예측을위한 신경망의 사용은 무엇입니까?

neural 신경망은 종종 패턴 인식에 사용되는 복잡한 계산 모델입니다.신경망은 생물학적 뇌 기능을 모델링하기 때문에“학습”하고 결과를 예측할 수 있습니다.재무 계산, 일기 예보 및 의료 진단을 포함하여 예측을위한 신경망의 실질적인 사용이 많이 있습니다.prediction 예측을위한 인공 신경망은 인간의 뇌에서 영감을 받았습니다.생물학적 뇌에서 "뉴런"이라는 많은 소규모 처리 장치가 큰 네트워크에 연결됩니다.각 개별 처리 영역은 비교적 간단하지만 모든 뉴런이 함께 작동 할 때 전체 네트워크가 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.각 작은 뉴런 사이의 연결은 새로운 네트워크 패턴으로 재구성 될 수 있습니다.이것은 뇌가 스스로를 재구성하고 새로운 개념을“학습”할 수있게합니다.인공 뉴런을 사용하는 개념은 1943 년 과학자 Walter Pitts와 Warren McCulloch에 의해 처음으로 묘사되었습니다.이 과학적 연구는 1948 년 인공 신경망에 대해“지능형 기계에 대해 쓴 유명한 인공 지능 개척자 Alan Turing에 의해 곧 확장되고 공개되었습니다.

재무 계산은 예측을위한 신경망의 가장 일반적인 사용 중 하나입니다.본질적으로, 신경망은 사용 가능한 재무 데이터를 기반으로 결과를 예측하기 위해 수학적 "필터"로 사용됩니다.이 기능은 종종 주식 시장 예측 소프트웨어에 사용됩니다.이 응용 프로그램에서 컴퓨터는 이전 시장 동향을 처리합니다.패턴이 확립되면 신경망은 미래에 주식이 상승 할 것인지 여부를 계산합니다.주식 예측과 마찬가지로 패턴 인식이 핵심입니다.네트워크는 수천 명의 과거 신용 수령인을 고려하고 재무 기록을 분석 할 수 있습니다.과거의 추세를 찾아서 예측을위한 신경망은 신용 기본이 될 새로운 지원자를 추정 할 수 있습니다.이 개인들은 예측에 따라 고위험 신용 등급을받습니다.

신경망은 일기 예보에 사용될 수 있습니다.온도 및 바람 전류와 같은 다양한 환경 요인을 네트워크에 공급할 수 있습니다.이전 기후 패턴을 기반으로 한 예측 모델을 사용하여 신경망은 현재 기상 조건의 가능한 결과를 결정할 수 있습니다.

예측을 위해 신경망을 사용하면 특정 의학적 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.인체는 매우 복잡하며 수십 또는 수백 가지 요인이 결합하여 의학적 상태를 유발할 수 있습니다.신경망은 때때로 증상의 원천을 추론 할 수 있습니다.이 응용 프로그램에서 인공 네트워크는 이전 환자 기록에서 트렌드와 패턴을 찾을 수 있으며 질병의 가장 큰 원인을 예측할 수 있습니다.