Jakie są zastosowania sieci neuronowych do prognozowania?
Sieci neuronowe są złożonymi modelami obliczeniowymi, często używanymi do rozpoznawania wzorców. Ponieważ sieci neuronowe są modelowane na podstawie biologicznych funkcji mózgu, są w stanie „uczyć się” i przewidywać wyniki. Istnieje wiele praktycznych zastosowań sieci neuronowych do prognozowania, w tym kalkulacji finansowej, prognozowania pogody i diagnozy medycznej.
Sztuczne sieci neuronowe do prognozowania są inspirowane ludzkim mózgiem. W mózgu biologicznym wiele małych jednostek przetwarzających zwanych „neuronami” jest połączonych w dużą sieć. Każdy pojedynczy obszar przetwarzania jest stosunkowo prosty, ale cała sieć jest w stanie rozwiązać złożone problemy, gdy każdy neuron działa razem. Połączenia między każdym małym neuronem można zmienić na nowe wzorce sieciowe. Pozwala to mózgowi na reorganizację i „uczenie się” nowych koncepcji.
Podobnie jak ludzki mózg, sztuczna sieć neuronowa zawiera wiele małych procesorów i połączeń, które można ponownie skonfigurować. Koncepcja wykorzystania sztucznych neuronów została po raz pierwszy opisana przez naukowców Waltera Pittsa i Warrena McCullocha w 1943 roku. Ta praca naukowa została wkrótce rozwinięta i nagłośniona przez słynnego pioniera sztucznej inteligencji Alana Turinga, który pisał o sztucznych sieciach neuronowych w publikacji z 1948 r. Zatytułowanej „Intelligent Machinery . ”
Obliczenia finansowe są jednym z najczęstszych zastosowań sieci neuronowych do prognozowania. Zasadniczo sieć neuronowa jest używana jako „filtr” matematyczny do przewidywania wyniku na podstawie dostępnych danych finansowych. Ta funkcja jest często używana w oprogramowaniu do prognozowania rynku akcji. W tej aplikacji komputer przetwarza poprzednie trendy rynkowe. Po ustaleniu wzorca sieć neuronowa oblicza, czy zapasy wzrosną, czy spadną w przyszłości.
Sieci neuronowe mogą również służyć do określania zdolności kredytowej osoby lub firmy. Podobnie jak w przypadku prognozowania zapasów, kluczem jest rozpoznawanie wzorów. Sieć może rozważyć tysiące wcześniejszych odbiorców kredytów i przeanalizować ich historię finansową. Odnajdując przeszłe trendy, sieci neuronowe do prognozowania mogą oszacować, którzy nowi wnioskodawcy prawdopodobnie nie wywiążą się ze swojego kredytu. Osoby te otrzymują rating kredytowy wysokiego ryzyka na podstawie prognoz.
Podobnie sieci neuronowe mogą być wykorzystywane do prognozowania pogody. Do sieci można wprowadzić wiele różnych czynników środowiskowych, takich jak temperatura i prądy wiatrowe. Korzystając z modelu prognostycznego opartego na poprzednich wzorcach klimatycznych, sieć neuronowa może określić prawdopodobny wynik aktualnych warunków pogodowych.
Wykorzystanie sieci neuronowych do prognozowania może również pomóc rozwiązać niektóre problemy medyczne. Ciało ludzkie jest bardzo złożone, a dziesiątki, a nawet setki czynników mogą się łączyć, aby spowodować stan chorobowy. Sieci neuronowe czasami potrafią wydedukować źródło objawu. W tej aplikacji sztuczna sieć może wyszukiwać trendy i wzorce z wcześniejszych rejestrów pacjentów i przewidywać najbardziej prawdopodobną przyczynę choroby.