인공지능: 인공신경망의 응용 시나리오 지식 소개

오늘은 여러 분야의 인공 신경망 적용 시나리오에 대해 이야기하겠습니다.

1. 정보 분야의 응용

1.1 정보 처리

인공 신경망은 인간의 사고와 관련된 기능을 모방하거나 대체하여 문제 해결 및 자동 문제 진단을 달성함으로써 해결할 수 없거나 해결하기 어려운 문제를 해결할 수 있습니다. 전통적인 방법,

시나리오: 지능형 기기, 자동 추적 및 모니터링 기기, 자동 경보 시스템, 자동 결함 진단 시스템 등

1.2 패턴 인식

패턴 인식은 주로 사물이나 현상에 대한 다양한 형태의 정보를 처리하고 분석하여 사물이나 현상을 기술, 식별, 분류, 설명하는 과정을 이룰 수 있습니다.

패턴 인식에는 주로 통계적 패턴 인식과 구조적 패턴 인식 방법이 포함되며, 그 중 인공 신경망이 패턴 인식의 일반적인 방법입니다.

시나리오: 음성 인식, 이미지 및 텍스트 인식, 지문 인식, 얼굴 인식, 필기 문자 인식 등

2. 교통 분야의 응용

교통 문제는 매우 비선형적이고 데이터가 방대하고 복잡하다는 사실을 기반으로 인공 신경망을 사용한 처리에 매우 적합합니다.

시나리오: 자동차 운전자 행동 시뮬레이션, 도로 유지 관리, 차량 감지 및 분류, 교통 흐름 예측, 지하철 운영 및 교통 통제 분야에서 매우 좋은 결과를 얻었습니다.

3. 경제 분야에 적용

3.1 시장 상품 가격 예측

상품 가격 예측은 시장 수요와 공급 등 다양한 요인에 따라 분석되기 때문에 비교가 어렵습니다. 정확한 가격 변화 예측을 위해 인공 신경망을 사용하여 1인당 소득, 가족 규모, 대출 금리, 도시 소비 수준 및 기타 측면을 기반으로 보다 신뢰할 수 있는 예측 모델을 구축할 수 있습니다. 상품 가격에 대한 보다 과학적인 예측.

시나리오: 시장 상품 가격 예측

3.2 위험 평가

위험 평가는 특정 유형의 투자 활동의 불확실성으로 인해 발생하는 경제적 손실을 방지하기 위한 예방 조치입니다. 인공신경망을 활용하면 실제 리스크 소스를 기반으로 보다 합리적인 신용 리스크 모델을 제공할 수 있으며, 이를 계산한 후 리스크 평가 계수를 구하여 실제 리스크 투자에 대한 보다 합리적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.

시나리오: 신용 카드 처리, 금융 상품 구매, 주식 등

IV. 의료 분야의 응용

4.1 생체 신호 감지 및 자동 분석

현재 대부분의 의료 테스트 장비는 연속 파형 데이터, 이러한 파형 데이터는 의료 진단의 기초가 됩니다. 인공신경망은 다수의 간단한 처리장치로 연결된 적응형 동적 시스템으로, 생물학에서 기존 방법으로는 해결하기 어려운 문제를 해결하기 위해 대규모 병렬성, 분산 저장, 적응형 학습 등의 기능을 사용할 수 있습니다. 신호 분석 및 처리 질문입니다.

시나리오: EEG 신호 분석, EMG 및 위장 전기 신호 인식, ECG 신호 압축, 의료 영상 인식 및 처리 등

4.2 의료 전문가 시스템

전통적인 전문가 시스템은 전문가의 기존 경험과 지식을 고정된 규칙에 따라 컴퓨터에 저장하여 지식 베이스를 구축한 후 논리적 추론을 통해 의료 진단을 내립니다. 기존 방식은 지식 습득에 병목 현상이 있고, 데이터베이스 규모의 증가로 인해 지식 폭발이 발생해 업무 효율이 상대적으로 낮다. 인공 신경망은 비선형 병렬 처리를 기반으로 하는 의료 전문가 시스템에 더 나은 전망을 제공합니다.

시나리오: 마취 및 중환자 의학 분야의 연구에는 생리적 변수의 분석 및 예측이 포함됩니다. 예를 들어, 임상 데이터, 신호 처리, 간섭 신호의 자동 식별 및 탐지, 다양한 임상 상태 예측 등에 아직 발견되지 않았거나 명확한 증거가 없는 관계 및 현상이 있습니다.

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