Jaké jsou využití neuronových sítí pro predikci?

Neuronové sítě jsou komplexní výpočetní modely, které se často používají pro rozpoznávání vzorů. Protože nervové sítě jsou modelovány na biologických mozkových funkcích, jsou schopny se „učit“ a předpovídat výsledky. Existuje mnoho praktických využití neuronových sítí pro predikci, včetně finančního výpočtu, předpovědi počasí a lékařské diagnózy.

Umělé neuronové sítě pro predikci jsou inspirovány lidským mozkem. V biologickém mozku je mnoho malých procesorových jednotek zvaných „neurony“ spojeno do velké sítě. Každá jednotlivá oblast zpracování je relativně jednoduchá, ale celá síť je schopna vyřešit složité problémy, když každý neuron pracuje společně. Spojení mezi každým malým neuronem lze překonfigurovat do nových síťových vzorců. To umožňuje mozku reorganizovat se a „učit se“ nové koncepty.

Podobně jako lidský mozek obsahuje umělá neuronová síť mnoho malých procesorů a spojení, které lze překonfigurovat. Koncept používání umělých neuronů poprvé popsali vědci Walter Pitts a Warren McCulloch v roce 1943. Tato vědecká práce byla brzy rozšířena a propagována slavným průkopníkem umělé inteligence Alanem Turingem, který psal o umělých neuronových sítích v publikaci z roku 1948 nazvané „Intelligent Machinery“. . “

Finanční kalkulace je jedním z nejčastějších způsobů použití neuronových sítí pro predikci. Neuronová síť se v podstatě používá jako matematický „filtr“ k predikci výsledku na základě dostupných finančních údajů. Tato funkce se často používá v softwaru pro predikci akciového trhu. V této aplikaci počítač zpracovává předchozí trendy na trhu. Jakmile je stanoven vzorec, neuronová síť vypočítá, zda populace v budoucnu poroste nebo klesne.

Neuronové sítě mohou být také použity k určení ratingu jednotlivce nebo společnosti. Stejně jako u predikce akcií je klíčem rozpoznávání vzorů. Síť může zvážit tisíce příjemců úvěrů v minulosti a analyzovat jejich finanční historii. Nalezením minulých trendů mohou neuronové sítě pro predikci odhadnout, kteří noví žadatelé pravděpodobně nesplní svůj kredit. Tito jednotlivci dostávají vysoce rizikový úvěrový rating založený na predikci.

Podobně lze pro předpovědi počasí použít neuronové sítě. Do sítě lze přivádět mnoho různých faktorů prostředí, jako jsou teploty a proudy větru. Pomocí predikčního modelu založeného na předchozích klimatických vzorcích může neuronová síť určit pravděpodobný výsledek současných povětrnostních podmínek.

Použití neuronových sítí pro predikci může také pomoci vyřešit některé zdravotní problémy. Lidské tělo je velmi složité a desítky nebo dokonce stovky faktorů se mohou kombinovat a způsobit tak zdravotní stav. Neuronové sítě jsou někdy schopny odvodit zdroj symptomu. V této aplikaci umělá síť najde trendy a vzorce z předchozích záznamů o pacientech a předpovídá nejpravděpodobnější příčinu nemoci.