Jaká je použití neuronových sítí pro predikci?
Neuronové sítě jsou složité výpočetní modely, které se často používají pro rozpoznávání vzorů. Protože neuronové sítě jsou modelovány na biologických mozkových funkcích, jsou schopny „učit se“ a předpovídat výsledky. Pro predikci existuje mnoho praktických využití neuronových sítí, včetně finančního výpočtu, předpovědi počasí a lékařské diagnózy.
Umělé neuronové sítě pro predikci jsou inspirovány lidským mozkem. V biologickém mozku je do velké sítě připojeno mnoho malých zpracovatelských jednotek zvaných „neurony“. Každá jednotlivá oblast zpracování je relativně jednoduchá, ale celá síť je schopna řešit složité problémy, když každý neuron spolupracuje. Propojení mezi každým malým neuronem lze překonfigurovat do nových síťových vzorců. To umožňuje mozku reorganizovat se a „učit se“ nové koncepty.
Stejně jako lidský mozek, umělá neuronová síť obsahuje mnoho malých procesorů a spojení, které lze rekonfigurovat. Koncept používání ArtificiAl Neurony byli poprvé popsáni vědci Walterem Pittsem a Warrenem McCullochem v roce 1943. Tato vědecká práce byla brzy rozšířena a propagována slavným průkopníkem umělé inteligence Alan Turing, který psal o umělých neuronových sítích v roce 1948 s názvem „Inteligentní stroje“.
Finanční výpočet je jednou z nejčastějších využití neuronových sítí pro predikci. Neuronová síť se v podstatě používá jako matematický „filtr“ k předpovědi výsledku založený na dostupných finančních datech. Tato funkce se často používá v softwaru pro predikci akciového trhu. V této aplikaci počítač zpracovává předchozí trendy na trhu. Jakmile je vzorec stanoven, neuronová síť počítá, zda akcie v budoucnu vzroste nebo padnou.
Neuronové sítě lze také použít k určení kreditního hodnocení jednotlivce nebo společnosti. Stejně jako u předpovědi akcií je rozpoznávání vzorůklíč. Síť může zvážit tisíce minulých příjemců úvěru a analyzovat jejich finanční historii. Nalezením minulých trendů mohou neuronové sítě pro predikci odhadnout, které noví žadatelé pravděpodobně selhají na svém kreditu. Tito jednotlivci dostávají vysoce rizikový rating na základě predikce.
Podobně lze neuronové sítě použít pro předpovídání počasí. Do sítě může být přivedeno mnoho různých faktorů prostředí, jako jsou teploty a větrné proudy. Použitím modelu prognózy, který je založen na předchozích vzorcích klimatu, může neuronová síť určit pravděpodobný výsledek aktuálních povětrnostních podmínek.
Použití neuronových sítí pro predikci může také pomoci vyřešit určité zdravotní problémy. Lidské tělo je velmi složité a desítky nebo dokonce stovky faktorů se mohou spojit, aby způsobily zdravotní stav. Neuronové sítě jsou někdy schopny odvodit zdroj symptomu. V této aplikaci může umělá síť najít trendy a vzory z PreviououS pacienta záznamy a předpovídají nejpravděpodobnější příčinu nemoci.