¿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 basan en las funciones biológicas del cerebro, pueden "aprender" y predecir resultados. Existen 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 gran red. Cada área de procesamiento individual es relativamente simple, pero toda la red puede resolver problemas complejos cuando cada neurona trabaja 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 pequeños procesadores y conexiones, que pueden reconfigurarse. El concepto de usar neuronas artificiales fue descrito por primera vez por los científicos Walter Pitts y Warren McCulloch en 1943. Este trabajo científico fue pronto ampliado y publicitado por el famoso pionero de la inteligencia artificial Alan Turing, quien escribió sobre redes neuronales artificiales en una publicación de 1948 titulada "Maquinaria 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 las 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 usar para determinar la calificación crediticia de un individuo o empresa. Al igual que con la predicción de existencias, el reconocimiento de patrones es la clave. Una red puede considerar a miles de receptores de crédito anteriores y analizar su historial financiero. Al encontrar tendencias pasadas, las redes neuronales para la predicción pueden estimar qué nuevos solicitantes probablemente incumplirán con su crédito. Estas personas reciben una calificación crediticia de alto riesgo basada en la predicción.
Del mismo modo, las redes neuronales se pueden utilizar para pronosticar el clima. Muchos factores ambientales diferentes, como la temperatura y las corrientes de viento, se pueden alimentar a la red. Utilizando un modelo de pronóstico basado 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 registros de pacientes anteriores y predecir la causa más probable de una enfermedad.