¿Cuáles son los usos de las redes neuronales para la predicción?
Las redes neuronales son modelos computacionales complejos que a menudo se usan para el reconocimiento de patrones. Debido a que las redes neuronales se modelan en funciones cerebrales biológicas, pueden "aprender" y predecir los resultados. Hay muchos usos prácticos de las redes neuronales para la predicción, incluidos el cálculo financiero, el pronóstico del tiempo y el diagnóstico médico.
Las redes neuronales artificiales para la predicción están inspiradas en el cerebro humano. En un cerebro biológico, muchas pequeñas unidades de procesamiento llamadas "neuronas" están conectadas a una red grande. Cada área de procesamiento individual es relativamente simple, pero toda la red puede resolver problemas complejos cuando cada neurona funciona en conjunto. Las conexiones entre cada neurona pequeña se pueden reconfigurar en nuevos patrones de red. Esto permite que el cerebro se reorganice y "aprenda" nuevos conceptos.
Al igual que un cerebro humano, una red neuronal artificial contiene muchos procesadores y conexiones pequeños, que pueden reconfigurarse. El concepto de usar artificiAl Neurons fue descrito por primera vez por los científicos Walter Pitts y Warren McCulloch en 1943. Este trabajo científico pronto fue expandido y publicitado por el famoso pionero de inteligencia artificial Alan Turing, quien escribió sobre redes neuronales artificiales en una publicación de 1948 titulada "Machinería inteligente".
El cálculo financiero es uno de los usos más comunes de las redes neuronales para la predicción. Esencialmente, una red neuronal se usa como un "filtro" matemático para predecir un resultado basado en los datos financieros disponibles. Esta característica se usa a menudo en el software de predicción del mercado de valores. En esta aplicación, una computadora procesa tendencias anteriores del mercado. Una vez que se ha establecido un patrón, la red neuronal calcula si una acción aumentará o disminuirá en el futuro.
Las redes neuronales también se pueden utilizar para determinar la calificación crediticia de un individuo o empresa. Al igual que con la predicción de existencias, el reconocimiento de patrones esla llave. Una red puede considerar miles de beneficiarios de crédito pasados y analizar su historial financiero. Al encontrar tendencias pasadas, las redes neuronales para la predicción pueden estimar qué nuevos solicitantes probablemente no se acreditan en su crédito. Estas personas reciben una calificación crediticia de alto riesgo basada en la predicción.
Del mismo modo, las redes neuronales se pueden usar para el pronóstico del tiempo. Muchos factores ambientales diferentes, como la temperatura y las corrientes de viento, se pueden alimentar a la red. Utilizando un modelo de pronóstico que se basa en patrones climáticos anteriores, la red neuronal puede determinar el resultado probable de las condiciones climáticas actuales.
El uso de redes neuronales para la predicción también puede ayudar a resolver ciertos problemas médicos. El cuerpo humano es muy complejo, y docenas o incluso cientos de factores pueden combinarse para causar una afección médica. Las redes neuronales a veces pueden deducir la fuente de un síntoma. En esta aplicación, una red artificial puede encontrar tendencias y patrones de Previous registra el paciente y predice la causa más probable de una enfermedad.