Jakie są zastosowania sieci neuronowych do przewidywania?

Sieci neuronowe to złożone modele obliczeniowe, które są często używane do rozpoznawania wzorów.Ponieważ sieci neuronowe są modelowane na biologicznych funkcjach mózgu, są w stanie „uczyć się” i przewidzieć wyniki.Istnieje wiele praktycznych zastosowań sieci neuronowych do prognozowania, w tym obliczenia finansowe, prognozowanie pogody i diagnozę medyczną.

Sztuczne sieci neuronowe do przewidywania są inspirowane ludzkim mózgiem.W biologicznym mózgu wiele małych jednostek przetwarzania zwanych „neuronami” jest połączonych z dużą siecią.Każdy obszar przetwarzania jest stosunkowo prosty, ale cała sieć jest w stanie rozwiązać złożone problemy, gdy każdy neuron współpracuje ze sobą.Połączenia między każdym małym neuronem można ponownie skonfigurować do nowych wzorców sieci.Pozwala to mózgowi reorganizować się i „uczyć się” nowych koncepcji.

Jak ludzki mózg, sztuczna sieć neuronowa zawiera wiele małych procesorów i połączeń, które można ponownie skonfigurować.Koncepcja stosowania sztucznych neuronów została po raz pierwszy opisana przez naukowców Waltera Pittsa i Warrena McCullocha w 1943 r. To dzieło naukowe wkrótce zostało rozszerzone i opublikowane przez słynnego pioniera sztucznej inteligencji Alan Turinga, który napisał o sztucznych sieciach neuronowych w publikacji z 1948 r. Zatytułowanej „Inteligentna maszyna. ”

Obliczenia finansowe są jednym z najczęstszych zastosowań sieci neuronowych do przewidywania.Zasadniczo sieć neuronowa jest wykorzystywana jako matematyczny „filtr” do przewidywania wyniku na podstawie dostępnych danych finansowych.Ta funkcja jest często wykorzystywana w oprogramowaniu prognozowania rynku giełdowego.W tej aplikacji komputer przetwarza poprzednie trendy rynkowe.Po ustaleniu wzorca sieć neuronowa oblicza, czy akcje wzrosną, czy spadnie w przyszłości.

Sieci neuronowe mogą być również wykorzystane do określenia oceny kredytowej osoby lub firmy.Podobnie jak w przypadku prognozowania zapasów, rozpoznawanie wzorców jest kluczem.Sieć może rozważyć tysiące wcześniejszych odbiorców kredytowych i przeanalizować ich historię finansową.Znajdując przeszłe trendy, sieci neuronowe do przewidywania mogą oszacować, które nowi wnioskodawcy prawdopodobnie nie będą w stanie zająć się ich kredytem.Osoby te otrzymują ocenę kredytu wysokiego ryzyka na podstawie prognoz.

Podobnie sieci neuronowe mogą być wykorzystywane do prognozowania pogody.Wiele różnych czynników środowiskowych, takich jak temperatura i prądy wiatrowe, można wprowadzić do sieci.Korzystając z modelu prognozowania opartego na poprzednich wzorcach klimatycznych, sieć neuronowa może określić prawdopodobny wynik obecnych warunków pogodowych.

Zastosowanie sieci neuronowych do przewidywania może również pomóc rozwiązać pewne problemy medyczne.Ciało ludzkie jest bardzo złożone, a dziesiątki, a nawet setki czynników mogą łączyć się, aby powodować stan zdrowia.Sieci neuronowe są czasami w stanie wydedukować źródło objawu.W tej aplikacji sztuczna sieć może znaleźć trendy i wzorce z poprzednich zapisów pacjentów i przewidzieć najbardziej prawdopodobną przyczynę choroby.