人工神经网络 (ANN) 是旨在通过模仿生物大脑功能的某些方面来识别模式和解决问题的计算模型。 它们用于传统算法难以处理的应用程序中，尤其是涉及大型数据集、非线性关系或非结构化数据的任务。 三个常见的类别包括计算机视觉、自然语言处理 (NLP) 和预测建模，每个类别都有不同的用例，可以利用 ANN 从示例中学习的能力。
在计算机视觉中，ANN 擅长处理和解释视觉数据。 卷积神经网络 (CNN) 是一种特殊的 ANN，广泛用于图像分类、对象检测和面部识别。 例如，自动驾驶汽车使用 CNN 从摄像头馈送中识别行人、交通标志和车道标记。 医学成像系统采用类似的技术来检测 X 射线或 MRI 中的异常。 这些网络直接从像素数据中学习分层特征——边缘、纹理、形状——无需手动特征工程。
对于与语言相关的任务，ANN 为聊天机器人、翻译服务和情感分析等应用程序提供支持。 循环神经网络 (RNN) 和基于 Transformer 的模型（如 BERT）处理顺序数据，使其能够有效地理解文本或语音中的上下文。 开发人员可能会使用预训练的 NLP 模型来总结文档、生成代码片段或过滤垃圾邮件。 像 Alexa 或 Siri 这样的语音助手依靠 ANN 将语音转换为文本并解释用户意图。 这些模型通常需要接受大量文本语料库的训练，以捕捉语言细微之处。
ANN 还推动了金融、医疗保健和推荐系统中的预测分析。 前馈网络通过识别结构化数据中的模式来预测股票价格、疾病风险或客户流失等结果。 Netflix 等流媒体平台使用 ANN 构建的推荐引擎来根据观看历史记录推荐内容。 在工业环境中，ANN 通过分析传感器数据来预测设备故障。 TensorFlow 和 PyTorch 等框架简化了这些模型的实现，提供了用于训练、优化和部署的工具。 开发人员通常通过 API 或嵌入式推理引擎将 ANN 集成到更大的系统中。