Was sind die Verwendung neuronaler Netzwerke für die Vorhersage?
Neuronale Netze sind komplexe Rechenmodelle, die häufig zur Mustererkennung verwendet werden. Da neuronale Netze an biologischen Gehirnfunktionen modelliert sind, können sie „lernen“ und Ergebnisse vorhergesagt. Es gibt viele praktische Verwendungen neuronaler Netzwerke für die Vorhersage, einschließlich finanzieller Berechnung, Wettervorhersage und medizinischer Diagnose.
künstliche neuronale Netzwerke zur Vorhersage werden vom menschlichen Gehirn inspiriert. In einem biologischen Gehirn werden viele kleine Verarbeitungseinheiten, die als „Neuronen“ bezeichnet werden, in ein großes Netzwerk verbunden. Jeder einzelne Verarbeitungsbereich ist relativ einfach, aber das gesamte Netzwerk kann komplexe Probleme lösen, wenn jedes Neuron zusammenarbeitet. Die Verbindungen zwischen jedem kleinen Neuron können in neue Netzwerkmuster konfiguriert werden. Dies ermöglicht es dem Gehirn, sich selbst neu zu organisieren und neue Konzepte zu „lernen“.
Wie ein menschliches Gehirn enthält ein künstliches neuronales Netzwerk viele kleine Prozessoren und Verbindungen, die neu konfiguriert werden können. Das Konzept der Verwendung von ArtificiAl Neurons wurde erstmals 1943 von Wissenschaftlern Walter Pitts und Warren McCulloch beschrieben. Diese wissenschaftliche Arbeit wurde bald von dem berühmten Pionier der künstlichen Intelligenz Alan Turing erweitert und veröffentlicht, der über künstliche neuronale Netzwerke in einer Veröffentlichung von 1948 mit dem Titel „Intelligent Maschinerie“ schrieb.
finanzielle Berechnung ist eine der häufigsten Verwendungen neuronaler Netzwerke für die Vorhersage. Im Wesentlichen wird ein neuronales Netzwerk als mathematischer „Filter“ verwendet, um ein Ergebnis auf der Grundlage der verfügbaren Finanzdaten vorherzusagen. Diese Funktion wird häufig in der Vorhersage -Software für Aktienmarkte verwendet. In dieser Anwendung verarbeitet ein Computer frühere Markttrends. Sobald ein Muster festgelegt wurde, berechnet das neuronale Netzwerk, ob eine Aktie in Zukunft steigen oder fallen wird.
Neuronale Netzwerke können auch verwendet werden, um die Bonität einer Person oder eines Unternehmens zu bestimmen. Wie bei der Vorhersage der Aktien ist die Mustererkennungder Schlüssel. Ein Netzwerk kann Tausende früherer Kreditempfänger in Betracht ziehen und seine Finanzgeschichte analysieren. Durch die Suche nach früheren Trends können neuronale Netzwerke für die Vorhersage abschätzen, welche neuen Bewerber ihre Kreditwürdigkeit wahrscheinlich in Verzug bringen. Diese Personen erhalten eine hochrisiko-Kreditwürdigkeit, die auf der Vorhersage basiert.
In ähnlicher Weise können neuronale Netze für die Wettervorhersage verwendet werden. Viele verschiedene Umweltfaktoren wie Temperatur und Windströmungen können in das Netzwerk eingespeist werden. Unter Verwendung eines Prognosemodells, das auf früheren Klimamustern basiert, kann das neuronale Netzwerk das wahrscheinliche Ergebnis der aktuellen Wetterbedingungen bestimmen.Die Verwendung neuronaler Netzwerke zur Vorhersage kann auch dazu beitragen, bestimmte medizinische Probleme zu lösen. Der menschliche Körper ist sehr komplex, und Dutzende oder sogar Hunderte von Faktoren können zu einer Krankheit führen. Neuronale Netze können manchmal die Quelle eines Symptoms ableiten. In dieser Anwendung kann ein künstliches Netzwerk Trends und Muster von Previou findens Patientenaufzeichnungen und Vorhersagen der wahrscheinlichsten Ursache einer Krankheit.