人工神经网络(ANN)是机器学习的一个重要子集，它可以帮助计算机科学家完成复杂任务，如制定策略、做出预测和识别趋势。人工神经网络不像其他机器学习算法处理数字或组织数据;它是一种从经验和用户重复执行的任务中学习的算法。人工神经网络又称神经网络。人工神经网络是一种基于生物神经网络功能和结构的计算模型。由于神经网络根据输入和输出进行学习或发生变化，因此贯穿网络的信息会影响人工神经网络的结构。例如，安德玛一直在使用IBM的沃森来记录其健康跟踪应用程序。该应用程序有助于跟踪消费者数据，包括营养、锻炼和睡眠数据，这些数据来自可穿戴设备、第三方应用程序和手工输入的数据。然后，它会插入这些变量，为用户创建定制的内容。
ANN的主要特征，例如，预测消费者行为和销售预测预计会推动人工神经网络市场在预测期内。预计快速数字化将促进人工神经网络平台的部署。此外，人工神经网络的广泛应用是在预测分析领域。人工神经网络通过识别以往营销活动的趋势，帮助营销人员预测活动的结果。虽然神经网络的应用已经有一段时间了，但主要是最近大数据的出现让这种技术在营销领域变得非常有用。188体育投注登录
全球人工神经网络市场可以根据类型，架构，应用，企业规模，行业和地理分段进行分割。在类型方面，市场可以分为单层神经网络，多层馈送前神经网络，时间神经网络，自组织神经网络等。多层馈送前向神经网络段预计将在预测期间主导人工神经网络市场。基于架构，人工神经网络市场可以分为馈送前向网络，反馈网络和横向网络。由于它具有多于一个隐藏的层，预计前向前网络预计将在预测期间主导人工神经网络市场。此隐藏层有助于近似连续功能。在应用的基础上，人工神经网络可以分段为分类，模式匹配，模式完成，优化，数据挖掘，功能逼近和时间序列建模。由于它的这种段旨在产生与给定输入相关的模式，因此预测模式匹配段期间能够在预测期间见证预测期间的显着增长率。基于企业规模，饲料前进网络市场可以分叉进入中小企业和大型企业。在行业的基础上，人工神经网络市场可以分为营销，社交媒体，医疗保健等。188金宝搏手机网页版 The marketing segment is expected to dominate the feed forward network market during the forecast period as feed forward network helps in sales forecasting.
