예측을위한 신경망의 사용은 무엇입니까?

신경망은 종종 패턴 인식에 사용되는 복잡한 계산 모델입니다. 신경망은 생물학적 뇌 기능을 모델링하기 때문에“학습”하고 결과를 예측할 수 있습니다. 재무 계산, 일기 예보 및 의료 진단을 포함하여 예측을위한 신경망의 실질적인 사용이 많이 있습니다.

예측을위한 인공 신경 네트워크는 인간 뇌에서 영감을 받았습니다. 생물학적 뇌에서 "뉴런"이라는 많은 소규모 처리 장치가 큰 네트워크에 연결됩니다. 각 개별 처리 영역은 비교적 간단하지만 모든 뉴런이 함께 작동 할 때 전체 네트워크가 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 각 작은 뉴런 사이의 연결은 새로운 네트워크 패턴으로 재구성 될 수 있습니다. 이것은 뇌가 스스로를 재구성하고 새로운 개념을“학습”할 수있게한다.

인간의 두뇌와 마찬가지로 인공 신경망에는 많은 작은 프로세서와 연결이 포함되어 있으며, 이는 재구성 될 수 있습니다. Artifici 사용 개념Al Neurons는 1943 년 과학자 Walter Pitts와 Warren McCulloch에 의해 처음 묘사되었습니다.이 과학적 작업은 1948 년“지능형 기계”라는 제목의 인공 신경망에 대해 쓴 유명한 인공 지능 개척자 Alan Turing에 의해 곧 확장되고 공개되었습니다.

재무 계산은 예측을위한 신경망의 가장 일반적인 사용 중 하나입니다. 본질적으로, 신경망은 사용 가능한 재무 데이터를 기반으로 결과를 예측하기 위해 수학적 "필터"로 사용됩니다. 이 기능은 종종 주식 시장 예측 소프트웨어에 사용됩니다. 이 응용 프로그램에서 컴퓨터는 이전 시장 동향을 처리합니다. 패턴이 확립되면 신경망은 주식이 향후 주식이 상승 할 것인지 여부를 계산합니다.

신경망은 또한 개인 또는 회사의 신용 등급을 결정하는 데 사용될 수도 있습니다. 재고 예측과 마찬가지로 패턴 인식이 있습니다열쇠. 네트워크는 수천 명의 과거 신용 수령인을 고려하고 재무 기록을 분석 할 수 있습니다. 과거의 추세를 찾아서 예측을위한 신경망은 신용 기본이 될 새로운 지원자를 추정 할 수 있습니다. 이 개인은 예측에 따라 고위험 신용 등급을받습니다.

마찬가지로, 신경망은 일기 예보에 사용될 수 있습니다. 온도 및 바람 전류와 같은 다양한 환경 요인을 네트워크에 공급할 수 있습니다. 이전 기후 패턴을 기반으로 한 예측 모델을 사용하여 신경망은 현재 기상 조건의 가능한 결과를 결정할 수 있습니다.

예측에 신경망을 사용하면 특정 의학적 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 인체는 매우 복잡하며 수십 또는 수백 가지 요인이 결합하여 의학적 상태를 유발할 수 있습니다. 신경망은 때때로 증상의 원천을 추론 할 수 있습니다. 이 응용 프로그램에서 인공 네트워크는 Previou의 트렌드와 패턴을 찾을 수 있습니다.S 환자 기록, 질병의 원인을 예측합니다.