Quais são os usos das redes neurais na previsão?

As redes neurais são modelos computacionais complexos que são frequentemente usados ​​para reconhecimento de padrões. Como as redes neurais são modeladas nas funções biológicas do cérebro, elas são capazes de "aprender" e prever resultados. Existem muitos usos práticos de redes neurais para previsão, incluindo cálculo financeiro, previsão do tempo e diagnóstico médico.

As redes neurais artificiais para previsão são inspiradas no cérebro humano. Em um cérebro biológico, muitas pequenas unidades de processamento chamadas "neurônios" são conectadas a uma grande rede. Cada área de processamento individual é relativamente simples, mas toda a rede é capaz de resolver problemas complexos quando todos os neurônios trabalham juntos. As conexões entre cada neurônio pequeno podem ser reconfiguradas em novos padrões de rede. Isso permite que o cérebro se reorganize e “aprenda” novos conceitos.

Como um cérebro humano, uma rede neural artificial contém muitos pequenos processadores e conexões, que podem ser reconfigurados. O conceito de uso de neurônios artificiais foi descrito pela primeira vez pelos cientistas Walter Pitts e Warren McCulloch em 1943. Esse trabalho científico foi logo expandido e divulgado pelo famoso pioneiro da inteligência artificial Alan Turing, que escreveu sobre redes neurais artificiais em uma publicação de 1948 intitulada “Intelligent Machinery . ”

O cálculo financeiro é um dos usos mais comuns de redes neurais para previsão. Essencialmente, uma rede neural é usada como um "filtro" matemático para prever um resultado com base nos dados financeiros disponíveis. Esse recurso é frequentemente usado em software de previsão do mercado de ações. Nesta aplicação, um computador processa tendências anteriores do mercado. Depois que um padrão é estabelecido, a rede neural calcula se um estoque aumentará ou diminuirá no futuro.

As redes neurais também podem ser usadas para determinar a classificação de crédito de um indivíduo ou empresa. Como na previsão de ações, o reconhecimento de padrões é a chave. Uma rede pode considerar milhares de destinatários de crédito anteriores e analisar seu histórico financeiro. Ao descobrir tendências passadas, as redes neurais de previsão podem estimar quais novos candidatos provavelmente não receberão seu crédito. Esses indivíduos recebem uma classificação de crédito de alto risco com base na previsão.

Da mesma forma, redes neurais podem ser usadas para previsão do tempo. Muitos fatores ambientais diferentes, como temperatura e correntes de vento, podem ser alimentados na rede. Usando um modelo de previsão baseado em padrões climáticos anteriores, a rede neural pode determinar o resultado provável das condições climáticas atuais.

O uso de redes neurais para previsão também pode ajudar a resolver certos problemas médicos. O corpo humano é muito complexo e dezenas ou mesmo centenas de fatores podem se combinar para causar uma condição médica. As redes neurais às vezes são capazes de deduzir a fonte de um sintoma. Nesta aplicação, uma rede artificial pode encontrar tendências e padrões de registros anteriores de pacientes e prever a causa mais provável de uma doença.