Quali sono gli usi delle reti neurali per la previsione?
Le reti neurali sono modelli computazionali complessi che vengono spesso utilizzati per il riconoscimento dei pattern.Poiché le reti neurali sono modellate su funzioni cerebrali biologiche, sono in grado di "imparare" e prevedere i risultati.Esistono molti usi pratici delle reti neurali per la previsione, tra cui il calcolo finanziario, le previsioni meteorologiche e la diagnosi medica.
Le reti neurali artificiali per la previsione sono ispirate al cervello umano.In un cervello biologico, molte piccole unità di elaborazione chiamate "neuroni" sono collegate in una grande rete.Ogni singola area di elaborazione è relativamente semplice, ma l'intera rete è in grado di risolvere problemi complessi quando ogni neurone lavora insieme.Le connessioni tra ogni piccolo neurone possono essere riconfigurate in nuovi modelli di rete.Ciò consente al cervello di riorganizzarsi e di "imparare" nuovi concetti.
Come un cervello umano, una rete neurale artificiale contiene molti piccoli processori e connessioni, che possono essere riconfigurati.Il concetto di usare i neuroni artificiali è stato descritto per la prima volta dagli scienziati Walter Pitts e Warren McCulloch nel 1943. Questo lavoro scientifico è stato presto ampliato e pubblicizzato dal famoso pioniere dell'intelligenza artificiale Alan Turing, che ha scritto di reti neurali artificiali in una pubblicazione del 1948 intitolata "Macchine intelligenti. ”
Il calcolo finanziario è uno degli usi più comuni delle reti neurali per la previsione.In sostanza, una rete neurale viene utilizzata come "filtro" matematico per prevedere un risultato basato sui dati finanziari disponibili.Questa funzione viene spesso utilizzata nel software di previsione del mercato azionario.In questa applicazione, un computer elabora le tendenze del mercato precedenti.Una volta stabilito un modello, la rete neurale calcola se un titolo aumenterà o diminuirà in futuro.
Le reti neurali possono anche essere utilizzate per determinare il rating del credito di una persona o di una società.Come per la previsione delle scorte, il riconoscimento dei pattern è la chiave.Una rete può considerare migliaia di destinatari del credito passato e analizzare la loro storia finanziaria.Trovando le tendenze passate, le reti neurali per la previsione possono stimare quali nuovi candidati probabilmente saranno inadempienti sul loro credito.Queste persone ricevono un rating di credito ad alto rischio basato sulla previsione.
Allo stesso modo, le reti neurali possono essere utilizzate per le previsioni meteorologiche.Molti diversi fattori ambientali come la temperatura e le correnti del vento possono essere alimentati nella rete.Utilizzando un modello di previsione basato su precedenti modelli climatici, la rete neurale può determinare il probabile risultato delle attuali condizioni meteorologiche.
L'uso di reti neurali per la previsione può anche aiutare a risolvere determinati problemi medici.Il corpo umano è molto complesso e dozzine o addirittura centinaia di fattori possono combinarsi per causare una condizione medica.Le reti neurali sono talvolta in grado di dedurre la fonte di un sintomo.In questa applicazione, una rete artificiale può trovare tendenze e modelli da precedenti documenti dei pazienti e prevedere la causa più probabile di una malattia.