Mavzu: noaniqliklarni taqdim etish uchun shartli ehtimollik afzallik va kamchiliklari

Imkoniyatlarni ochish uchun neyron tarmoqlardan foydalaning

Katta noto'g'ri tushunchalar - bu ma'lum bozor sharoitida qanday harakat qilish kerakligi haqida maslahat bera oladigan prognozlash vositasi uchun neyron tarmoqlari. Neyron tarmoqlari hech qanday bashorat qilmaydi. Buning o'rniga ular narx ma'lumotlarini tahlil qilishadi va imkoniyatlarni ochishadi. Neyron tarmog'idan foydalangan holda siz batafsil tekshirilgan ma'lumotlar asosida savdo qarorini qabul qilishingiz mumkin, bu an'anaviy texnik tahlil usullarini qo'llashda shart emas. Jiddiy va mulohazali treyder uchun neyron tarmoqlar katta potentsialga ega yangi avlod vositasi bo'lib, ular boshqa texnik tahlil usullari aniqlay olmaydigan nozik chiziqli o'zaro bog'liqlik va naqshlarni aniqlay oladi.

Eng yaxshi turlar

Har qanday ajoyib mahsulot yoki texnologiya singari, neyron tarmoqlar ham yangi paydo bo'ladigan bozorni qidiruvchilarni jalb qila boshladi. Keyingi avlod dasturiy ta'minoti to'g'risidagi reklamalarning torrentlari bozor reklamalarida doimo yaratilgan neytral tarmoq algoritmlari ichida eng qudratliligini nishonlagan. Reklama da'volari haqiqatga o'xshash bo'lgan kamdan-kam holatlarda ham, samaradorlikning 10 foizga oshishi, ehtimol siz asab tarmog'idan eng ko'p olinadigan narsa ekanligini unutmang. Boshqacha qilib aytganda, u mo''jizaviy daromad keltirmaydi va muayyan vaziyatda qanchalik yaxshi ishlashidan qat'i nazar, ilgari ishlatilgan algoritmlar ustun bo'lib qolgan ba'zi ma'lumotlar to'plamlari va vazifalar sinflari bo'ladi. Shuni yodda tuting: bu hiyla-nayrangni algoritm emas. Maqsadli indikator bo'yicha yaxshi tayyorlangan kirish ma'lumotlari sizning neyron tarmoqlaridagi muvaffaqiyatingizning eng muhim tarkibiy qismidir.

Neyron tarmoqlaridan foydalanishga eng maqbul umumiy yondashuv

Muvaffaqiyatli treyder o'z neyron tarmog'i uchun boshqaruv elementlarini tanlash va ularning parametrlarini sozlash uchun juda oz vaqt sarflaydi va sarflaydi. U (hech bo'lmaganda) bir necha haftadan, ba'zan esa bir necha oygacha tarmoqni joylashtirish uchun sarflaydi. Muvaffaqiyatli treyder ham o'z tarmog'ini butun umri davomida o'zgaruvchan sharoitlarga moslashtiradi. Har bir neyron tarmoq faqat bozorning nisbatan kichik jihatlarini qamrab olishi mumkinligi sababli, neyron tarmoqlardan ham qo'mitada foydalanish kerak. Kerakli miqdordagi neyron tarmoqlaridan foydalaning - bir vaqtning o'zida bir nechta ish bilan ta'minlash bu strategiyaning yana bir foydasi.Shu tarzda, ushbu bir nechta to'rlarning har biri bozorning o'ziga xos jihatlari uchun javobgar bo'lishi mumkin, bu sizga kengashda katta ustunlik beradi. Biroq, ishlatilgan to'rlar sonini beshdan o'ntagacha ushlab turish tavsiya etiladi. Va nihoyat, neyron tarmoqlar klassik yondashuvlardan biri bilan birlashtirilishi kerak. Bu sizning savdo imtiyozlaringiz bo'yicha erishilgan natijalardan yaxshiroq foydalanish imkoniyatini beradi.
Xulosa
Xulosa qilib aytganda neyron tarmoqlar o'tgan asrda tadqiqotlar bizning neyronlar haqidagi tushunchamizni rivojlantirgan bo'lsada, biz hali ham tushunmagan narsalarimiz ko'p.Masalan, yaqin vaqtgacha tadqiqotchilar neyron yaratilishi miyaning hipokampus deb ataladigan mintaqasida kattalarda sodir bo'lgan deb hisoblashgan. Gipokampus xotira va o'rganish bilan shug'ullanadi.Ammo yaqinda o'tkazilgan bir tadqiqot hipokampal neyrogenez haqidagi e'tiqodlarni shubha ostiga qo'ymoqda. 37 donorning hipokampus namunalarini tahlil qilib, tadqiqotchilar kattalar nisbatan kam miqdordagi yangi hipokampal neyronlarni ishlab chiqaradi degan xulosaga kelishdi.
Neyron tarmoqlar misollarni qayta ishlash orqali oʻrganadi (yoki oʻqitiladi), ularning har biri maʼlum „kirish“ va „natija“ ni oʻz ichiga oladi va ular oʻrtasida ehtimollik bilan oʻlchangan assotsiatsiyalarni hosil qiladi, ular tarmoqning oʻzida saqlanadigan maʼlumotlar tuzilmasida saqlanadi. Berilgan misol boʻyicha neyron tarmoqni oʻrgatish odatda tarmoqning qayta ishlangan chiqishi (koʻpincha bashorat) va maqsadli chiqishi oʻrtasidagi farqni aniqlash orqali amalga oshiriladi. Keyin tarmoq oʻz vaznli assotsiatsiyalarini oʻrganish qoidasiga koʻra va ushbu xato qiymatidan foydalanib sozlaydi. Ushbu tuzatishlarning etarli sonidan soʻng, mashgʻulot muayyan mezonlar asosida toʻxtatilishi mumkin. Bunday tizimlar misollarni koʻrib chiqish orqali topshiriqlarni bajarishni „oʻrganadi“, odatda vazifaga xos qoidalar bilan dasturlashtirilmaydi. Masalan, tasvirni aniqlashda ular „mushuk“ yoki „mushuk yoʻq“ deb qoʻlda yorliqlangan misol tasvirlarni tahlil qilish va boshqa tasvirlardagi mushuklarni aniqlash uchun natijalardan foydalanish orqali mushuklar bor tasvirlarni aniqlashni oʻrganishi mumkin.