Применение. Нейронные сети все чаще применяются в реальных бизнес приложениях

Нейронные сети все чаще применяются в реальных бизнес приложениях. В некоторых областях, таких как обнаружение фальсификаций и оценка риска, они стали бесспорными лидерами среди используемых методов. Их использование в системах прогнозирования и системах маркетинговых исследований постоянно растет.

Стоит отметить, что поскольку, экономические, финансовые и социальные системы очень сложны и являются результатом действий и противодействий различных людей, то является очень сложным (если не невозможным) создать полную математическую модель с учетом всех возможных действий и противодействий. Практически невозможно детально аппроксимировать модель, основанную на таких традиционных параметрах, как максимизация полезности или максимизация прибыли.

В системах подобной сложности является естественным и наиболее эффективным использовать модели, которые напрямую имитируют поведение общества и экономики. А это как раз то, что способна предложить методология нейронных сетей.

Ниже перечислены области, в которых эффективность применение нейронных сетей доказана на практике:

Для финансовых операций:

• Прогнозирование поведения клиента
• Прогнозирование и оценка риска предстоящей сделки
• Прогнозирование возможных мошеннических действий
• Прогнозирование остатков средств на корреспондентских счетах банка
• Прогнозирование движения наличности, объемов оборотных средств
• Прогнозирование экономических параметров и фондовых индексов

Для планирования работы предприятия:

• Прогнозирование объемов продаж
• Прогнозирование загрузки производственных мощностей
• Прогнозирование спроса на новую продукцию

Для бизнес-аналитики и поддержки принятия решений:

• Выявление тенденций, корреляций, типовых образцов и исключений в больших объемах данных
• Анализ работы филиалов компании
• Сравнительный анализ конкурирующих фирм

Другие приложения:

• Оценка стоимости недвижимости
• Контроль качества выпускаемой продукции
• Системы слежения за состоянием оборудования
• Проектирование и оптимизация сетей связи, сетей электроснабжения
• Прогнозирование потребления энергии
• Распознавание рукописных символов, в т.ч. автоматическое распознавание и аутентификация подписи
• Распознавание и обработка видео и аудио сигналов

Нейронные сети могут быть использованы и в других задачах. Основными предопределяющими условиями их использования являются наличие «исторических данных», используя которые нейронная сеть сможет обучиться, а также невозможность или неэффективность использования других, более формальных, методов.

Нейронная сеть — термин, имеющий два значения:

1. Биологическая нейронная сеть — сеть, состоящая из биологических нейронов, которые связаны или функционально объединены в нервной системе. В нейронауках зачастую определяется как группа нейронов, которые выполняют специфические физиологические функции.

2. Искусственная нейронная сеть — сеть, состоящая из искусственных нейронов (программируемая конструкция, имитирующая свойства биологических нейронов). Искусственные нейронные сети используются для изучения свойств биологических нейронных сетей, а также для решения задач в сфере искусственного интеллекта.

Биологическая нейронная сеть состоит из группы или групп химически или функционально связанных нейронов. Один нейрон может быть связан со многими другими нейронами, а общее количество нейронов и связей в сети может быть достаточно большим. Место контакта нейронов называется синапсом, типичный синапс — аксо-дендритический химический. Передача импульсов осуществляется химическим путём с помощью медиаторов или электрическим путём посредством прохождения ионов из одной клетки в другую.

Исследования в сфере искусственного интеллекта и когнитивного моделирования пытаются имитировать некоторые свойства биологических нейронных сетей. В сфере искусственного интеллекта искусственные нейронные сети были успешно применены для распознавания речи, анализа изображений и адаптивного управления в целях разработки программных агентов (например, в компьютерных и видеоиграх) или автономных роботов. Большинство искусственных нейронных сетей, используемых в настоящее время в сфере искусственного интеллекта, разработаны на основе статистических методов, теории оптимизации и теории управления.

В сфере когнитивного моделирования ведётся физическое или математическое моделирование поведения нейронных систем, начиная с уровня отдельных нейронов (например, моделирование реакции нейрона на стимул), с выходом на уровень нейронных кластеров (например, моделирование выхода дофамина в базальных ганглиях) и организма в целом (например, моделирование ответа организма на раздражители).

Дата добавления: 2015-06-04