న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ నిర్వచనం

న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ అంటే ఏమిటి?

న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ అనేది మానవ మెదడు పనిచేసే విధానాన్ని అనుకరించే ఒక ప్రక్రియ ద్వారా డేటా సమితిలో అంతర్లీన సంబంధాలను గుర్తించడానికి ప్రయత్నించే అల్గోరిథంల శ్రేణి. ఈ కోణంలో, నాడీ నెట్‌వర్క్‌లు న్యూరాన్ల వ్యవస్థలను సూచిస్తాయి, ఇవి సేంద్రీయ లేదా కృత్రిమ స్వభావం. న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు మారుతున్న ఇన్‌పుట్‌కు అనుగుణంగా ఉంటాయి; కాబట్టి అవుట్పుట్ ప్రమాణాలను పున es రూపకల్పన చేయకుండానే నెట్‌వర్క్ ఉత్తమమైన ఫలితాన్ని ఇస్తుంది. కృత్రిమ మేధస్సులో మూలాలను కలిగి ఉన్న న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల భావన వాణిజ్య వ్యవస్థల అభివృద్ధిలో వేగంగా ప్రజాదరణ పొందుతోంది.

న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల ప్రాథమికాలు

న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు, ఫైనాన్స్ ప్రపంచంలో, టైమ్-సిరీస్ ఫోర్కాస్టింగ్, అల్గోరిథమిక్ ట్రేడింగ్, సెక్యూరిటీల వర్గీకరణ, క్రెడిట్ రిస్క్ మోడలింగ్ మరియు యాజమాన్య సూచికలు మరియు ధర ఉత్పన్నాలను నిర్మించడం వంటి ప్రక్రియల అభివృద్ధికి సహాయపడతాయి.

ఒక న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ మానవ మెదడు యొక్క న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌తో సమానంగా పనిచేస్తుంది. నాడీ నెట్‌వర్క్‌లోని “న్యూరాన్” అనేది ఒక నిర్దిష్ట నిర్మాణం ప్రకారం సమాచారాన్ని సేకరించి వర్గీకరించే గణిత విధి. కర్వ్ ఫిట్టింగ్ మరియు రిగ్రెషన్ అనాలిసిస్ వంటి గణాంక పద్ధతులకు ఈ నెట్‌వర్క్ బలమైన పోలికను కలిగి ఉంది.

ఒక న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఒకదానితో ఒకటి అనుసంధానించబడిన నోడ్‌ల పొరలను కలిగి ఉంటుంది. ప్రతి నోడ్ ఒక పర్సెప్ట్రాన్ మరియు బహుళ లీనియర్ రిగ్రెషన్ మాదిరిగానే ఉంటుంది. పెర్సెప్ట్రాన్ బహుళ లీనియర్ రిగ్రెషన్ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన సిగ్నల్‌ను సరళంగా ఉండే యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్‌గా ఫీడ్ చేస్తుంది.

బహుళ-లేయర్డ్ పెర్సెప్ట్రాన్ (MLP) లో, పెర్సెప్ట్రాన్లు ఒకదానితో ఒకటి అనుసంధానించబడిన పొరలలో అమర్చబడి ఉంటాయి. ఇన్పుట్ లేయర్ ఇన్పుట్ నమూనాలను సేకరిస్తుంది. అవుట్పుట్ పొరలో వర్గీకరణలు లేదా అవుట్పుట్ సిగ్నల్స్ ఉన్నాయి, వీటికి ఇన్పుట్ నమూనాలు మ్యాప్ చేయవచ్చు. ఉదాహరణకు, భద్రత గురించి సాంకేతిక సూచికల కోసం పరిమాణాల జాబితాను నమూనాలు కలిగి ఉండవచ్చు; సంభావ్య ఉత్పాదనలు “కొనండి, ” “పట్టుకోండి” లేదా “అమ్మకం” కావచ్చు.

