Cómo utilizar las redes neuronales para la predicción

Las redes neuronales son programas de software capaces de aprender y ajustar su función de una manera que puede ser utilizado para la predicción de eventos futuros . Funcionando como el cerebro humano, la programación del software se basa en grandes conjuntos de datos con múltiples variables. Con el fin de predecir los resultados futuros de un sistema, una red neuronal se analizará la relación entre estas variables múltiples , teniendo al mismo tiempo en cuenta los cambios en las relaciones observadas en el tiempo. Las redes neuronales se basan en la teoría de que los sistemas complejos , como los mercados financieros o de los organismos biológicos , actúan como lo hacen debido a una multitud de interacciones entre los diferentes elementos del sistema . Cosas que necesitará
red neuronal software
datos y variables que desea estudiar
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recoger datos sobre el sistema que desea estudiar . Por ejemplo, en un estudio de 1997 publicado en la revista " Circulation ", los investigadores crearon con éxito las redes neuronales a partir de datos ECG de pacientes con sospecha de tener un ataque al corazón. Los datos obtenidos en estos experimentos incluyen características de ECG del paciente , así como los resultados del diagnóstico final del médico.
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Ejecute los datos a través de la red neuronal. El programa utiliza procesará y analizará los datos que ha ingresado , cambiando su estructura interna a lo largo del camino. Neural funcionan las redes mediante la programación de ellos sobre la base de patrones en los datos , al igual que nuestro propio programa de cerebros mismos basada en nuestras experiencias. Haciendo referencia de nuevo a las redes neuronales ECG , en estos experimentos, el equipo fue capaz de determinar qué características de ECG son más predictivo de un diagnóstico de ataque al corazón . Esto se logró cuando la red programada propia con los datos , descubriendo así los patrones de conexión con cambios ECG diagnósticos finales .
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de prueba de la red neuronal con el mismo conjunto de datos. Ahora que el equipo ha programado en sí , se puede conectar en los datos de entrada originales para asegurarse que predice correctamente el resultado observado. Para los experimentos de ECG , los investigadores tuvieron que solicitar a la red neuronal para analizar los mismos datos de ECG y predecir si el paciente fue diagnosticado de postre, con un ataque al corazón.
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Experimentar con nuevos conjuntos de datos. Cuando se tiene la certeza en el poder predictivo de la red neuronal , puede conectar los nuevos datos en la entrada del programa. El equipo utilizará lo que " aprendió " de los datos anteriores pone de predecir los resultados de los nuevos datos.