Mạng nơ-ron là một mảng các thuật toán cố gắng xác định các mối quan hệ cơ bản trong một tập hợp dữ liệu thông qua một quy trình bắt chước các kỹ thuật mà bộ não con người vận hành. Theo nghĩa này, mạng nơ-ron đề cập đến hệ thống nơ-ron, có thể là hữu cơ hoặc nhân tạo.
Mạng nơron có thể áp dụng trong hầu hết mọi trường hợp tồn tại mối quan hệ giữa các biến dự báo (độc lập, đầu vào) và các biến dự đoán (phụ thuộc, đầu ra), ngay cả khi mối quan hệ đó rất phức tạp và không dễ hiểu theo thuật ngữ thông thường là “tương quan ”Hoặc“ sự khác biệt giữa các nhóm. ”
Có nhiều ứng dụng khác nhau của Mạng thần kinh như sau -
-
Phát hiện các hiện tượng y tế - Có thể kiểm tra một loạt các chỉ số liên quan đến sức khỏe (ví dụ:kết hợp nhịp tim, mức độ của một số chất trong máu, nhịp thở). Sự khởi phát của một tình trạng y tế cụ thể có thể liên quan đến sự kết hợp rất phức tạp (ví dụ, phi tuyến tính và tương tác) của những thay đổi trên một tập hợp con của các biến đang được kiểm tra. Mạng nơron đã được sử dụng để xác định thiết kế tiên đoán này để có thể đề xuất phương pháp điều trị thích hợp.
-
Dự đoán thị trường chứng khoán - Sự biến động của giá cổ phiếu và chỉ số chứng khoán là một ví dụ khác của một hiện tượng phức tạp, đa chiều, nhưng trong một số trường hợp, ít nhất một hiện tượng xác định được một phần. Mạng nơ-ron đang được nhiều nhà phân tích kỹ thuật sử dụng để đưa ra dự đoán về giá cổ phiếu dựa trên một số lượng lớn các yếu tố như hiệu suất trong quá khứ của các cổ phiếu khác và các chỉ số kinh tế khác nhau.
-
Chỉ định tín dụng - Nhiều loại dữ liệu thường được biết về người nộp đơn xin vay. Ví dụ:có thể truy cập được tuổi, học vấn, nghề nghiệp và một số thông tin khác của người nộp đơn. Sau khi đào tạo mạng nơron về dữ liệu lịch sử, phân tích mạng nơron có thể xác định các đặc điểm phù hợp nhất và sử dụng các đặc điểm đó để phân loại người nộp đơn là rủi ro tín dụng tốt hay xấu.
-
Giám sát tình trạng của máy móc - Mạng nơron có thể là công cụ để cắt giảm các giá trị bằng cách thực hiện thêm kiến thức chuyên môn để lập lịch bảo quản dự phòng cho máy móc.
Một mạng nơ-ron có thể được huấn luyện để phân loại giữa âm thanh mà máy tạo ra khi nó đang chạy thông thường (“báo động sai”) so với khi nó đang ở bên bờ vực của sự cố. Sau thời gian đào tạo này, sự thành thạo của mạng có thể được sử dụng để xử lý kỹ thuật viên về sự cố sắp xảy ra, trước khi nó xuất hiện và tạo ra “thời gian chết” tốn kém không lường trước được.
-
Quản lý động cơ - Mạng nơ ron đã được sử dụng để đánh giá đầu vào của các cảm biến từ động cơ. Mạng nơ-ron kiểm soát các thông số khác nhau mà động cơ hoạt động, để đạt được một mục tiêu cụ thể, chẳng hạn như giảm thiểu mức tiêu thụ nhiên liệu.