నాడీ నెట్‌వర్క్ యొక్క మార్జిన్ లోపం తక్కువగా ఉండే వరకు దాచిన పొరలు ఇన్‌పుట్ వెయిటింగ్‌లను చక్కగా ట్యూన్ చేస్తాయి. దాచిన పొరలు అవుట్‌పుట్‌లకు సంబంధించి power హాజనిత శక్తిని కలిగి ఉన్న ఇన్‌పుట్ డేటాలోని ముఖ్యమైన లక్షణాలను ఎక్స్‌ట్రాపోలేట్ చేస్తాయని hyp హించబడింది. ఇది ఫీచర్ వెలికితీతను వివరిస్తుంది, ఇది ప్రిన్సిపల్ కాంపోనెంట్ అనాలిసిస్ వంటి గణాంక పద్ధతులకు సమానమైన యుటిలిటీని సాధిస్తుంది.

కీ టేకావేస్

• న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు అధిక మొత్తంలో డేటా మధ్య సంబంధాలను గుర్తించడానికి మానవ మెదడు యొక్క కార్యకలాపాలను అనుకరించే అల్గోరిథంల శ్రేణి. అంచనా మరియు మార్కెటింగ్ పరిశోధన నుండి మోసం గుర్తింపు మరియు ప్రమాద అంచనా వరకు ఆర్థిక సేవల్లో ఇవి వివిధ రకాల అనువర్తనాలలో ఉపయోగించబడతాయి. స్టాక్ మార్కెట్ ధర అంచనా కోసం న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల ఉపయోగం మారుతూ ఉంటుంది.

న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల అప్లికేషన్

ఆర్థిక కార్యకలాపాలు, సంస్థ ప్రణాళిక, వ్యాపారం, వ్యాపార విశ్లేషణలు మరియు ఉత్పత్తి నిర్వహణ కోసం అనువర్తనాలతో న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు విస్తృతంగా ఉపయోగించబడతాయి. అంచనా మరియు మార్కెటింగ్ పరిశోధన పరిష్కారాలు, మోసాలను గుర్తించడం మరియు ప్రమాద అంచనా వంటి వ్యాపార అనువర్తనాలలో న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు విస్తృతంగా స్వీకరించబడ్డాయి.

ఒక న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ధర డేటాను అంచనా వేస్తుంది మరియు డేటా విశ్లేషణ ఆధారంగా వాణిజ్య నిర్ణయాలు తీసుకునే అవకాశాలను కనుగొంటుంది. సాంకేతిక విశ్లేషణ యొక్క ఇతర పద్ధతులు చేయలేని సూక్ష్మ నాన్‌లీనియర్ ఇంటర్‌ డిపెండెన్సీలను మరియు నమూనాలను నెట్‌వర్క్‌లు వేరు చేయగలవు. పరిశోధన ప్రకారం, స్టాక్స్ కోసం ధర అంచనాలను రూపొందించడంలో న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల యొక్క ఖచ్చితత్వం భిన్నంగా ఉంటుంది. కొన్ని నమూనాలు సరైన స్టాక్ ధరలను 50 నుండి 60 శాతం వరకు అంచనా వేస్తాయి, మరికొన్ని 70 శాతం అన్ని సందర్భాలలో ఖచ్చితమైనవి. కొంతమంది న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ నుండి పెట్టుబడిదారుడు అడగగలిగే సామర్థ్యంలో 10 శాతం మెరుగుదల ఉందని కొందరు అభిప్రాయపడ్డారు.

గతంలో అభివృద్ధి చేసిన అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగించడం ద్వారా మంచిగా విశ్లేషించబడే డేటా సెట్‌లు మరియు టాస్క్ క్లాసులు ఎల్లప్పుడూ ఉంటాయి. ఇది చాలా అల్గోరిథం కాదు; లక్ష్య సూచికపై బాగా సిద్ధం చేసిన ఇన్పుట్ డేటా ఇది చివరికి నాడీ నెట్‌వర్క్ యొక్క విజయ స్థాయిని నిర్ణయిస్తుంది.