予測のためのニューラルネットワークの用途は何ですか？

ニューラルネットワークは、パターン認識によく使用される複雑な計算モデルです。 ニューラルネットワークは生物学的な脳機能に基づいてモデル化されているため、結果を「学習」して予測することができます。 財務計算、天気予報、医療診断など、予測のためのニューラルネットワークの多くの実用的な用途があります。

予測用の人工ニューラルネットワークは、人間の脳に触発されています。 生物の脳では、「ニューロン」と呼ばれる多くの小さな処理ユニットが大きなネットワークに接続されています。 個々の処理領域は比較的単純ですが、すべてのニューロンが一緒に機能する場合、ネットワーク全体で複雑な問題を解決できます。 各小さなニューロン間の接続は、新しいネットワークパターンに再構成できます。 これにより、脳はそれ自体を再編成し、新しい概念を「学習」することができます。

人間の脳のように、人工ニューラルネットワークには、再構成可能な多数の小さなプロセッサと接続が含まれています。 人工ニューロンを使用する概念は、1943年に科学者Walter PittsとWarren McCullochによって最初に説明されました。この科学研究は、1948年の出版物「 」

財務計算は、予測のためのニューラルネットワークの最も一般的な用途の1つです。 基本的に、ニューラルネットワークは、利用可能な財務データに基づいて結果を予測する数学的な「フィルター」として使用されます。 この機能は、株式市場予測ソフトウェアでよく使用されます。 このアプリケーションでは、コンピューターが以前の市場動向を処理します。 パターンが確立されると、ニューラルネットワークは株価が将来上昇するか下降するかを計算します。

ニューラルネットワークを使用して、個人または企業の信用格付けを決定することもできます。 在庫予測と同様に、パターン認識が重要です。 ネットワークは、過去の何千人ものクレジット受信者を考慮し、その財務履歴を分析できます。 過去の傾向を見つけることにより、予測用のニューラルネットワークは、どの新規申請者がクレジットをデフォルトする可能性が高いかを推定できます。 これらの個人は、予測に基づいて高リスクの信用格付けを受け取ります。

同様に、ニューラルネットワークは天気予報に使用できます。 温度や風などのさまざまな環境要因をネットワークに入力できます。 ニューラルネットワークは、以前の気候パターンに基づいた予測モデルを使用して、現在の気象条件の推定結果を判断できます。

予測にニューラルネットワークを使用すると、特定の医学的問題の解決にも役立ちます。 人体は非常に複雑であり、数十または数百もの要因が組み合わさって病状を引き起こすことがあります。 ニューラルネットワークは、症状の原因を推測できる場合があります。 このアプリケーションでは、人工ネットワークが以前の患者記録から傾向とパターンを見つけ、病気の最も可能性の高い原因を予測できます。