Области применения нейронных сетей
В каждой предметной области при ближайшем рассмотрении можно найти постановки задач для нейронных сетей. Вот список отдельных областей, где решение такого рода задач имеет практическое значение уже сейчас.
1) Экономика и бизнес: прогнозирование временных рядов (курсов валют, цен на сырьё, объемов продаж,..), автоматический трейдинг, оценка рисков невозврата кредитов, предсказание банкротств, оценка стоимости недвижимости, выявление переоцененных и недооцененных компаний, рейтингование, оптимизация товарных и денежных потоков, считывание и распознавание чеков и документов, безопасность транзакций по пластиковым картам.
2) Медицина: постановка диагноза, обработка медицинских изображений, мониторинг состояния пациента, анализ эффективности лечения, очистка показаний приборов от шумов.
3) Авионика: обучаемые автопилоты, распознавание сигналов радаров, адаптивное пилотирование сильно поврежденного самолета, беспилотные летательные аппараты.
4) Связь: сжатие видеоинформации, быстрое кодирование-декодирование, оптимизация сотовых сетей и схем маршрутизации пакетов.
5) Интернет: ассоциативный поиск информации, электронные секретари и автономные агенты в интернете, фильтрация информации, блокировка спама, автоматическая рубрикация новостевых лент, адресные реклама и маркетинг для электронной торговли.
6) Автоматизация производства: оптимизация режимов производственного процесса, контроль качества продукции, мониторинг и визуализация многомерной диспетчерской информации, предупреждение аварийных ситуаций, робототехника.
7) Политологические и социологические технологии: предсказание результатов выборов, анализ опросов, предсказание динамики рейтингов, выявление значимых факторов, кластеризация электората, исследование и визуализация социальной динамики населения.
8) Безопасность и охранные системы: распознавание лиц; идентификация личности по отпечаткам пальцев, голосу, подписи, лицу; распознавание автомобильных номеров, анализ аэрокосмических снимков, мониторинг информационных потоков в компьютерной сети и обнаружение вторжений, обнаружение подделок.
9) Ввод и обработка информации: распознавание рукописных текстов, отсканированных почтовых, платежных, финансовых и бухгалтерских документов.
10) Геологоразведка: анализ сейсмических данных, ассоциативные методики поиска полезных ископаемых, оценка ресурсов месторождений.
Обилие приведенных выше областей применения нейронных сетей - не рекламный трюк. Просто нейросети - это новый, гибкий и мощный инструмент решения разнообразных задач обработки и анализа данных.
- Раздел 1. Важнейшие этапы развития вычислительной техники до появления компьютеров.
- 2. Механические, автоматические вычислительные устройства.
- 3. Электромеханический этап развития вычислительной техники
- Раздел 2. Поколения компьютеров.
- 1. Хронология поколений компьютеров.
- 2. Первое поколение компьютеров, вакуумно-ламповая технология.
- 1. Создание интегральных схем.
- Уровни проектирования
- Классификация Степень интеграции
- Технология изготовления
- Вид обрабатываемого сигнала
- Технологический процесс
- Назначение
- Корпуса микросхем
- Специфические названия микросхем
- 2.Третье поколение компьютеров.
- 1.Бис, история создания процессора.
- 2. Четвертое поколение эвм. Принципы создания больших цифровых интегральных схем
- Процессор
- 2. Четвертое поколение эвм.
- 1. Предпосылки, подходы и направления развития искусственного интеллекта
- Происхождение и понимание термина «искусственный интеллект»
- Предпосылки развития науки искусственного интеллекта
- История развития искусственного интеллекта в ссср и России
- Подходы и направления Подходы к пониманию проблемы
- Тест Тьюринга и интуитивный подход
- Символьный подход
- Логический подход
- Агентно-ориентированный подход
- Гибридный подход
- Символьное моделирование мыслительных процессов
- Работа с естественными языками
- Представление и использование знаний
- Машинное обучение
- Биологическое моделирование искусственного интеллекта
- Робототехника Интеллектуальная робототехника
- Машинное творчество
- Другие области исследований
- 2. Современный искусственный интеллект, связь с другими науками. Современный искусственный интеллект
- Применение
- Связь с другими науками
- Компьютерные технологии и кибернетика
- Психология и когнитология
- Философия
- Вопросы создания ии
- Религия
- Научная фантастика
- Происхождение и понимание термина «искусственный интеллект»
- Предпосылки развития науки искусственного интеллекта
- История развития искусственного интеллекта в ссср и России
- Подходы и направления Подходы к пониманию проблемы
- Достоинства теста
- Другие существующие подходы Символьный подход
- Логический подход
- Агентно-ориентированный подход
- Гибридный подход
- Символьное моделирование мыслительных процессов
- Работа с естественными языками
- Представление и использование знаний
- 2. Современный искусственный интеллект, связь с другими науками. Современный искусственный интеллект
- Связь с другими науками
- Компьютерные технологии и кибернетика
- Психология и когнитология Конгнитология – среда деятельности, связанная с анализам знаний.
- Философия
- Вопросы создания ии
- Религия
- Научная фантастика
- 1. Базовые идеи нейронных сетей
- Возможности и особенности нейронных сетей
- Области применения нейронных сетей
- Нейронные сети - точность решения задач Нейрокомпьютер
- Основная идея — коннекционизм
- Проблема эффективного параллелизма
- Современные нейрокомпьютеры
- Новый поворот — «влажный продукт»
- Персептрон
- Многослойный персептрон.
- 1. Рождение советской вычислительной техники
- 1.2 Эвм «Стрела»
- 1.3 Эвм «м-1»
- 1.3.1 Эвм «м-2»
- 1.4 Эвм «Сетунь».
- 1.5 Ibm 701
- 1.6 Эвм «м-20»
- 2. Второе поколение советских эвм.
- 5Э261 – первая в ссср мобильная многопроцессорная высокопроизводительная управляющая система.
- Предательство.
- 3. Исторические факты.