Qu'est-ce que la programmation neuronale?
La programmation neuronale est utilisée pour créer un logiciel qui imite les fonctions de base du cerveau.Il s'agit d'un élément clé de l'intelligence artificielle (IA) et crée des logiciels qui peuvent prédire des inconnues, telles que les tendances météorologiques et boursières ainsi que les jeux dans lesquels le cyber-adversaire s'améliore à mesure qu'il acquiert de l'expérience.L'avantage de la programmation neuronale par rapport à la programmation traditionnelle est que son logiciel est capable d'apprendre et de s'adapter aux nouvelles données.
Généralement, la programmation neuronale utilise une architecture informatique appelée traitement neuronal, qui utilise des neurones ou des nœuds artificiels qui sont regroupés dans des réseaux pour effectuer des tâches complexes.Chaque neurone artificiel est déclenché par une certaine valeur numérique, qui détermine quand et où il enverra un signal au neurone suivant.Un seul neurone est programmé avec une simple règle si-puis pour une tâche de base.Si les données ont une valeur de -1, alors elle remplit une fonction.Si la valeur des données est 0, elle fait autre chose.
La programmation neuronale est un processus en deux étapes.La première étape consiste à saisir des informations et des règles fondamentales dont une application logicielle a besoin pour comprendre les données qu'elle recevra.Ce logiciel est généralement programmé avec des bits de biais, donnant plus de crédibilité à certains types d'informations.Par exemple, la programmation neuronale du logiciel boursier comprendra les fonctions de base du trading boursier, telles que la prémisse qu'une plus grande demande de stock augmente sa valeur.Il comprendra également certains biais, tels que la façon dont le logiciel devrait accorder une attention particulière aux tendances des rapports de revenu trimestriel.
La deuxième étape de la programmation neuronale est appelée formation.Les données sont utilisées pour enseigner au logiciel certaines tendances et possibilités;Généralement, plus les données du logiciel prennent des données, mieux elle devient de création de sorties précises.Par exemple, les données pourraient enseigner à l'ordinateur que lorsqu'une certaine industrie a des résultats solides du deuxième trimestre, cela signifie généralement que son quatrième trimestre est lent.Les valeurs de l'action sont liées aux rapports sur les bénéfices, de sorte que le logiciel pourrait éventuellement prédire que les actions de cette industrie baisseront après les rapports du quatrième trimestre lorsque l'industrie a eu un solide deuxième trimestre.La sortie du logiciel pourrait éventuellement conseiller à un trader de vendre avant la sortie des rapports de bénéfices du quatrième trimestre.
En règle générale, l'avantage de la programmation neuronale est que le logiciel n'a pas besoin d'informations parfaites pour fonctionner.Contrairement à la programmation traditionnelle, qui s'arrête lorsque des erreurs se produisent, la programmation neuronale peut s'adapter aux entrées imparfaites en utilisant des informations passées pour résoudre le problème.C'est ainsi que le cerveau humain fonctionne également, bien qu'il soit beaucoup plus complexe.Par exemple, un humain pourrait être en mesure de reconnaître un vieil ami, même si cet ami a pris du poids ou a grandi une barbe;Autres aspects de l'ami ndash;Structures faciales, yeux, sa manière de marcher ou de voix ndash;déclencher la reconnaissance.Les programmeurs neuronaux continuent d'affiner les logiciels qui non seulement imiteront le cerveau, mais dans certains cas être plus rapides et encore plus précis.