Quali sono gli usi delle reti neurali per la previsione?
Le reti neurali sono modelli computazionali complessi che vengono spesso utilizzati per il riconoscimento di schemi. Poiché le reti neurali sono modellate sulle funzioni biologiche del cervello, sono in grado di "apprendere" e prevedere i risultati. Esistono molti usi pratici delle reti neurali per la previsione, incluso il calcolo finanziario, le previsioni meteorologiche e la diagnosi medica.
Le reti neurali artificiali per la previsione sono ispirate dal cervello umano. In un cervello biologico, molte piccole unità di elaborazione chiamate "neuroni" sono collegate in una grande rete. Ogni singola area di elaborazione è relativamente semplice, ma l'intera rete è in grado di risolvere problemi complessi quando ogni neurone lavora insieme. Le connessioni tra ogni piccolo neurone possono essere riconfigurate in nuovi schemi di rete. Ciò consente al cervello di riorganizzarsi e "apprendere" nuovi concetti.
Come un cervello umano, una rete neurale artificiale contiene molti piccoli processori e connessioni, che possono essere riconfigurati. Il concetto di usare neuroni artificiali fu descritto per la prima volta dagli scienziati Walter Pitts e Warren McCulloch nel 1943. Questo lavoro scientifico fu presto ampliato e pubblicizzato dal famoso pioniere dell'intelligenza artificiale Alan Turing, che scrisse sulle reti neurali artificiali in una pubblicazione del 1948 intitolata "Macchinari intelligenti" “.
Il calcolo finanziario è uno degli usi più comuni delle reti neurali per la previsione. In sostanza, una rete neurale viene utilizzata come "filtro" matematico per prevedere un risultato basato sui dati finanziari disponibili. Questa funzione viene spesso utilizzata nel software di previsione del mercato azionario. In questa applicazione, un computer elabora le tendenze del mercato precedenti. Una volta stabilito un modello, la rete neurale calcola se un titolo aumenterà o diminuirà in futuro.
Le reti neurali possono anche essere utilizzate per determinare il merito di credito di un individuo o di una società. Come per la previsione degli stock, il riconoscimento del modello è la chiave. Una rete può prendere in considerazione migliaia di destinatari di crediti passati e analizzare la loro storia finanziaria. Trovando le tendenze passate, le reti neurali per la previsione possono stimare quali nuovi richiedenti potrebbero inadempiere sul loro credito. Queste persone ricevono un rating del credito ad alto rischio basato sulla previsione.
Allo stesso modo, le reti neurali possono essere utilizzate per le previsioni meteorologiche. Molti diversi fattori ambientali come la temperatura e le correnti del vento possono essere immessi nella rete. Utilizzando un modello di previsione basato su modelli climatici precedenti, la rete neurale può determinare il probabile risultato delle attuali condizioni meteorologiche.
L'uso di reti neurali per la previsione può anche aiutare a risolvere alcuni problemi medici. Il corpo umano è molto complesso e dozzine o addirittura centinaia di fattori possono combinarsi per causare una condizione medica. Le reti neurali sono talvolta in grado di dedurre la fonte di un sintomo. In questa applicazione, una rete artificiale può trovare tendenze e modelli dalle precedenti cartelle cliniche dei pazienti e prevedere la causa più probabile di una malattia.