ニューラルプログラミングとは何ですか？

ニューラルプログラミングは、脳の基本機能を模倣するソフトウェアを作成するために使用されます。これは、人工知能（AI）の重要な要素であり、天候や株式市場の動向、サイバー相手が体験を獲得するにつれて改善するゲームなどの未知のものを予測できるソフトウェアを作成します。従来のプログラミングよりもニューラルプログラミングの利点は、ソフトウェアが新しいデータを学習して適応できることです。

一般的に、ニューラルプログラミングは、複雑なタスクを実行するためにネットワークにクラスター化された人工ニューロンまたはノードを使用するニューラル処理と呼ばれるコンピューティングアーキテクチャを採用しています。各人工ニューロンは、次のニューロンに信号をいつどこで送信するかを決定する特定の数値によって引き起こされます。単一のニューロンは、基本的なタスクの単純なif-thenルールでプログラムされています。データの値が-1の場合、1つの関数を実行します。データ値が0の場合、それは何か他のことをします。

ニューラルプログラミングは2段階のプロセスです。最初ステップは、ソフトウェアアプリケーションが受信するデータを理解するために必要な基本的な情報とルールを入力することです。このソフトウェアは通常、バイアスの部分でプログラムされており、特定の種類の情報により多くの信用が得られます。たとえば、株式市場ソフトウェアのニューラルプログラミングには、株式のより大きな需要がその価値を高めるという前提など、株式市場取引の基本的な機能が含まれます。また、ソフトウェアが四半期ごとの収入レポートの傾向に細心の注意を払う方法など、特定のバイアスも含まれます。

ニューラルプログラミングの2番目のステップはトレーニングと呼ばれます。データは、ソフトウェアに特定の傾向と可能性を教えるために使用されます。一般に、ソフトウェアが採用するデータが多いほど、正確な出力を作成する方が良くなります。たとえば、データはコンピューターに、特定の業界が第2四半期の収益が強い場合、通常はMEAを教えていることを教える可能性があります。NSの第4四半期はゆるみです。株価は収益レポートに関連付けられているため、ソフトウェアは最終的に、その業界の株式が第4四半期のレポートが強力な第2四半期を持っていたときに減少すると予測できます。ソフトウェアの出力は、最終的には第4四半期の収益レポートが発表される前にトレーダーに販売するようにアドバイスするかもしれません。

通常、ニューラルプログラミングの利点は、ソフトウェアが機能するための完璧な情報を必要としないことです。エラーが発生したときにシャットダウンする従来のプログラミングとは異なり、ニューラルプログラミングは、過去の情報を使用して問題を解決することにより、不完全な入力に調整できます。これは、人間の脳の仕組みでもありますが、はるかに複雑です。たとえば、人間は、その友人が体重を増やしたり、ひげを生やしたりしても、古い友人を認識できるかもしれません。友人の他の側面 - 顔の構造、目、彼の歩き方や声の方法 - は、認識を引き起こします。ニューラルプログラマーは改善し続けています脳を模倣するだけでなく、場合によってはより速く、さらに正確なソフトウェア。