Việc sử dụng mạng lưới thần kinh để dự đoán là gì?

Mạng lưới thần kinh là các mô hình tính toán phức tạp thường được sử dụng để nhận dạng mẫu.Bởi vì các mạng lưới thần kinh được mô hình hóa trên các chức năng não sinh học, họ có thể học hỏi và dự đoán kết quả.Có nhiều cách sử dụng thực tế của các mạng lưới thần kinh để dự đoán, bao gồm tính toán tài chính, dự báo thời tiết và chẩn đoán y tế.Mạng lưới thần kinh nhân tạo để dự đoán được lấy cảm hứng từ bộ não con người.Trong một bộ não sinh học, nhiều đơn vị xử lý nhỏ được gọi là tế bào thần kinh trực tuyến được kết nối thành một mạng lưới lớn.Mỗi khu vực xử lý riêng lẻ tương đối đơn giản, nhưng toàn bộ mạng có thể giải quyết các vấn đề phức tạp khi mọi tế bào thần kinh hoạt động cùng nhau.Các kết nối giữa mỗi tế bào thần kinh nhỏ có thể được cấu hình lại thành các mẫu mạng mới.Điều này cho phép bộ não tự tổ chức lại các khái niệm mới và tìm hiểu các khái niệm mới. Giống như một bộ não con người, một mạng lưới thần kinh nhân tạo chứa nhiều bộ xử lý và kết nối nhỏ, có thể được cấu hình lại.Khái niệm sử dụng các tế bào thần kinh nhân tạo lần đầu tiên được mô tả bởi các nhà khoa học Walter Pitts và Warren McCulloch vào năm 1943. Công trình khoa học này đã sớm được mở rộng và công khai bởi Trí tuệ nhân tạo nổi tiếng Alan Turing, người đã viết về các mạng thần kinh nhân tạo trong một bản xuất bản năm 1948 có tiêu đề là máy móc thông minh năm 1948. Tính toán tài chính là một trong những cách sử dụng phổ biến nhất của các mạng lưới thần kinh để dự đoán.Về cơ bản, một mạng lưới thần kinh được sử dụng như một bộ lọc toán học, để dự đoán một kết quả dựa trên dữ liệu tài chính có sẵn.Tính năng này thường được sử dụng trong phần mềm dự đoán thị trường chứng khoán.Trong ứng dụng này, một máy tính xử lý xu hướng thị trường trước đó.Khi một mô hình đã được thiết lập, mạng lưới thần kinh tính toán liệu một cổ phiếu sẽ tăng hay giảm trong tương lai. Mạng lưới thần kinh cũng có thể được sử dụng để xác định xếp hạng tín dụng của một cá nhân hoặc công ty.Như với dự đoán chứng khoán, nhận dạng mẫu là chìa khóa.Một mạng có thể xem xét hàng ngàn người nhận tín dụng trong quá khứ và phân tích lịch sử tài chính của họ.Bằng cách tìm kiếm các xu hướng trong quá khứ, các mạng thần kinh để dự đoán có thể ước tính những ứng viên mới nào có khả năng mặc định về tín dụng của họ.Những cá nhân này nhận được xếp hạng tín dụng có rủi ro cao dựa trên dự đoán. Tương tự, mạng lưới thần kinh có thể được sử dụng để dự báo thời tiết.Nhiều yếu tố môi trường khác nhau như nhiệt độ và dòng gió có thể được đưa vào mạng.Sử dụng mô hình dự báo dựa trên các mô hình khí hậu trước đây, mạng lưới thần kinh có thể xác định kết quả có thể xảy ra của các điều kiện thời tiết hiện tại. Việc sử dụng mạng lưới thần kinh để dự đoán cũng có thể giúp giải quyết một số vấn đề y tế.Cơ thể con người rất phức tạp, và hàng chục hoặc thậm chí hàng trăm yếu tố có thể kết hợp để gây ra tình trạng y tế.Mạng lưới thần kinh đôi khi có thể suy ra nguồn gốc của một triệu chứng.Trong ứng dụng này, một mạng lưới nhân tạo có thể tìm thấy xu hướng và mô hình từ các hồ sơ bệnh nhân trước đó và dự đoán nguyên nhân có khả năng nhất của bệnh.