ความสามารถของ Neural Networks

1) ความสามารถในการดึงสารสนเทศ แม้ว่า neural nodes มีปัญหาขัดข้อง

2) ปรับปรุงข้อมูลที่มีอยู่ เพื่อให้ได้สารสนเทศใหม่อย่างรวดเร็ว

3) ความสามารถในการค้นหาความสัมพันธ์ และแนวโน้มต่างๆ จากฐานข้อมูลขนาดใหญ่ได้

4) ความสามารถในการแก้ปัญหาที่มีความสลับซับซ้อนมาก แม้ว่าจะไม่มีสารสนเทศที่ช่วยในการแก้ปัญหาอย่างครบถ้วน

ตัวอย่างการใช้งาน

ปัจจุบันการนำ Neural Networks มาใช้ในหลายสาขา เช่น

การแพทย์วิทยาศาสตร์ธุรกิจ เพื่อช่วยในการจำแนกแพทเทิร์นต่างๆ การวิเคราะห์และพยากรณ์การควบคุมและการเสนอผลที่ดีที่สุด (Widrow et al., 1994)
การนำ Neural Networks มาใช้ในการตรวจหาวัตถุระเบิดในกระเป๋าผู้โดยสารที่ขึ้นเครื่องบิน (Haag et al., 2001)
บริษัทธุรกิจหลายแห่ง เช่น General Motors, Blockbuster, และ Kraft ได้ใช้ซอฟต์แวร์ Neural Networks เพื่อช่วยในการหารูปแบบที่ช่วยในการวิเคราะห์ แนวโน้มการขายให้ดีขึ้น โดยใช้พฤติกรรมในอดีตของลูกค้า และการซื้อขายจริงในปัจจุบัน ประกอบกันเพื่อทำนายถึงรูปแบบการซื้อในอนาคต (Haag et al., 2001)
บริษัทโรงงานไฟฟ้าได้ใช้ Neural Networks ในการหารูปแบบการใช้กระแสไฟฟ้า เพื่อจะได้วิเคราะห์โครงสร้างอัตราค่ากระแสไฟฟ้า และพยากรณ์ความต้องการการใช้ไฟฟ้าในอนาคต ก่อนหน้านี้บริษัทเหล่านี้บริษัทเหล่านี้เคยใช้สมการถดถอยแบบพหุ (Regression) แต่ปัจจุบัน บริษัทเหล่านี้พบว่า Neural Networks ทำงานได้เร็วกว่ามาก (Haag et al., 2001)

<< ย้อนกลับ | หน้าถัดไป >>