Sinir ağı
Sinir Ağı Nedir?
Bir sinir ağı, insan beyninin çalışma şeklini taklit eden bir süreç aracılığıyla bir dizi verideki temel ilişkileri tanımaya çalışan bir dizi algoritmadır. Bu anlamda, sinir ağları, doğada organik veya yapay olan nöron sistemlerine atıfta bulunur.
Sinir ağları, değişen girdilere uyum sağlayabilir; böylece ağ, çıktı kriterlerini yeniden tasarlamaya gerek kalmadan mümkün olan en iyi sonucu üretir. Kökleri yapay zekaya dayanan sinir ağları kavramı, ticaret sistemlerinin geliştirilmesinde hızla popülerlik kazanmaktadır.
Sinir Ağlarının Temelleri
algoritmik ticaret , menkul kıymet sınıflandırması, kredi riski modellemesi ve özel göstergeler ve fiyat türevleri oluşturma gibi süreçlerin geliştirilmesine yardımcı olur .
Bir sinir ağı, insan beyninin sinir ağına benzer şekilde çalışır. Bir sinir ağındaki bir "nöron", belirli bir mimariye göre bilgileri toplayan ve sınıflandıran matematiksel bir fonksiyondur. Ağ, eğri uydurma ve regresyon analizi gibi istatistiksel yöntemlere güçlü bir benzerlik gösterir.
Bir sinir ağı, birbirine bağlı düğüm katmanlarını içerir. Her düğüm, algılayıcı olarak bilinir ve çoklu doğrusal regresyona benzer. Algılayıcı, çoklu doğrusal regresyon tarafından üretilen sinyali, doğrusal olmayan bir aktivasyon fonksiyonuna besler.
Çok Katmanlı Algılayıcı
Çok katmanlı bir algılayıcıda (MLP), algılayıcılar birbirine bağlı katmanlar halinde düzenlenir. Giriş katmanı, giriş kalıplarını toplar. Çıktı katmanı, girdi modellerinin eşlenebileceği sınıflandırmalara veya çıktı sinyallerine sahiptir. Çünkü, modeller, miktarları veya güvenlik miktarlarını temsil edebilir veya göstermeyebilir . potansiyel çıktılar “al”, “tut” veya “sat” olabilir.
Gizli katmanlar, sinir ağının hata payı minimum olana kadar giriş ağırlıklarında ince ayar yapar. Gizli katmanların, çıktılarla ilgili tahmin gücüne sahip olan girdi verilerindeki göze çarpan özellikleri tahmin ettiği varsayılmaktadır. Bu, temel bileşen analizi gibi istatistiksel tekniklere benzer bir yardımcı program gerçekleştiren özellik çıkarımını açıklar.
Sinir Ağlarının Uygulanması
Sinir ağları, finansal operasyonlar, kurumsal planlama, ticaret, iş analitiği ve ürün bakımı için uygulamalarla birlikte yaygın olarak kullanılmaktadır. Sinir ağları, tahmin ve pazarlama araştırması çözümleri, dolandırıcılık tespiti ve risk değerlendirmesi gibi iş uygulamalarında da yaygın bir şekilde benimsenmiştir .
Bir sinir ağı, fiyat verilerini değerlendirir ve veri analizine dayalı olarak ticaret kararları verme fırsatlarını ortaya çıkarır. Ağlar, diğer teknik analiz yöntemlerinin yapamadığı ince, doğrusal olmayan bağımlılıkları ve kalıpları ayırt edebilir. Araştırmaya göre, sinir ağlarının hisse senetleri için fiyat tahminleri yapmadaki doğruluğu farklılık gösteriyor. Bazı modeller, zamanın yüzde 50 ila 60'ında doğru hisse senedi fiyatlarını tahmin ederken, diğerleri tüm örneklerin yüzde 70'inde doğrudur. Bazıları, verimlilikte yüzde 10'luk bir iyileşmenin, bir yatırımcının bir sinir ağından isteyebileceği tek şey olduğunu öne sürdü.
Her zaman daha önce geliştirilmiş algoritmalar kullanılarak daha iyi analiz edilen veri kümeleri ve görev sınıfları olacaktır. Önemli olan algoritma değil; bir sinir ağının başarı seviyesini nihai olarak belirleyen, hedeflenen gösterge üzerindeki iyi hazırlanmış girdi verileridir.
##Öne çıkanlar
Borsa fiyat tahmini için sinir ağlarının başarısı değişir.
Bu nedenle, beyinde bulunan nöronların ve sinapsların bağlantılarına benzeme eğilimindedirler.
Sinir ağları, büyük miktarda veri arasındaki ilişkileri tanımak için bir hayvan beyninin işlemlerini taklit eden bir dizi algoritmadır.
Tahmin ve pazarlama araştırmasından dolandırıcılık tespiti ve risk değerlendirmesine kadar finansal hizmetlerde çeşitli uygulamalarda kullanılırlar.
Birkaç işlem katmanına sahip sinir ağları "derin" ağlar olarak bilinir ve derin öğrenme algoritmaları için kullanılır.
##SSS
Sinir Ağının Bileşenleri Nelerdir?
Üç ana bileşen vardır: daha sonra bir girdi, bir işleme katmanı ve bir çıktı katmanı. Girdiler çeşitli kriterlere göre ağırlıklandırılabilir. Görünümden gizlenen işleme katmanında, bir hayvan beynindeki nöronlara ve sinapslara benzer olması gereken düğümler ve bu düğümler arasında bağlantılar vardır.
Tekrarlayan Sinir Ağı Nedir?
Tekrarlayan bir sinir ağı, zaman serisi verilerini, olay geçmişini veya zamansal sıralamayı analiz etmek için uyarlanmış bir ağdır.
Evrişimli Sinir Ağı Nedir?
Bir evrişimli sinir ağı, dijital görüntüler veya fotoğraflar gibi görsel verileri analiz etmek ve tanımlamak için uyarlanmış bir ağdır.
Derin Sinir Ağı Nedir?
Derin öğrenme ağı olarak da bilinen derin sinir ağı, en temelde iki veya daha fazla işlem katmanını içeren ağdır.
