NEW Mạng nơ-ron nhân tạo (Neural Network) là gì? Ứng dụng của Mạng nơ-ron nhân tạo

Mạng lưới thần kinh nhân tạo

Ý tưởng

Mạng lưới thần kinh nhân tạo trong tiếng anh là Mạng thần kinh.

Mạng lưới thần kinh nhân tạo là một loạt các thuật toán được tạo ra để cố gắng tìm kiếm các mối quan hệ cơ bản trong một tập hợp dữ liệu, bằng cách bắt chước cách bộ não con người hoạt động.

Theo nghĩa này, mạng nơron nhân tạo được xem như một hệ thống các nơron nhân tạo, có thể là hữu cơ hoặc nhân tạo trong tự nhiên.

Mạng nơ-ron có thể thích ứng với những thay đổi trong đầu vào, vì vậy nó cho kết quả tốt nhất có thể mà không cần phải thiết kế lại các tiêu chí đầu ra.

Khái niệm mạng nơ-ron nhân tạo, bắt nguồn từ trí tuệ nhân tạo, đang nhanh chóng trở nên phổ biến trong sự phát triển của các hệ thống giao dịch điện tử.

Đặc điểm của mạng nơron nhân tạo

Mạng lưới thần kinh nhân tạo trong lĩnh vực tài chính, hỗ trợ phát triển các quy trình như dự báo chuỗi thời gian, giao dịch theo thuật toán, phân loại cổ phiếu, mô hình rủi ro tín dụng và phát triển các chỉ số độc quyền và giá phái sinh.

Mạng nơron nhân tạo hoạt động tương tự như mạng nơron của con người. Một “nơ-ron” trong mạng nơ-ron nhân tạo là một hàm toán học thu thập và phân loại thông tin theo một cấu trúc cụ thể.

Mạng nơron nhân tạo có những điểm tương đồng tiêu chuẩn mạnh mẽ với các phương pháp thống kê như đồ thị đường cong và phân tích hồi quy.

Một mạng nơ-ron nhân tạo chứa các lớp chứa các nút được kết nối với nhau. Mỗi nút là một tế bào cảm thụ (hoặc một tế bào thần kinh nhân tạo), có cấu trúc tương tự như một hàm hồi quy đa tuyến.

Perceptron sẽ cung cấp tín hiệu được tạo ra bởi hàm hồi quy đa tuyến, tạo thành một hàm kích hoạt (có thể là phi tuyến).

Trong perceptron nhiều lớp (MLP), các khái niệm sẽ được sắp xếp trong các lớp liên kết với nhau. Lớp đầu vào thu thập các mẫu đầu vào và lớp đầu ra nhận các phân loại hoặc tín hiệu đầu ra mà các mẫu đầu vào có thể phản ánh.

Ví dụ: mô hình có thể có đầu vào là danh sách các chỉ báo kỹ thuật cho một chứng khoán nhất định, đầu ra tiềm năng có thể là các khuyến nghị “Mua”, “Giữ” hoặc “Bán”. “.

Ứng dụng của mạng nơron nhân tạo

Mạng lưới thần kinh nhân tạo Được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, có thể ứng dụng vào tài chính, lập kế hoạch kinh doanh, giao dịch, phân tích kinh doanh và bảo trì sản phẩm.

Mạng nơ-ron nhân tạo cũng được sử dụng rộng rãi trong các hoạt động kinh doanh như dự báo và tìm giải pháp, nghiên cứu tiếp thị, phát hiện gian lận và đánh giá rủi ro.

Mạng nơ-ron nhân tạo có thể đánh giá dữ liệu giá cả và tìm ra các cơ hội giao dịch dựa trên phân tích dữ liệu lịch sử.

Mạng nơ-ron nhân tạo cũng có thể phân biệt sự phụ thuộc phi tuyến của các yếu tố đầu vào mà các mô hình phân tích kỹ thuật khác không làm được.

Tuy nhiên, độ chính xác trong việc sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để đưa ra dự đoán giá cổ phiếu là khác nhau.

Một số mô hình có độ chính xác từ 50 đến 60 phần trăm thời gian, trong khi những mô hình khác có độ chính xác lên đến 70 phần trăm trong mọi trường hợp.

(Theo Investopedia)