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Les réseaux de neurones sont des logiciels informatiques capables d'apprendre et d'ajuster leur fonction d'une manière qui peut être utilisé pour la prédiction des événements futurs. Fonctionnant un peu comme le cerveau humain, la programmation du logiciel est basé sur des ensembles de données volumineux avec plusieurs variables . Afin de prédire les résultats futurs d'un système , d'un réseau de neurones va analyser la relation entre ces variables multiples , tout en prenant en considération l'évolution de ces relations observées au fil du temps . Les réseaux de neurones sont basés sur la théorie selon laquelle les systèmes complexes, tels que les marchés financiers ou d'organismes biologiques , agissent comme ils le font à cause d'une multitude d' interactions entre de nombreux éléments différents au sein du système . Choses que vous devez
Neural Network logiciels
données et des variables que vous souhaitez étudier
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1 recueillir des données sur le système que vous souhaitez étudier . Par exemple, dans une étude de 1997 publiée dans la revue "Circulation ", les chercheurs ont réussi à créer des réseaux de neurones à partir des données ECG de patients soupçonnés d' avoir une crise cardiaque. Les données recueillies dans ces expériences comprenaient les caractéristiques de électrocardiogramme du patient ainsi que les résultats du diagnostic final du médecin .
2 passer les données à travers le réseau de neurones . Le programme que vous utilisez va traiter et analyser les données d'entrée , en changeant sa propre structure interne le long du chemin . Neural réseaux fonctionnent par eux-mêmes la programmation basée sur les tendances dans les données , un peu comme notre propre programme de cerveau se repose sur nos expériences. En se référant à nouveau aux réseaux de neurones ECG , dans ces expériences, l'ordinateur a pu déterminer quelles caractéristiques des électrocardiogrammes sont plus prédictive d'un diagnostic de crise cardiaque . Cela a été accompli lorsque le réseau lui-même programmé avec les données , découvrant ainsi les schémas de raccordement des changements ECG avec diagnostics définitifs .
3 Test du réseau neural avec le même ensemble de données. Maintenant que l'ordinateur lui-même a programmé , vous pouvez brancher dans les données d'entrée d'origine pour s'assurer qu'il prédit correctement le résultat observé . Pour les expériences ECG , les chercheurs ont dû demander au réseau de neurones pour analyser les mêmes données ECG et de prédire si oui ou non le patient a finalement été diagnostiqué avec une crise cardiaque .
4 Expérimenter de nouvelles séries de données. Lorsque vous êtes confiant dans le pouvoir prédictif de votre réseau de neurones , vous pouvez brancher de nouvelles données dans l'entrée du programme. L'ordinateur va utiliser ce qu'il a «appris » à partir des données précédente définit pour prédire les résultats des nouvelles données.
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