Aplicações de Redes Neurais
Antes de estudar os campos onde a RNA tem sido usada extensivamente, precisamos entender por que a RNA seria a escolha preferencial de aplicação.
Por que redes neurais artificiais?
Precisamos entender a resposta à pergunta acima com um exemplo de ser humano. Quando crianças, aprendíamos as coisas com a ajuda dos mais velhos, o que inclui nossos pais ou professores. Então, mais tarde, por autoaprendizagem ou prática, continuamos aprendendo por toda a vida. Cientistas e pesquisadores também estão tornando a máquina inteligente, assim como um ser humano, e a RNA desempenha um papel muito importante no mesmo devido às seguintes razões -
Com a ajuda de redes neurais, podemos encontrar a solução de tais problemas para os quais o método algorítmico é caro ou não existe.
As redes neurais podem aprender por exemplo, portanto, não precisamos programá-lo muito.
As redes neurais têm a precisão e velocidade significativamente mais rápida do que a velocidade convencional.
Areas de aplicação
A seguir estão algumas das áreas onde a RNA está sendo usada. Isso sugere que a RNA tem uma abordagem interdisciplinar em seu desenvolvimento e aplicações.
Reconhecimento de fala
A fala ocupa um papel proeminente na interação humano-humano. Portanto, é natural que as pessoas esperem interfaces de fala com computadores. Na era atual, para se comunicar com as máquinas, os humanos ainda precisam de linguagens sofisticadas, difíceis de aprender e usar. Para amenizar essa barreira de comunicação, uma solução simples poderia ser a comunicação em um idioma falado que seja possível para a máquina entender.
Grande progresso foi feito neste campo, no entanto, esses tipos de sistemas ainda estão enfrentando o problema de vocabulário ou gramática limitada, juntamente com a questão do retreinamento do sistema para diferentes falantes em diferentes condições. ANN está desempenhando um papel importante nesta área. As seguintes RNAs foram utilizadas para reconhecimento de voz -
Redes multicamadas
Redes multicamadas com conexões recorrentes
Mapa de recursos auto-organizáveis de Kohonen
A rede mais útil para isso é o mapa de recursos de auto-organização Kohonen, que tem sua entrada como segmentos curtos da forma de onda da fala. Ele mapeará o mesmo tipo de fonema do array de saída, chamado de técnica de extração de recurso. Após extrair os traços, com a ajuda de alguns modelos acústicos como processamento back-end, ele reconhecerá o enunciado.
Reconhecimento de Personagem
É um problema interessante que se enquadra na área geral de reconhecimento de padrões. Muitas redes neurais foram desenvolvidas para reconhecimento automático de caracteres escritos à mão, sejam letras ou dígitos. A seguir estão algumas RNAs que têm sido usadas para reconhecimento de caracteres -
- Redes neurais multicamadas, como redes neurais de retropropagação.
- Neocognitron
Embora as redes neurais de retropropagação tenham várias camadas ocultas, o padrão de conexão de uma camada para a próxima é localizado. Da mesma forma, o neocognitron também possui várias camadas ocultas e seu treinamento é feito camada por camada para este tipo de aplicações.
Solicitação de verificação de assinatura
As assinaturas são uma das formas mais úteis de autorizar e autenticar uma pessoa em transações jurídicas. A técnica de verificação de assinatura é uma técnica não baseada em visão.
Para esta aplicação, a primeira abordagem é extrair o recurso, ou melhor, o conjunto de recursos geométricos que representa a assinatura. Com esses conjuntos de recursos, temos que treinar as redes neurais usando um algoritmo de rede neural eficiente. Essa rede neural treinada classificará a assinatura como genuína ou forjada no estágio de verificação.
Reconhecimento de Face Humana
É um dos métodos biométricos para identificar uma determinada face. É uma tarefa típica devido à caracterização de imagens “não faciais”. No entanto, se uma rede neural for bem treinada, ela pode ser dividida em duas classes, a saber: imagens com rostos e imagens que não têm rostos.
Primeiro, todas as imagens de entrada devem ser pré-processadas. Então, a dimensionalidade dessa imagem deve ser reduzida. E, finalmente, deve ser classificado usando o algoritmo de treinamento de rede neural. As seguintes redes neurais são usadas para fins de treinamento com imagem pré-processada -
Rede neural de feed-forward multicamadas totalmente conectada treinada com a ajuda do algoritmo de propagação reversa
Para a redução da dimensionalidade, é usada a Análise de Componentes Principais (PCA).