예측을위한 신경망의 용도는 무엇입니까?

신경망은 패턴 인식에 자주 사용되는 복잡한 계산 모델입니다. 신경망은 생물학적 뇌 기능을 모델로하기 때문에 결과를“학습”하고 예측할 수 있습니다. 재무 계산, 일기 예보 및 의료 진단을 포함하여 예측을위한 많은 신경망의 실제 사용이 있습니다.

예측을위한 인공 신경망은 인간의 뇌에서 영감을 얻습니다. 생물학적 뇌에서는 "뉴런"이라고하는 많은 작은 처리 장치가 큰 네트워크에 연결되어 있습니다. 각 개별 처리 영역은 비교적 간단하지만 모든 뉴런이 함께 작동하면 전체 네트워크가 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 각각의 작은 뉴런 사이의 연결은 새로운 네트워크 패턴으로 재구성 될 수 있습니다. 이를 통해 뇌는 스스로를 재구성하고 새로운 개념을“학습”할 수 있습니다.

인간의 뇌와 마찬가지로 인공 신경망에는 재구성 할 수있는 많은 소형 프로세서와 연결이 포함되어 있습니다. 인공 뉴런 사용의 개념은 1943 년 과학자 Walter Pitts와 Warren McCulloch에 의해 처음 설명되었습니다.이 과학 연구는 유명한 인공 지능 개척자 Alan Turing에 의해 곧 확장되어 대중화되었습니다. ”

재무 계산은 예측을위한 신경망의 가장 일반적인 용도 중 하나입니다. 기본적으로 신경망은 사용 가능한 재무 데이터를 기반으로 결과를 예측하기위한 수학적 "필터"로 사용됩니다. 이 기능은 종종 주식 시장 예측 소프트웨어에서 사용됩니다. 이 응용 프로그램에서 컴퓨터는 이전 시장 동향을 처리합니다. 패턴이 설정되면 신경망은 향후 주식의 상승 또는 하락 여부를 계산합니다.

신경망을 사용하여 개인이나 회사의 신용 등급을 결정할 수도 있습니다. 재고 예측과 마찬가지로 패턴 인식이 핵심입니다. 네트워크는 수천 명의 과거 신용 수령인을 고려하고 재무 기록을 분석 할 수 있습니다. 과거의 추세를 찾아서 예측을위한 신경망은 어떤 새로운 신청자가 자신의 신용을 불이행 할 것으로 예상 할 수 있습니다. 이러한 개인은 예측을 기반으로 위험도가 높은 신용 등급을받습니다.

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

예측을 위해 신경망을 사용하면 특정 의료 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 인체는 매우 복잡하며 수십 또는 수백 가지 요소가 결합되어 의학적 상태를 유발할 수 있습니다. 신경망은 때때로 증상의 원인을 추론 할 수 있습니다. 이 응용 프로그램에서 인공 네트워크는 이전 환자 기록에서 추세와 패턴을 찾고 질병의 가능한 원인을 예측할 수 있습니다.