神经网络的应用

神经网络是一种处理设备，可以是一种算法，也可以是真正的硬件，它试图通过模拟人脑运作方式的过程来识别一组数据中的潜在关系。计算世界可以从神经网络（也称为人工神经网络或神经网络）中获得大量知识。神经网络具有通过实例学习的能力，这使得它们非常灵活、完全适应性强且功能强大。
对于神经网络，它们可以适应不断变化的输入；因此，网络因此可以在不重新设计输出标准的情况下产生最佳结果。

神经网络在以下领域有很大的应用：

• 空中交通管制可以在每个雷达信号的位置、高度、方向和速度的帮助下实现自动化，这些雷达信号可以作为网络的输入。因此，输出将是空中交通管制员的指令，这将是对每个信号的响应。
• 动物行为、它们的关系和种群周期可能适合使用神经网络进行分析。
• 如果在神经网络的帮助下完成对财产、建筑物、汽车、机械等的评估和估价应该是一件容易的事。
• 可以在神经网络预测的帮助下分析对赛马、股票市场、体育赛事等的投注。
• 可以使用大量犯罪细节样本作为输入，将结果判决作为输出来预测刑事判决。
• 围绕各种数学公式的完整物理过程可以使用神经网络启发式建模。
• 如果我们发现哪些记录可疑地偏离了它们的同行模式，就可以有效地实现数据挖掘、清理和验证。这可以在神经网络的帮助下完成。
• 直邮广告商可以使用对其数据库的神经网络分析来决定应该关注哪些客户，并避免在不可能的目标上浪费金钱。
• 使用神经网络可以预测天气。输入将包括来自周边地区的天气报告。输出可以是基于输入信息的特定区域的未来天气。
• 医学问题的检查是神经网络的理想应用。
• 医学领域的研究在很大程度上依赖于经典见解来剖析研究数据。因此，研究人员的工具包中应包含神经网络。
• 可以根据上游报告以及每个报告的时间和位置来预测河水的深度。
• 通过预测需求，可以有效地优化公共汽车、飞机和电梯的时间表。
• 餐厅、零售店、警察局、银行等的员工排班优化，可以根据客流、星期几、发薪日、假期、天气、季节等进行。
• 可以通过观察专家玩家对给定刺激的反应来进行游戏、商业和战争的策略分析。例如，一名足球教练必须决定是踢、小便还是在最后一次摔倒时破坏。