予測のためのニューラルネットワークの使用は何ですか？

ニューラルネットワークは、パターン認識によく使用される複雑な計算モデルです。ニューラルネットワークは生物学的脳機能をモデル化するため、結果を「学習」して予測することができます。金融計算、天気予報、医療診断など、予測のためのニューラルネットワークには多くの実用的な用途があります。

予測のための人工ニューラルネットワークは、人間の脳に触発されています。生物学的脳では、「ニューロン」と呼ばれる多くの小さな加工ユニットが大規模なネットワークに接続されています。個々の処理領域は比較的単純ですが、すべてのニューロンが連携すると、ネットワーク全体が複雑な問題を解決できます。各小さなニューロン間の接続は、新しいネットワークパターンに再構成できます。これにより、脳は自分自身を再編成し、新しい概念を「学ぶ」ことができます。人工ニューロンの使用の概念は、1943年に科学者のウォルター・ピッツとウォーレン・マカロックによって最初に説明されました。

金融計算は、予測のためのニューラルネットワークの最も一般的な用途の1つです。基本的に、ニューラルネットワークは数学的な「フィルター」として使用され、利用可能な財務データに基づいて結果を予測します。この機能は、株式市場予測ソフトウェアでよく使用されます。このアプリケーションでは、コンピューターが以前の市場動向を処理します。パターンが確立されると、ニューラルネットワークは、将来のストックが上昇するか下落するかどうかを計算します。在庫の予測と同様に、パターン認識が重要です。ネットワークは、数千人の過去のクレジット受信者を考慮し、財務履歴を分析することができます。過去の傾向を見つけることにより、予測のためのニューラルネットワークは、どの新しい申請者が自分のクレジットをデフォルトする可能性が高いかを推定できます。これらの個人は、予測に基づいて高リスクの信用格付けを受けます。温度や風流などのさまざまな環境要因をネットワークに供給できます。以前の気候パターンに基づいた予測モデルを使用すると、ニューラルネットワークは現在の気象条件の可能性のある結果を決定できます。人体は非常に複雑であり、数十または数百の要因を組み合わせて病状を引き起こすことができます。ニューラルネットワークは、症状の原因を推測できることがあります。このアプリケーションでは、人工ネットワークは、以前の患者記録からの傾向とパターンを見つけ、病気の最も可能性の高い原因を予測できます。