Aplicaciones de las redes neuronales

Antes de estudiar los campos en los que ANN se ha utilizado ampliamente, debemos comprender por qué ANN sería la opción de aplicación preferida.

¿Por qué las redes neuronales artificiales?

Necesitamos entender la respuesta a la pregunta anterior con un ejemplo de un ser humano. Cuando éramos niños, solíamos aprender las cosas con la ayuda de nuestros mayores, que incluyen a nuestros padres o maestros. Luego, más tarde, mediante el autoaprendizaje o la práctica, seguimos aprendiendo a lo largo de nuestra vida. Los científicos e investigadores también están haciendo que la máquina sea inteligente, al igual que un ser humano, y ANN juega un papel muy importante en el mismo debido a las siguientes razones:

  • Con la ayuda de las redes neuronales, podemos encontrar la solución de tales problemas para los cuales el método algorítmico es costoso o no existe.

  • Las redes neuronales pueden aprender con el ejemplo, por lo tanto, no es necesario programarlo en gran medida.

  • Las redes neuronales tienen la precisión y la velocidad significativamente más rápida que la velocidad convencional.

Areas de aplicación

Las siguientes son algunas de las áreas donde se está utilizando ANN. Sugiere que ANN tiene un enfoque interdisciplinario en su desarrollo y aplicaciones.

Reconocimiento de voz

El habla ocupa un papel destacado en la interacción humano-humano. Por lo tanto, es natural que las personas esperen interfaces de voz con computadoras. En la era actual, para comunicarse con las máquinas, los humanos todavía necesitan lenguajes sofisticados que son difíciles de aprender y usar. Para aliviar esta barrera de comunicación, una solución simple podría ser la comunicación en un idioma hablado que la máquina pueda entender.

Se han realizado grandes avances en este campo, sin embargo, todavía este tipo de sistemas se enfrentan al problema del vocabulario o gramática limitados junto con el problema de la reentrenamiento del sistema para diferentes hablantes en diferentes condiciones. ANN está jugando un papel importante en esta área. Las siguientes ANN se han utilizado para el reconocimiento de voz:

  • Redes multicapa

  • Redes multicapa con conexiones recurrentes

  • Mapa de características autoorganizado de Kohonen

La red más útil para esto es el mapa de características autoorganizado de Kohonen, que tiene su entrada como segmentos cortos de la forma de onda del habla. Mapeará el mismo tipo de fonemas que la matriz de salida, denominada técnica de extracción de características. Después de extraer las características, con la ayuda de algunos modelos acústicos como procesamiento back-end, reconocerá el enunciado.

Reconocimiento de caracteres

Es un problema interesante que cae dentro del área general del reconocimiento de patrones. Se han desarrollado muchas redes neuronales para el reconocimiento automático de caracteres escritos a mano, ya sean letras o dígitos. A continuación se muestran algunas ANN que se han utilizado para el reconocimiento de caracteres:

  • Redes neuronales multicapa como las redes neuronales de retropropagación.
  • Neocognitron

Aunque las redes neuronales de retropropagación tienen varias capas ocultas, el patrón de conexión de una capa a la siguiente está localizado. Del mismo modo, el neocognitrón también tiene varias capas ocultas y su entrenamiento se realiza capa a capa para este tipo de aplicaciones.

Solicitud de verificación de firma

Las firmas son una de las formas más útiles de autorizar y autenticar a una persona en transacciones legales. La técnica de verificación de firmas es una técnica que no se basa en la visión.

Para esta aplicación, el primer enfoque es extraer la característica o más bien el conjunto de características geométricas que representan la firma. Con estos conjuntos de características, tenemos que entrenar las redes neuronales utilizando un algoritmo de red neuronal eficiente. Esta red neuronal entrenada clasificará la firma como genuina o falsificada en la etapa de verificación.

Reconocimiento de rostro humano

Es uno de los métodos biométricos para identificar el rostro dado. Es una tarea típica por la caracterización de imágenes “sin rostro”. Sin embargo, si una red neuronal está bien entrenada, entonces se puede dividir en dos clases, a saber, imágenes que tienen caras e imágenes que no tienen caras.

Primero, todas las imágenes de entrada deben preprocesarse. Entonces, la dimensionalidad de esa imagen debe reducirse. Y, por último, debe clasificarse utilizando un algoritmo de entrenamiento de redes neuronales. Las siguientes redes neuronales se utilizan con fines de entrenamiento con imágenes preprocesadas:

  • Red neuronal de alimentación directa multicapa completamente conectada entrenada con la ayuda del algoritmo de retropropagación.

  • Para la reducción de dimensionalidad, se utiliza el análisis de componentes principales (PCA).