He escrito una implementación de red neuronal artificial (ANN) para mí (fue muy divertido). Estoy pensando ahora en dónde puedo usarlo.Uso del mundo real para redes neuronales artificiales
¿Cuáles son las áreas clave en el mundo real, donde se utiliza ANN?
Las ANN son un ejemplo de un sistema de "aprendizaje", que "entrena" en los datos de entrada (en algún dominio) con el fin de clasificar de manera efectiva los datos (no vistos) en ese dominio. Se han usado para todo, desde reconocimiento de personajes hasta juegos de computadora y más.
Si está tratando de encontrar un dominio, elija algún tema o campo que le interese, y vea qué tipo de problemas de clasificación existen allí.
ANN no se aplican solo a la clasificación de datos. Su uso es más general y se puede aplicar para la aproximación de funciones, previsión, representación de conocimiento implícito, control automático, etc. –
@Zack es suficiente. No quise decir que eso es todo lo que hacen. Por ejemplo, las ANN se pueden utilizar con técnicas de aprendizaje de refuerzo para aprender no solo cómo jugar backgammon sino también cómo controlar un ascensor. –
utilizo ANN para Electronic noses :-)
con mayor frecuencia para clasificar entradas ruidosas en categorías fijas, como las cartas escritas a mano en su carácter equivalente, que se habla de voz en fonemas, o lecturas de los sensores de ruido en un conjunto de valores fijos. Por lo general, el conjunto de categorías es pequeño (23 letras, dos docenas de fonemas, etc.)
Otros señalarán cómo todas estas cosas se hacen mejor con algoritmos especializados ....
me escribió una vez una ANN para predecir el mercado de valores. Tuvo éxito con aproximadamente el 80% de precisión.
La clave aquí fue conseguir primero un par de millones de filas de datos reales de stock. Utilicé esta información para entrenar la red y prepararla para datos reales. Había alrededor de 8-10 variables de entrada y un único valor de salida que indicaría el valor predicho de las existencias el día siguiente.
También puede consultar el (antigua) ALVINN network, donde un automóvil aprendió a conducir por sí solo mediante la observación de datos de la carretera cuando un conductor humano estaba detrás del volante.
Las RNA también se usan ampliamente en bioinformática.
80% de precisión, ¿eh? Debes ser rico –
Simplemente por curiosidad: ¿se midió el 80% de los datos que se usaron para entrenar a la red o en un conjunto separado? Y por favor, no me malinterpreten, pero declarar el número de precisión sin definirlo primero no tiene sentido. –
El 80% se midió utilizando un conjunto separado. Sin embargo, no te pongas muy feliz aquí. Creo que mi ANN estaba demasiado ansiosa por predecir que subiría una acción. Como la mayoría de las acciones suben, sería correcto la mayor parte del tiempo. Para predecir el mercado de valores, aparentemente los modelos de Markov son mejores, aunque nunca he intentado comparar los métodos. – Pedery
+1 para escribir una ANN por diversión :) – Pedery
Una pregunta similar (por lo que puede encontrar esas respuestas interesantes) "¿Qué problemas ha resuelto usando redes neuronales artificiales?": Http://stackoverflow.com/questions/1559843/what-problems-have-you-solveined-using-artificial-neural-networks –