Применение нейронных сетей

Нейронные сети все чаще применяются в реальных бизнес-приложениях. В некоторых областях, таких как обнаружение фальсификаций и оценка риска, они стали бесспорными лидерами среди используемых методов. Их использование в системах прогнозирования и системах маркетинговых исследований постоянно растет.

Стоит отметить, что поскольку, экономические, финансовые и социальные системы очень сложны и являются результатом действий и противодействий различных людей, то является очень сложным (если не невозможным) создать полную математическую модель с учетом всех возможных действий и противодействий. Практически невозможно детально аппроксимировать модель, основанную на таких традиционных параметрах, как максимизация полезности или максимизация прибыли.

В системах подобной сложности является естественным и наиболее эффективным использовать модели, которые напрямую имитируют поведение общества и экономики. А это как раз то, что способна предложить методология нейронных сетей.

Ниже перечислены области, в которых эффективность применение нейронных сетей доказана на практике:

Для финансовых операций:

Прогнозирование поведения клиента Прогнозирование и оценка риска предстоящей сделки Прогнозирование возможных мошеннических действий Прогнозирование остатков средств на корреспондентских счетах банка Прогнозирование движения наличности, объемов оборотных средств Прогнозирование экономических параметров и фондовых индексов Для планирования работы предприятия:

Прогнозирование объемов продаж Прогнозирование загрузки производственных мощностей Прогнозирование спроса на новую продукцию Для бизнес-аналитики и поддержки принятия решений:

Выявление тенденций, корреляций, типовых образцов и исключений в больших объемах данных Анализ работы филиалов компании Сравнительный анализ конкурирующих фирм Другие приложения:

Оценка стоимости недвижимости Контроль качества выпускаемой продукции Системы слежения за состоянием оборудования Проектирование и оптимизация сетей связи, сетей электроснабжения Прогнозирование потребления энергии Распознавание рукописных символов, в т. ч. автоматическое распознавание и аутентификация подписи Распознавание и обработка видео и аудио сигналов Нейронные сети могут быть использованы и в других задачах. Основными предопределяющими условиями их использования являются наличие «исторических данных», используя которые нейронная сеть сможет обучиться, а также невозможность или неэффективность использования других, более формальных, методов.