искусственный нейронный сеть.
Интеллект — это весьма общая умственная способность, которая включает возможность делать заключения, планировать, решать проблемы, абстрактно мыслить, понимать сложные идеи, быстро обучаться и учиться на основании опыта.
Интеллект человека является органической структурой, при всех ее плюсах имеются и минусы.
1. Длительное обучение
Для получения базовых знаний, каждый человек должен проходить годы обучения, например: чтобы научится аудиту человеку надо провести не малое количество времени изучая.
2. Свойство ошибаться
Человеку свойственно ошибаться и это нормально так, как человек подвержен множествам факторов: Эмоции, физическое состояние, квалифицированность, а также простые ошибки, вроде «Ой, я вместо Б написал П».
3. Количество обрабатываемой информации
Каждый день происходит множество событий, каждый час меняется статистика, предпочтения людей, положение рынка, цены и т. д. Человек проводя анализ или прогнозирование не может учитывать все детали или за время потраченное на его анализ, он уже будет недействителен.
Все в этом мире имеет свой алгоритм. В XX веке приходят к мысли, о создании «искусственного интеллекта», который смог бы, легко анализировать данные, выдавать подсчеты и прогнозы.
Перед тем как перейти к изучению «искусственного интеллекта» надо ознакомиться с понятием «нейронные сети».
Нейронные сети
Искусственная нейронная сеть (ИНС) — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма.
Нейрон — это вычислительная единица, которая получает информацию, производит над ней простые вычисления и передает ее дальше. Они делятся на три основных типа: входной (синий), скрытый (красный) и выходной (зеленый). В том случае, когда нейросеть состоит из большого количества нейронов, вводят термин слоя. Соответственно, есть входной слой, который получает информацию, n скрытых слоев (обычно их не больше 3), которые ее обрабатывают и выходной слой, который выводит результат. У каждого из нейронов есть 2 основных параметра: входные данные (input data) и выходные данные (output data).
В случае входного нейрона: input=output. В остальных, в поле input попадает суммарная информация всех нейронов с предыдущего слоя, после чего, она нормализуется, с помощью функции активации output.
