1.Распознавание лиц
Системы распознавания лиц служат надежными системами наблюдения. Системы распознавания сопоставляют человеческое лицо и сравнивают его с цифровыми изображениями. Они используются в офисах для выборочного входа. Таким образом, системы аутентифицируют человеческое лицо и сопоставляют его со списком идентификаторов, которые присутствуют в его базе данных.Сверточные нейронные сети (CNN) используются для распознавания лиц и обработки изображений. Большое количество изображений загружается в базу данных для обучения нейронной сети. Собранные изображения далее обрабатываются для обучения. Слои выборки в CNN используются для правильной оценки. Модели оптимизированы для получения точных результатов распознавания.
=======================
- Прогноз фондового рынка
Инвестиции подвержены рыночным рискам. Предсказать грядущие изменения на крайне волатильном фондовом рынке практически невозможно. Постоянно меняющиеся бычья и медвежья фазы были непредсказуемы до появления нейронных сетей. Но хорошо, что все это изменило?
Нейронные сети, конечно… Чтобы сделать успешный прогноз акций в режиме реального времени, используется многослойный персептрон MLP (класс алгоритма искусственного интеллекта с прямой связью). MLP состоит из нескольких уровней узлов, каждый из которых полностью связан с последующими узлами. Прошлые результаты акций, годовая доходность и коэффициенты нерентабельности учитываются при построении модели MLP.
=========================
Как бы банально это ни звучало, социальные сети изменили привычный скучный ход жизни. Искусственные нейронные сети используются для изучения поведения пользователей социальных сетей.
Данные, которыми ежедневно обмениваются через виртуальные разговоры, собираются и анализируются для конкурентного анализа.
Нейронные сети дублируют поведение пользователей социальных сетей. После анализа поведения людей в социальных сетях данные могут быть связаны с привычками людей тратить деньги. Многослойный Perceptron ANN используется для извлечения данных из приложений социальных сетей. MLP прогнозирует тенденции в социальных сетях и использует различные методы обучения, такие как средняя абсолютная ошибка (MAE), среднеквадратическая ошибка (RMSE) и средняя квадратичная ошибка (MSE). MLP учитывает несколько факторов, таких как любимые страницы пользователя в Instagram, выбор в закладках и т. д. Эти факторы рассматриваются как входные данные для обучения модели MLP.
===========================
- Аэрокосмическая промышленность
Аэрокосмическая инженерия — это обширный термин, который охватывает разработки космических кораблей и самолетов. Диагностика неисправностей, высокопроизводительное автопилотирование, защита систем управления самолетом и моделирование ключевых динамических симуляций — вот некоторые из ключевых областей, в которых нейронные сети взяли на себя ответственность. Временная задержка Нейронные сети могут использоваться для моделирования нелинейных динамических систем во времени. Нейронные сети с временной задержкой используются для независимого от положения распознавания признаков. Алгоритм, построенный таким образом на основе нейронных сетей с временной задержкой, может распознавать закономерности. (Распознающие шаблоны автоматически строятся нейронными сетями путем копирования исходных данных из функциональных единиц).
=============================
- Защита
Оборона является основой любой страны. Состояние каждой страны в международном пространстве оценивается по ее военным операциям. Нейронные сети также формируют оборонные операции технологически развитых стран. Соединенные Штаты Америки, Великобритания и Япония — некоторые страны, которые используют искусственные нейронные сети для разработки стратегии активной защиты.Нейронные сети используются в логистике, анализе вооруженных нападений и для определения местоположения объектов. Они также используются в воздушном патрулировании, морском патрулировании и для управления автоматическими дронами. Оборонный сектор получает столь необходимый импульс искусственного интеллекта для расширения своих технологий. Сверточные нейронные сети (CNN) используются для определения наличия подводных мин. Подводные шахты — это подземный переход, который служит незаконным маршрутом между двумя странами. Беспилотный летательный аппарат (БПЛА) и беспилотный подводный аппарат (БПА). Эти автономные морские аппараты используют сверточные нейронные сети для обработки изображений.Сверточные слои составляют основу сверточных нейронных сетей. Эти слои используют разные фильтры для различения изображений. Слои также имеют более крупные фильтры, которые фильтруют каналы для извлечения изображений.
============================
6. Здравоохранение
Старая поговорка гласит: «Здоровье — это богатство». Современные люди используют преимущества технологий в сфере здравоохранения. Сверточные нейронные сети активно используются в сфере здравоохранения для обнаружения рентгеновских лучей, компьютерной томографии и ультразвука. Поскольку CNN используется при обработке изображений, данные медицинских изображений, полученные в результате вышеупомянутых тестов, анализируются и оцениваются на основе моделей нейронных сетей. Рекуррентная нейронная сеть (RNN) также используется для разработки систем распознавания голоса.
В наши дни системы распознавания голоса используются для отслеживания данных пациента. Исследователи также используют генеративные нейронные сети для разработки лекарств. Сопоставление разных категорий лекарств — сложная задача, но генеративные нейронные сети справились с такой сложной задачей, как открытие лекарств. Их можно использовать для объединения различных элементов, что составляет основу открытия лекарств.
===========================
- Проверка подписи и анализ почерка
Проверка подписи, как говорит сам за себя термин, используется для проверки подписи человека. Банки и другие финансовые учреждения используют проверку подписи для перекрестной проверки личности человека.Обычно для проверки подписей используется программное обеспечение для проверки подписи. Поскольку случаи подделки в финансовых учреждениях довольно распространены, проверка подписи является важным фактором, который направлен на тщательную проверку подлинности подписанных документов.Искусственные нейронные сети используются для проверки подписей. ИНС обучены распознавать разницу между настоящими и поддельными подписями. ИНС можно использовать для проверки как автономных, так и онлайн-подписей.Для обучения модели ИНС в базу данных подаются различные наборы данных. Полученные таким образом данные помогают дифференцировать модель ИНС. Модель ANN использует обработку изображений для извлечения признаков.Анализ почерка играет важную роль в криминалистике. Анализ далее используется для оценки вариаций в двух рукописных документах. Процесс выплескивания слов на чистый лист также используется для поведенческого анализа. Сверточные нейронные сети (CNN) используются для анализа и проверки почерка.
===========================
- Прогноз погоды
Прогнозы, сделанные метеорологическим отделом, никогда не были точными, пока искусственный интеллект не вступил в силу. Прогнозирование погоды в первую очередь проводится для того, чтобы заранее предвидеть предстоящие погодные условия. В современную эпоху прогнозы погоды используются даже для предсказания возможности стихийных бедствий.
Многослойный персептрон (MLP), сверточная нейронная сеть (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN) используются для прогнозирования погоды. Традиционные многослойные модели ANN также можно использовать для прогнозирования климатических условий на 15 дней вперед.
Комбинация различных типов архитектуры нейронной сети может использоваться для прогнозирования температуры воздуха.Для обучения моделей на основе нейронных сетей учитывались различные входные данные, такие как температура воздуха, относительная влажность, скорость ветра и солнечная радиация. Комбинированные модели (MLP+CNN), (CNN+RNN) обычно лучше работают в случае прогнозирования погоды.