Was sind die Verwendungen neuronaler Netze für die Vorhersage?
Neuronale Netze sind komplexe Rechenmodelle, die häufig zur Mustererkennung eingesetzt werden. Da neuronale Netze biologischen Gehirnfunktionen nachempfunden sind, können sie Ergebnisse „lernen“ und vorhersagen. Es gibt viele praktische Anwendungen neuronaler Netze für die Vorhersage, einschließlich finanzieller Berechnungen, Wettervorhersagen und medizinischer Diagnosen.
Künstliche neuronale Netze zur Vorhersage sind vom menschlichen Gehirn inspiriert. In einem biologischen Gehirn sind viele kleine Verarbeitungseinheiten, sogenannte "Neuronen", zu einem großen Netzwerk verbunden. Jeder einzelne Verarbeitungsbereich ist relativ einfach, aber das gesamte Netzwerk kann komplexe Probleme lösen, wenn jedes Neuron zusammenarbeitet. Die Verbindungen zwischen den einzelnen kleinen Neuronen können in neue Netzwerkmuster umkonfiguriert werden. Dadurch kann sich das Gehirn neu organisieren und neue Konzepte „lernen“.
Wie ein menschliches Gehirn enthält ein künstliches neuronales Netzwerk viele kleine Prozessoren und Verbindungen, die neu konfiguriert werden können. Das Konzept der Verwendung künstlicher Neuronen wurde erstmals 1943 von den Wissenschaftlern Walter Pitts und Warren McCulloch beschrieben. Diese wissenschaftliche Arbeit wurde bald vom berühmten Pionier der künstlichen Intelligenz, Alan Turing, erweitert und veröffentlicht, der 1948 in einer Veröffentlichung mit dem Titel „Intelligent Machinery . "
Finanzberechnung ist eine der häufigsten Anwendungen neuronaler Netze zur Vorhersage. Im Wesentlichen wird ein neuronales Netzwerk als mathematischer „Filter“ verwendet, um ein Ergebnis basierend auf verfügbaren Finanzdaten vorherzusagen. Diese Funktion wird häufig in Börsenprognosesoftware verwendet. In dieser Anwendung verarbeitet ein Computer frühere Markttrends. Sobald ein Muster erstellt wurde, berechnet das neuronale Netzwerk, ob ein Bestand in Zukunft steigen oder fallen wird.
Neuronale Netze können auch verwendet werden, um die Kreditwürdigkeit einer Person oder eines Unternehmens zu bestimmen. Wie bei der Aktienvorhersage ist die Mustererkennung der Schlüssel. Ein Netzwerk kann Tausende von Kreditempfängern in der Vergangenheit berücksichtigen und ihre finanzielle Vergangenheit analysieren. Durch Auffinden früherer Trends können neuronale Netze für die Vorhersage abschätzen, welche neuen Antragsteller voraussichtlich mit ihrem Kredit in Verzug geraten. Diese Personen erhalten auf der Grundlage von Prognosen eine Bonitätseinstufung mit hohem Risiko.
Ebenso können neuronale Netze zur Wettervorhersage verwendet werden. Viele verschiedene Umgebungsfaktoren wie Temperatur und Windströmungen können in das Netz eingespeist werden. Mithilfe eines Vorhersagemodells, das auf früheren Klimamustern basiert, kann das neuronale Netz das wahrscheinliche Ergebnis der aktuellen Wetterbedingungen bestimmen.
Die Verwendung neuronaler Netze zur Vorhersage kann auch zur Lösung bestimmter medizinischer Probleme beitragen. Der menschliche Körper ist sehr komplex und Dutzende oder sogar Hunderte von Faktoren können zusammen eine Krankheit verursachen. Neuronale Netze sind manchmal in der Lage, die Ursache eines Symptoms zu bestimmen. In dieser Anwendung kann ein künstliches Netzwerk Trends und Muster aus früheren Patientenakten finden und die wahrscheinlichste Ursache einer Krankheit vorhersagen.