신경 프로그래밍이란 무엇입니까?

신경 프로그래밍은 뇌의 기본 기능을 모방하는 소프트웨어를 만드는 데 사용됩니다. AI (인공 지능)의 핵심 구성 요소이며 날씨 및 주식 시장 트렌드와 같은 미지의 상황을 예측할 수있는 소프트웨어와 사이버 상대가 경험을 쌓으면서 개선하는 게임을 만듭니다. 기존 프로그래밍보다 신경 프로그래밍의 장점은 소프트웨어가 새로운 데이터를 학습하고 적응할 수 있다는 것입니다.

일반적으로 신경 프로그래밍은 신경 처리라는 컴퓨팅 아키텍처를 사용합니다. 신경 처리는 복잡한 작업을 수행하기 위해 네트워크에 클러스터링 된 인공 뉴런 또는 노드를 사용합니다. 각 인공 뉴런은 특정 숫자 값에 의해 트리거되어 다음 뉴런에 신호를 보낼시기와 위치를 결정합니다. 단일 뉴런은 기본 작업에 대한 간단한 if-then 규칙으로 프로그래밍됩니다. 데이터의 값이 -1이면 하나의 기능을 수행합니다. 데이터 값이 0이면 다른 작업을 수행합니다.

신경 프로그래밍은 2 단계 프로세스입니다. 첫 번째 단계는 소프트웨어 응용 프로그램이받을 데이터를 이해하는 데 필요한 기본 정보 및 규칙을 입력하는 것입니다. 이 소프트웨어는 대개 약간의 바이어스로 프로그래밍되어 특정 유형의 정보에 더 많은 신뢰를줍니다. 예를 들어, 주식 시장 소프트웨어의 신경 프로그래밍에는 주식에 대한 수요가 많을수록 가치가 증가한다는 전제와 같은 주식 시장 거래의 기본 기능이 포함됩니다. 또한 소프트웨어가 분기 별 수입 보고서의 추세에주의를 기울여야하는 방법과 같은 특정 편견도 포함합니다.

신경 프로그래밍의 두 번째 단계는 훈련입니다. 데이터는 소프트웨어에 특정 트렌드와 가능성을 알려주는 데 사용됩니다. 일반적으로 소프트웨어가 가져 오는 데이터가 많을수록 정확한 출력을 만드는 데 더 좋습니다. 예를 들어, 데이터에 따르면 특정 산업에서 2 분기 실적이 강하면 일반적으로 4 분기가 부진하다는 의미입니다. 주식 가치는 수입 보고서와 연결되어 있기 때문에 소프트웨어는 업계가 2 분기가 강할 때 4 분기 보고서가 나온 후 해당 업계의 주식이 하락할 것으로 예상 할 수 있습니다. 소프트웨어의 결과는 4 분기 실적 보고서가 나오기 전에 거래자에게 판매하도록 조언 할 수 있습니다.

일반적으로 신경 프로그래밍의 장점은 소프트웨어가 작동하기 위해 완벽한 정보가 필요하지 않다는 것입니다. 오류가 발생하면 종료되는 기존 프로그래밍과 달리 신경 프로그래밍은 문제를 해결하기 위해 과거 정보를 사용하여 불완전한 입력에 맞출 수 있습니다. 이것은 훨씬 더 복잡하지만 인간의 뇌가 작동하는 방식입니다. 예를 들어, 친구는 살이 찌거나 수염을 키운 경우에도 오랜 친구를 알아볼 수 있습니다. 친구의 다른 측면들 – 얼굴 구조, 눈, 그의 걷는 방식 또는 음성 –이 인식을 유발합니다. 신경 프로그래머는 뇌를 모방 할뿐만 아니라 어떤 경우에는 더 빠르고 정확한 소프트웨어를 계속해서 개선합니다.