Was ist ein neuronales Netzwerk?
In der Regel handelt es sich bei einem neuronalen Netzwerk um eine Reihe oder einen Schaltkreis von Neuronen in der Welt der Computer-Software und der künstlichen Intelligenz. Es verfügt über eine Reihe von Algorithmen, die die zugrundeliegenden Beziehungen in einer Reihe von riesigen Datenmengen mithilfe eines Prozesses identifizieren, der die Funktion des menschlichen Gehirns imitiert. Mit anderen Worten: Neuronale Netzwerke beinhalten Systeme von Neuronen in organischer oder künstlicher Umgebung und helfen dabei, Probleme im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz zu lösen.
Darüber hinaus können diese Systeme mit geänderten Eingabedaten arbeiten. Daher liefert das Netzwerk die perfekten möglichen Ergebnisse, ohne dass die Verfahren für die Ausgabe neu gestaltet werden müssen.
Heute wird das Konzept neuronaler Netzwerke immer üblicher bei der Entwicklung von Handels-systemen. So ist es zum Beispiel für verschiedene Finanzdienstleistungen von der Schätzung und Marketing-Forschung bis hin zur Betrugserkennung und Risikobewertung anwendbar. Was die Vorhersage der Börsenkurse betrifft, so schwankt die Genauigkeit der Vorhersage neuronaler Netzwerke.
Grundlegende Informationen
Wie bereits erwähnt, funktionieren neuronale Netzwerke auf die gleiche Art und Weise wie das Nervensystem des menschlichen Gehirns. In der Regel ist ein Neuron in einem neuronalen Netzwerk eine mathematische Funktion, mit der Informationen mit einer eigenen Architektur oder Art erhalten und klassifiziert werden.
Es gibt Schichten von miteinander verbundenen Knoten in einem neuronalen Netzwerk. Jeder Knoten ist ein Perzeptron und entspricht mehreren linearen Regressionen. So stellt das Perzeptron die Aktivierungsfunktion mit mehreren linearen Regressionssignalen zur Verfügung, die nichtlinear sein können.
Des Weiteren sind Perzeptrone in einem mehrschichtigen Perzeptron in miteinander verbundenen Ebenen angeordnet. Daher sammelt die Eingabeebene Eingabemuster. Darüber hinaus bietet die Ausgabeebene Ausgabesignale oder Klassifizierungen, die die Eingabemuster abbilden können.
Die Eingabegewichtung wird mit den verborgenen Ebenen so lange verfeinert, bis die Fehlermarge der neuronalen Netzwerke nur noch minimal ist. Hypothetisch führen verdeckte Ebenen zu markanten Merkmalen der Ausgabedaten, die eine analytische Leistungsfähigkeit in Bezug auf die Ausgaben haben. Daher wird die Extraktion von Funktionen beschrieben, die eine Rolle erfüllt, die statistischen Vorgehensweisen wie der Hauptkomponentenanalyse ähnelt.
Anwendung
Neuronale Netzwerke werden weltweit für eine Vielzahl von Anwendungen verwendet. Sie helfen beispielsweise bei der Optimierung finanzieller Transaktionen, bei der Geschäftsplanung, der Geschäftsanalyse, dem Handeln und der Produktwartung.
Sie bieten auch große Unterstützung bei wichtigen Prozessen wie der Zeitreihenvorhersage, der Klassifizierung von Wertpapieren, dem algorithmischen Handeln, der Kreditrisikomodellierung, der Formulierung proprietärer Indikatoren sowie bei Preisabspaltungen.
Neuronale Netzwerke sind bei Geschäftsanwendungen wie Betrugserkennung, Risikobewertung, Prognose und Marktforschungslösungen weit verbreitet.
