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神经网络
神经网络是桌面量化分析领域的一项新增技术。神经网络软件通过使用模仿基本脑细胞功能“学习”数据结构的算法,将人工智能添加到数据分析中,即用来辨别数据的模式。然后,软件会使用它的新“知识”来预测含有相似数据的问题的结果。神经网络的计算过程为全自动。

定性和定量分析
神经网络软件可以用来解决两种基本类型的问题:(1) 分类问题,指研究者试图确定一个未知实体的分类。例如,某种病症或借款人是否会还款;和 (2) 数字问题,指研究者需要预测一个特定数值,例如一个活体的年龄或未来某阶段的销售水平。

神经网络的优势
传统计算机解决问题与神经网络计算解决问题的不同之处在于:在传统问题解决中,我们对数据结构做出一些假设,使我们能用一个相对简单的相依性模型。但是,我们的数据往往与假设不符,从而得出不准确的解法。神经网络是具有高度互连元素的复杂系统,其能够对数据内的复杂关系建模,而传统方法无法实现。这两种方法并不矛盾,而是相互互补。

六十多年历史
术语“神经网络”是指称为神经元的脑细胞,由于同人类的神经元相似,因此计算机神经元从许多来源接收输入信息却回应单个输出。令人意外的是,神经网络并不是新技术,甚至不是近代技术。最早的人工神经元由神经生理学家 Warren McCulloch(伊利诺伊大学、芝加哥大学和麻省理工学院)和逻辑学家 Walter Pitts(麻省理工学院)在 1943 年发明。但是,他们的发明在高速计算出现之前毫无用处。

实际应用
在当前的商业和科学环境中,计算机系统获取了大量的数据,从而为神经网络提供了理想部署环境。这项技术适用于很多没有丰富计算知识的专业人士。神经网络软件目前在以下应用中使用:信用卡交易欺诈探测、贷款偿还预测、投资效益预测、肿瘤诊断、识别未知生物样本和预测产品缺陷安全标准等。


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