Sinir Ağları'nın Tahmini İçin Kullanımları Nelerdir?

Sinir ağları, örüntü tanıma için sıklıkla kullanılan karmaşık hesaplama modelleridir .Nöral ağlar biyolojik beyin fonksiyonları üzerinde modellendikleri için sonuçları “öğrenebilir” ve tahmin edebilirler. Finansal hesaplama, devlet desteğiyle iş kurmahava durumu tahmini ve tıbbi teşhis dahil olmak üzere, tahmin için sinir ağlarının birçok pratik kullanımı vardır.

Tahmin için yapay sinir ağları insan beyninden ilham alır. Biyolojik bir beyinde, “nöronlar” olarak adlandırılan birçok küçük işleme birimi büyük bir ağa bağlanır. Her bir işlem alanı nispeten basittir, ancak tüm ağlar her nöron birlikte çalıştığı zaman karmaşık problemleri çözebilir . Her küçük nöron arasındaki bağlantılar yeni ağ kalıpları halinde yeniden yapılandırılabilir. Bu, beynin kendisini yeniden organize etmesine ve yeni kavramları “öğrenmesini” sağlar.

Bir insan beyni gibi, yapay sinir ağı da yeniden yapılandırılabilen birçok küçük işlemci ve bağlantı içerir. Yapay nöronları kullanma kavramı ilk olarak 1943'te bilim adamları WalterPitts ve WarrenMcCulloch tarafından tanımlandı. Bu bilimsel çalışma kısa bir süre sonra, 1948 yılında "Akıllı Makineler" başlıklı yapay sinir ağları üzerine yazdığı ünlü yapay zeka öncüsü Alan Turing tarafından yayınlandı. .”

Finansal hesaplama, tahmin için sinir ağlarının en yaygın kullanımlarından biridir. Esasen, bir nöral ağ, mevcut finansal verilere dayanarak bir sonucu tahmin etmek için matematiksel bir “filtre” olarak kullanılır. Bu özellik genellikle borsa tahmin yazılımında kullanılır. Bu uygulamada, bir bilgisayar önceki pazar trendlerini işler. Bir model oluşturulduktan sonra, sinir ağı bir stokun gelecekte yükselip düşmeyeceğini veya hesaplanacağını hesaplar.

Sinir ağları, bir bireyin veya şirketin kredi notunu belirlemek için de kullanılabilir. Stok tahmininde olduğu gibi, kalıp tanıma anahtarıdır. Bir ağ, geçmişte binlerce kredi alıcısı ele alabilir ve finansal geçmişini analiz edebilir. Geçmiş eğilimleri bularak, tahmin için yapay sinir ağları, yeni başvuru sahiplerinin kredileri için temerrüde düşme olasılıklarının ne olabileceğini tahmin edebilir. Bu bireyler, tahminlere dayalı olarak yüksek riskli bir kredi notu alırlar.

Benzer şekilde, hava tahminleri için sinir ağları kullanılabilir. Ağa sıcaklık ve rüzgar akımları gibi birçok farklı çevresel faktör beslenebilir. Önceki devlet desteği hayvancılıkiklim paternlerine dayanan bir tahmin modeli kullanarak, sinir ağı mevcut hava koşullarının muhtemel sonucunu belirleyebilir.

Tahmin için sinir ağlarının kullanımı da bazı tıbbi sorunların çözülmesine yardımcı olabilir. İnsan vücudu çok karmaşıktır ve düzinelerce hatta yüzlerce faktör tıbbi bir duruma neden olmak için birleşebilir. Sinir ağları bazen bir belirti kaynağını çıkartabiliyorlar. Bu uygulamada, yapay bir ağ önceki hasta kayıtlarından gelen eğilimleri ve örüntüleri bulabilir ve bir hastalığın en olası nedenini tahmin edebilir.