Jaká je použití neuronových sítí pro predikci?

Neuronové sítě jsou složité výpočetní modely, které se často používají pro rozpoznávání vzorů.Protože neuronové sítě jsou modelovány na biologických mozkových funkcích, jsou schopny „učit se“ a předpovídat výsledky.Pro predikci existuje mnoho praktických využití neuronových sítí, včetně finančního výpočtu, předpovědi počasí a lékařské diagnózy.

Umělé neuronové sítě pro predikci jsou inspirovány lidským mozkem.V biologickém mozku je do velké sítě připojeno mnoho malých zpracovatelských jednotek zvaných „neurony“.Každá jednotlivá oblast zpracování je relativně jednoduchá, ale celá síť je schopna řešit složité problémy, když každý neuron spolupracuje.Propojení mezi každým malým neuronem lze překonfigurovat do nových síťových vzorců.To umožňuje mozku reorganizovat se a „učit se“ nové koncepty.Koncept používání umělých neuronů byl poprvé popsán vědci Walter Pitts a Warren McCulloch v roce 1943. Tato vědecká práce byla brzy rozšířena a propagována slavným průkopníkem umělé inteligence Alan Turing, který psal o umělých neuronových sítích v publikaci z roku 1948 s názvem „Inteligentní machinery. “

Finanční výpočet je jednou z nejčastějších využití neuronových sítí pro predikci.Neuronová síť se v podstatě používá jako matematický „filtr“ k předpovědi výsledku založený na dostupných finančních datech.Tato funkce se často používá v softwaru pro predikci akciového trhu.V této aplikaci počítač zpracovává předchozí trendy na trhu.Jakmile je vzorec stanoven, neuronová síť vypočítá, zda v budoucnu akcie vzroste nebo klesnou.

Neuronové sítě lze také použít k určení úvěrového hodnocení jednotlivce nebo společnosti.Stejně jako u predikce akcií je klíčem rozpoznávání vzorů.Síť může zvážit tisíce minulých příjemců úvěru a analyzovat jejich finanční historii.Nalezením minulých trendů mohou neuronové sítě pro predikci odhadnout, které noví žadatelé pravděpodobně selhají na svém kreditu.Tito jednotlivci dostávají vysoce rizikové úvěrové hodnocení založené na predikci.Do sítě může být přivedeno mnoho různých faktorů prostředí, jako jsou teploty a větrné proudy.Použití modelu prognózy, který je založen na předchozích vzorcích klimatu, může neuronová síť určit pravděpodobný výsledek současných povětrnostních podmínek.

Použití neuronových sítí pro predikci může také pomoci vyřešit určité zdravotní problémy.Lidské tělo je velmi složité a desítky nebo dokonce stovky faktorů se mohou spojit, aby způsobily zdravotní stav.Neuronové sítě jsou někdy schopny odvodit zdroj symptomu.V této aplikaci může umělá síť najít trendy a vzorce z předchozích záznamů pacientů a předpovídat nejpravděpodobnější příčinu nemoci