Rede neural
O que é uma rede neural?
Uma rede neural é uma série de algoritmos que se esforçam para reconhecer as relações subjacentes em um conjunto de dados por meio de um processo que imita a maneira como o cérebro humano opera. Nesse sentido, redes neurais referem-se a sistemas de neurônios, de natureza orgânica ou artificial.
As redes neurais podem se adaptar às mudanças de entrada; para que a rede gere o melhor resultado possível sem a necessidade de redesenhar os critérios de saída. O conceito de redes neurais, que tem suas raízes na inteligência artificial, está rapidamente ganhando popularidade no desenvolvimento de sistemas de negociação.
Noções básicas de redes neurais
As redes neurais, no mundo das finanças, auxiliam no desenvolvimento de processos como previsão de séries temporais , negociação algorítmica,. classificação de títulos, modelagem de risco de crédito e construção de indicadores proprietários e derivativos de preços.
Uma rede neural funciona de forma semelhante à rede neural do cérebro humano. Um “neurônio” em uma rede neural é uma função matemática que coleta e classifica informações de acordo com uma arquitetura específica. A rede tem uma forte semelhança com métodos estatísticos, como ajuste de curva e análise de regressão.
Uma rede neural contém camadas de nós interconectados. Cada nó é conhecido como perceptron e é semelhante a uma regressão linear múltipla. O perceptron alimenta o sinal produzido por uma regressão linear múltipla em uma função de ativação que pode ser não linear.
Perceptron de várias camadas
Em um perceptron multicamadas (MLP), os perceptrons são organizados em camadas interconectadas. A camada de entrada coleta padrões de entrada. A camada de saída tem classificações ou sinais de saída para os quais os padrões de entrada podem ser mapeados. Pois, os padrões podem ou não representar quantidades de quantidades ou quantidades de garantia saídas potenciais podem ser “comprar”, “manter” ou “vender”.
As camadas ocultas ajustam os pesos de entrada até que a margem de erro da rede neural seja mínima. Supõe-se que as camadas ocultas extrapolam características salientes nos dados de entrada que têm poder preditivo em relação às saídas. Isso descreve a extração de recursos, que realiza um utilitário semelhante às técnicas estatísticas, como a análise de componentes principais.
Aplicação de Redes Neurais
As redes neurais são amplamente utilizadas, com aplicativos para operações financeiras, planejamento empresarial, negociação, análise de negócios e manutenção de produtos. As redes neurais também ganharam ampla adoção em aplicativos de negócios, como soluções de previsão e pesquisa de marketing, detecção de fraude e avaliação de risco.
Uma rede neural avalia os dados de preços e descobre oportunidades para tomar decisões comerciais com base na análise de dados. As redes podem distinguir interdependências não lineares sutis e padrões que outros métodos de análise técnica não conseguem. De acordo com a pesquisa, a precisão das redes neurais em fazer previsões de preços para ações é diferente. Alguns modelos preveem os preços corretos das ações em 50 a 60% das vezes, enquanto outros são precisos em 70% de todos os casos. Alguns postularam que uma melhoria de 10% na eficiência é tudo o que um investidor pode pedir de uma rede neural.
Sempre haverá conjuntos de dados e classes de tarefas que serão melhor analisados usando algoritmos previamente desenvolvidos. Não é tanto o algoritmo que importa; são os dados de entrada bem preparados no indicador de destino que, em última análise, determinam o nível de sucesso de uma rede neural.
##Destaques
O sucesso das redes neurais para previsão de preços no mercado de ações varia.
Como tal, eles tendem a se assemelhar às conexões de neurônios e sinapses encontradas no cérebro.
As redes neurais são uma série de algoritmos que imitam as operações de um cérebro animal para reconhecer relações entre grandes quantidades de dados.
Eles são usados em uma variedade de aplicações em serviços financeiros, desde previsão e pesquisa de marketing até detecção de fraude e avaliação de risco.
Redes neurais com várias camadas de processo são conhecidas como redes "deep" e são usadas para algoritmos de aprendizado profundo
##PERGUNTAS FREQUENTES
Quais são os componentes de uma rede neural?
Existem três componentes principais: uma camada de entrada posterior, uma camada de processamento e uma camada de saída. As entradas podem ser ponderadas com base em vários critérios. Dentro da camada de processamento, que está escondida da vista, existem nós e conexões entre esses nós, que devem ser análogos aos neurônios e sinapses em um cérebro animal.
O que é uma rede neural recorrente?
Uma rede neural recorrente é aquela adaptada para analisar dados de séries temporais, histórico de eventos ou ordenação temporal.
O que é uma rede neural convolucional?
Uma rede neural convolucional é aquela adaptada para analisar e identificar dados visuais, como imagens digitais ou fotografias.
O que é uma rede neural profunda?
Também conhecida como rede de aprendizado profundo, uma rede neural profunda, em sua forma mais básica, é aquela que envolve duas ou mais camadas de processamento.
