitas hingga manipulasi.

Sebuah jaringan tunggal dapat melayani banyak aplikasi saraf, karena program dirancang untuk dapat disesuaikan dan dipelajari sebagai bagian dari pemrograman.Kegunaan industri mencakup tugas-tugas seperti memprediksi tingkat danau atau reservoir, membantu dengan kontrol lalu lintas udara, dan optimalisasi proses kimia.Bisnis dapat menggunakan jaringan saraf untuk memfasilitasi proses perekrutan dengan menganalisis pelamar dan memprediksi kinerja mereka atau analisis basis data pelanggan untuk membantu menentukan grup pemasaran.Pengenalan karakter optik, disebut sebagai OCR, adalah salah satu aplikasi saraf yang paling terkenal.

Industri keuangan dan medis keduanya menggunakan aplikasi saraf dengan keteraturan.Perusahaan keuangan menggunakan berbagai metode penambangan dan analisis data serta sistem prediksi.Sistem perdagangan otomatis sering mengintegrasikan aplikasi saraf.Diagnosis medis adalah aplikasi lain.Penelitian, medis atau lainnya, juga sangat bermanfaat dengan dimasukkannya jaringan saraf untuk mengenali pola, memproses data dalam jumlah besar, dan melakukan simulasi prediktif.

Kegunaan saraf secara bertahap menjadi lebih umum, terutama dalam pengembangan robotika dan realitas virtual.Berbagai metode visi mesin dan mobilisasi dapat dioptimalkan atau dikendalikan.Pembelajaran mesin memainkan peran besar di kedua bidang dengan memungkinkan robot mempelajari lingkungan mereka dan dengan menyesuaikan lingkungan realitas virtual hampir secara instan berdasarkan interaksi pengguna.Karena jaringan saraf menjadi lebih mudah untuk digunakan dan lebih kuat, aplikasi saraf akan terus berkembang dan membantu bidang yang tak terhitung banyaknya dengan tugas-tugas yang sebaliknya berat.

Related Posts