신경망

신경망이란 무엇입니까?

신경망은 인간의 두뇌가 작동하는 방식을 모방하는 프로세스를 통해 데이터 세트의 기본 관계를 인식하기 위해 노력하는 일련의 알고리즘입니다. 이러한 의미에서 신경망은 본질적으로 유기적이거나 인공적인 뉴런 시스템을 나타냅니다.

신경망은 변화하는 입력에 적응할 수 있습니다. 따라서 네트워크는 출력 기준을 다시 설계할 필요 없이 가능한 최상의 결과를 생성합니다. 인공 지능에 뿌리를 둔 신경망 개념은 거래 시스템 개발에서 빠르게 인기를 얻고 있습니다.

신경망의 기초

금융 분야에서 신경망은 시계열 예측, 알고리즘 거래, 증권 분류, 신용 위험 모델링, 독점 지표 및 가격 파생 상품 구성과 같은 프로세스의 개발 을 지원 합니다.

신경망은 인간 두뇌의 신경망과 유사하게 작동합니다. 신경망의 "뉴런"은 특정 아키텍처에 따라 정보를 수집하고 분류하는 수학적 기능입니다. 네트워크는 곡선 피팅 및 회귀 분석과 같은 통계 방법과 매우 유사합니다.

신경망은 상호 연결된 노드의 레이어를 포함합니다. 각 노드는 퍼셉트론으로 알려져 있으며 다중 선형 회귀 와 유사합니다. 퍼셉트론은 다중 선형 회귀에 의해 생성된 신호를 비선형일 수 있는 활성화 함수에 공급합니다.

다층 퍼셉트론

다층 퍼셉트론(MLP)에서 퍼셉트론은 상호 연결된 레이어로 배열됩니다. 입력 레이어는 입력 패턴을 수집합니다. 출력 레이어에는 입력 패턴이 매핑될 수 있는 분류 또는 출력 신호가 있습니다. 패턴 은 보안 의 양 또는 양을 나타내거나 나타내지 않을 수 있습니다. 잠재적인 출력은 "매수", "보유" 또는 "매도"일 수 있습니다.

은닉층은 신경망의 오차 한계가 최소화될 때까지 입력 가중치를 미세 조정합니다. 은닉층은 출력에 대한 예측력이 있는 입력 데이터의 두드러진 특징을 외삽한다고 가정합니다. 이것은 주성분 분석과 같은 통계 기법과 유사한 유틸리티를 달성하는 특징 추출을 설명합니다.

신경망 적용

신경망은 재무 운영, 기업 계획, 거래, 비즈니스 분석 및 제품 유지 관리를 위한 애플리케이션과 함께 널리 사용됩니다. 신경망은 예측 및 마케팅 연구 솔루션, 사기 탐지, 위험 평가 와 같은 비즈니스 애플리케이션에서도 널리 채택되었습니다 .

신경망은 가격 데이터를 평가하고 데이터 분석을 기반으로 거래 결정을 내릴 수 있는 기회를 발굴합니다. 네트워크는 다른 기술 분석 방법이 할 수 없는 미묘한 비선형 상호 의존성과 패턴을 구별할 수 있습니다. 연구에 따르면 주식에 대한 가격 예측을 할 때 신경망의 정확도가 다릅니다. 일부 모델은 정확한 주가를 50~60%의 확률로 예측하는 반면 다른 모델은 모든 경우의 70%에서 정확합니다. 일부는 효율성이 10% 향상되는 것이 투자자가 신경망에 요청할 수 있는 전부라고 주장했습니다.

이전에 개발된 알고리즘을 사용하여 더 잘 분석할 수 있는 데이터 세트와 작업 클래스가 항상 있을 것입니다. 중요한 것은 알고리즘 이 아닙니다 . 신경망의 성공 수준을 궁극적으로 결정하는 것은 대상 지표에 대해 잘 준비된 입력 데이터입니다.

##하이라이트

• 주가 예측을 위한 신경망의 성공 여부는 다양합니다.

• 이와 같이 뇌에서 발견되는 뉴런과 시냅스의 연결과 유사한 경향이 있습니다.

• 신경망은 방대한 양의 데이터 간의 관계를 인식하기 위해 동물 뇌의 작동을 모방하는 일련의 알고리즘입니다.

• 예측 및 마케팅 연구에서 사기 탐지 및 위험 평가에 이르기까지 금융 서비스의 다양한 응용 프로그램에서 사용됩니다.

• 여러 프로세스 레이어가 있는 신경망을 "딥" 네트워크라고 하며 딥 러닝 알고리즘에 사용됩니다.

##자주하는 질문

신경망의 구성 요소는 무엇입니까?

세 가지 주요 구성 요소가 있습니다: 나중에 입력, 처리 계층 및 출력 계층. 입력은 다양한 기준에 따라 가중치가 부여될 수 있습니다. 보이지 않는 처리 계층 내에는 동물 뇌의 뉴런과 시냅스와 유사한 노드와 노드 사이의 연결이 있습니다.

순환 신경망이란 무엇입니까?

순환 신경망은 시계열 데이터, 이벤트 기록 또는 시간 순서를 분석하는 데 적합합니다.

컨볼루션 신경망이란 무엇입니까?

컨볼루션 신경망은 디지털 이미지나 사진과 같은 시각적 데이터를 분석하고 식별하는 데 적합합니다.

심층 신경망이란 무엇입니까?

심층 학습 네트워크라고도 하는 심층 신경망은 가장 기본적으로 두 개 이상의 처리 계층을 포함하는 네트워크입니다.