Ano ang mga gamit ng neural network para sa hula?

Ang mga neural network ay kumplikadong mga modelo ng computational na madalas na ginagamit para sa pagkilala sa pattern.Dahil ang mga neural network ay na -modelo sa mga pag -andar ng biological utak, nagagawa nilang "matuto" at mahulaan ang mga resulta.Maraming mga praktikal na paggamit ng mga neural network para sa hula, kabilang ang pagkalkula sa pananalapi, pagtataya ng panahon, at diagnosis ng medikal.

Ang mga artipisyal na neural network para sa hula ay inspirasyon ng utak ng tao.Sa isang biological na utak, maraming mga maliliit na yunit ng pagproseso na tinatawag na "neuron" ay konektado sa isang malaking network.Ang bawat indibidwal na lugar ng pagproseso ay medyo simple, ngunit ang buong network ay maaaring malutas ang mga kumplikadong problema kapag ang bawat neuron ay nagtutulungan.Ang mga koneksyon sa pagitan ng bawat maliit na neuron ay maaaring mai -configure sa mga bagong pattern ng network.Pinapayagan nito ang utak na muling ayusin ang sarili at "matuto" ng mga bagong konsepto.

Tulad ng isang utak ng tao, ang isang artipisyal na neural network ay naglalaman ng maraming maliliit na processors at koneksyon, na maaaring mai -configure.Ang konsepto ng paggamit ng mga artipisyal na neuron ay unang inilarawan ng mga siyentipiko na sina Walter Pitts at Warren McCulloch noong 1943. Ang gawaing pang -agham na ito ay agad na pinalawak at naisapubliko ng sikat na artipisyal na payunir. ”

Ang pagkalkula sa pananalapi ay isa sa mga pinaka -karaniwang paggamit ng mga neural network para sa hula.Mahalaga, ang isang neural network ay ginagamit bilang isang "filter" ng matematika upang mahulaan ang isang kinalabasan batay sa magagamit na data sa pananalapi.Ang tampok na ito ay madalas na ginagamit sa software ng hula ng stock market.Sa application na ito, isang proseso ng computer ang mga nakaraang mga uso sa merkado.Kapag naitatag ang isang pattern, kinakalkula ng neural network kung ang isang stock ay babangon o mahuhulog sa hinaharap.

Ang mga neural network ay maaari ding magamit upang matukoy ang rating ng kredito ng isang indibidwal o kumpanya.Tulad ng hula ng stock, ang pagkilala sa pattern ay ang susi.Maaaring isaalang -alang ng isang network ang libu -libong mga nakaraang tatanggap ng kredito, at pag -aralan ang kanilang kasaysayan sa pananalapi.Sa pamamagitan ng paghahanap ng mga nakaraang mga uso, ang mga neural network para sa hula ay maaaring matantya kung aling mga bagong aplikante ang malamang na default sa kanilang kredito.Ang mga indibidwal na ito ay tumatanggap ng isang mataas na peligro na rating ng kredito batay sa hula.

Katulad nito, ang mga neural network ay maaaring magamit para sa pagtataya ng panahon.Maraming iba't ibang mga kadahilanan sa kapaligiran tulad ng temperatura at mga alon ng hangin ay maaaring pakainin sa network.Gamit ang isang modelo ng pagtataya na batay sa mga nakaraang pattern ng klima, ang neural network ay maaaring matukoy ang posibleng resulta ng kasalukuyang mga kondisyon ng panahon.

Ang paggamit ng mga neural network para sa hula ay maaari ring makatulong na malutas ang ilang mga problemang medikal.Ang katawan ng tao ay napaka -kumplikado, at dose -dosenang o kahit na daan -daang mga kadahilanan ay maaaring pagsamahin upang maging sanhi ng isang kondisyong medikal.Ang mga Neural network ay minsan ay maaaring mabawasan ang mapagkukunan ng isang sintomas.Sa application na ito, ang isang artipisyal na network ay maaaring makahanap ng mga uso at pattern mula sa mga nakaraang tala ng pasyente, at hulaan ang pinaka -malamang na sanhi ng isang sakit.