Quelles sont les utilisations des réseaux de neurones pour la prédiction?
Les réseaux neuronaux sont des modèles de calcul complexes qui sont souvent utilisés pour la reconnaissance des modèles.Étant donné que les réseaux de neurones sont modélisés sur les fonctions du cerveau biologique, ils sont capables de «apprendre» et de prédire les résultats.Il existe de nombreuses utilisations pratiques des réseaux de neurones pour la prédiction, notamment le calcul financier, les prévisions météorologiques et le diagnostic médical.
Les réseaux de neurones artificiels pour la prédiction sont inspirés du cerveau humain.Dans un cerveau biologique, de nombreuses petites unités de traitement appelées «neurones» sont connectées à un grand réseau.Chaque zone de traitement individuelle est relativement simple, mais l'ensemble du réseau est capable de résoudre des problèmes complexes lorsque chaque neurone fonctionne ensemble.Les connexions entre chaque petit neurone peuvent être reconfigurées en nouveaux modèles de réseau.Cela permet au cerveau de se réorganiser et de «apprendre» de nouveaux concepts.
Comme un cerveau humain, un réseau neuronal artificiel contient de nombreux petits processeurs et connexions, qui peuvent être reconfigurés.Le concept d'utilisation des neurones artificiels a été décrit pour la première fois par les scientifiques Walter Pitts et Warren McCulloch en 1943. Cette œuvre scientifique a rapidement été élargie et publiée par le célèbre pionnier de l'intelligence artificielle Alan Turing, qui a écrit sur les réseaux de neurones artificiels dans une publication de 1948 intitulée «Machinery intelligente des machines intelligentes. »
Le calcul financier est l'une des utilisations les plus courantes des réseaux de neurones pour la prédiction.Essentiellement, un réseau neuronal est utilisé comme «filtre» mathématique pour prédire un résultat basé sur les données financières disponibles.Cette fonctionnalité est souvent utilisée dans les logiciels de prédiction boursière.Dans cette application, un ordinateur traite les tendances du marché précédentes.Une fois qu'un modèle a été établi, le réseau neuronal calcule si un stock augmentera ou baissera à l'avenir.
Les réseaux neuronaux peuvent également être utilisés pour déterminer la cote de crédit d'un individu ou d'une entreprise.Comme pour la prédiction des actions, la reconnaissance des modèles est la clé.Un réseau peut considérer des milliers de bénéficiaires de crédit antérieurs et analyser ses antécédents financiers.En trouvant les tendances passées, les réseaux de neurones pour la prédiction peuvent estimer les nouveaux candidats susceptibles de faire défaut à leur crédit.Ces personnes reçoivent une cote de crédit à haut risque basée sur la prédiction.
De même, les réseaux de neurones peuvent être utilisés pour les prévisions météorologiques.De nombreux facteurs environnementaux différents tels que la température et les courants de vent peuvent être introduits dans le réseau.En utilisant un modèle de prévision basé sur les modèles climatiques précédents, le réseau neuronal peut déterminer le résultat probable des conditions météorologiques actuelles.
L'utilisation de réseaux de neurones pour la prédiction peut également aider à résoudre certains problèmes médicaux.Le corps humain est très complexe et des dizaines, voire des centaines de facteurs peuvent combiner pour provoquer une condition médicale.Les réseaux de neurones sont parfois en mesure de déduire la source d'un symptôme.Dans cette application, un réseau artificiel peut trouver des tendances et des modèles des dossiers des patients précédents et prédire la cause la plus probable d'une maladie.