Редактирование Нейронная сеть (секция)

Материал из Documentation.

== Основные направления применения == Потенциальными областями применения искусственных нейронных сетей являются те, где человеческий интеллект малоэффективен, а традиционные вычисления трудоёмки или физически неадекватны (то есть не отражают или плохо отражают реальные физические процессы и объекты). Актуальность применения нейронных сетей (то есть нейрокомпьютеров) многократно возрастает, когда появляется необходимость решения плохо формализованных задач. Основные области применения нейронных сетей: автоматизация процесса классификации, автоматизация прогнозирования, автоматизация процесса распознавания, автоматизация процесса принятия решений; управление, кодирование и декодирование информации; аппроксимация зависимостей и др.<ref>[https://bigenc.ru/technology_and_technique/text/4114009 Нейронные сети]</ref> С помощью нейронных сетей успешно решается важная задача в области телекоммуникаций — проектирование и оптимизация сетей связи (нахождение оптимального пути трафика между узлами). Кроме управления маршрутизацией потоков, нейронные сети используются для получения эффективных решений в области проектирования новых телекоммуникационных сетей.<ref>[https://bigenc.ru/technology_and_technique/text/4114009 Нейронные сети]</ref> Распознавание речи — одна из наиболее популярных областей применения нейронных сетей.<ref>[https://bigenc.ru/technology_and_technique/text/4114009 Нейронные сети]</ref> Ещё одна область — управление ценами и производством (потери от неоптимального планирования производства часто недооцениваются). Поскольку спрос и условия реализации продукции зависят от времени, сезона, курсов валют и многих других факторов, то и объём производства должен гибко варьироваться с целью оптимального использования ресурсов (нейросетевая система обнаруживает сложные зависимости между затратами на рекламу, объёмами продаж, ценой, ценами конкурентов, днём недели, сезоном и т. д.). В результате использования системы осуществляется выбор оптимальной стратегии производства с точки зрения максимизации объёма продаж или прибыли.<ref>[https://bigenc.ru/technology_and_technique/text/4114009 Нейронные сети]</ref> При анализе потребительского рынка (маркетинг), когда обычные (классические) методы прогнозирования отклика потребителей могут быть недостаточно точны, используется прогнозирующая нейросетевая система с адаптивной архитектурой нейросимулятора.<ref>[https://bigenc.ru/technology_and_technique/text/4114009 Нейронные сети]</ref> Исследование спроса позволяет сохранить бизнес компании в условиях конкуренции, то есть поддерживать постоянный контакт с потребителями через «обратную связь». Крупные компании проводят опросы потребителей, позволяющие выяснить, какие факторы являются для них решающими при покупке данного товара или услуги, почему в некоторых случаях предпочтение отдаётся конкурентам и какие товары потребитель хотел бы увидеть в будущем. Анализ результатов такого опроса — достаточно сложная задача, так как существует большое число коррелированных параметров. Нейросетевая система позволяет выявлять сложные зависимости между факторами спроса, прогнозировать поведение потребителей при изменении маркетинговой политики, находить наиболее значимые факторы и оптимальные стратегии рекламы, а также очерчивать сегмент потребителей, наиболее перспективный для данного товара.<ref>[https://bigenc.ru/technology_and_technique/text/4114009 Нейронные сети]</ref> В медицинской диагностике нейронные сети применяются, например, для диагностики слуха у грудных детей. Система объективной диагностики обрабатывает зарегистрированные «вызванные потенциалы» (отклики мозга), проявляющиеся в виде всплесков на электроэнцефалограмме, в ответ на звуковой раздражитель, синтезируемый в процессе обследования. Обычно для уверенной диагностики слуха ребёнка опытному эксперту-аудиологу необходимо провести до 2000 тестов, что занимает около часа. Система на основе нейронной сети способна с той же достоверностью определить уровень слуха уже по 200 наблюдениям в течение всего нескольких минут, причём без участия квалифицированного персонала.<ref>[https://bigenc.ru/technology_and_technique/text/4114009 Нейронные сети]</ref> Нейронные сети применяются также для прогнозирования краткосрочных и долгосрочных тенденций в различных областях (финансовой, экономической, банковской и др.).<ref>[https://bigenc.ru/technology_and_technique/text/4114009 Нейронные сети]</ref>

---

Описание изменений:

Отменить | Справка по редактированию (в новом окне)