Predicción La predicción es hacer afirmaciones sobre algo que sucederá, a menudo basado en la información del pasado y del estado actual. Cada uno resuelve el problema de la predicción cada día con diversos grados de éxito. Por ejemplo, el tiempo, la cosecha, el consumo de energía, los movimientos de divisas (divisas) pares de divisas o de acciones de acciones, terremotos, y un montón de otras cosas tiene que ser previsto. En el dominio técnico, los parámetros predecibles de un sistema pueden expresarse y evaluarse a menudo mediante ecuaciones; la predicción es simplemente evaluación o solución de dichas ecuaciones. Sin embargo, prácticamente nos enfrentamos a problemas donde tal descripción sería demasiado complicada o imposible en absoluto. Además, la solución por este método podría ser muy complicado computacionalmente, ya veces nos gustaría obtener la solución después de que el evento que se prevé sucedió. Es posible utilizar varias aproximaciones, por ejemplo la regresión de la dependencia de la variable predicha en otros eventos que luego se extrapolan al futuro. Encontrar esa aproximación también puede ser difícil. Este enfoque generalmente significa crear el modelo del evento predicho. Las redes neuronales se pueden utilizar para la predicción con varios niveles de éxito. La ventaja de entonces incluye el aprendizaje automático de dependencias sólo a partir de datos medidos sin necesidad de añadir más información (como el tipo de dependencia como con la regresión). La red neuronal se forma a partir de los datos históricos con la esperanza de que descubra dependencias ocultas y que pueda utilizarlas para predecir en el futuro. En otras palabras, la red neuronal no está representada por un modelo explícitamente dado. Es más una caja negra que es capaz de aprender algo. Es posible predecir varios tipos de datos, sin embargo, en el resto de este texto nos centraremos en la predicción de series temporales (véase la figura 1). Las series temporales muestran el desarrollo de un valor en el tiempo. Por supuesto, el valor puede ser influenciado por otros factores además del tiempo. Las series de tiempo representan la historia discreta de un valor y de una función continua se puede obtener mediante muestreo. Figura 1 - Ejemplo de series temporales Bienvenido a la fuente más precisa para las predicciones del mercado de divisas Predecir sin esfuerzo las tendencias de Forex con la mayor precisión del mercado. Forex-Forecasting utiliza inteligencia artificial basada en tecnología de redes neuronales, métodos estadísticos avanzados y análisis de ondas no periódicas. 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Sólo recientemente ha recibido el amplio reconocimiento que merece, a medida que surgieron las necesidades de procesar grandes masas de datos. En los primeros años de desarrollo, las redes neuronales se consideraron estratégicamente importantes, y los productos, tanto de software como de hardware, se hicieron por orden, en su mayoría, de la industria gubernamental y militar. Hoy en día, las redes neuronales están empezando a ser mucho más comunes. Las redes neuronales se utilizan ahora en la colocación de unidades de combate (tanques, misiles, etc.), en instantáneas de satélite desde el espacio (industria militar), para la predicción de los retornos electorales (sociología), para la detección y diagnóstico de enfermedades ), Y la predicción de las existencias sobre la base de datos históricos (mercado de valores). En parte, el modelo de red neural emula el funcionamiento del cerebro de un ser humano. Su estructura y los principios de funcionamiento son similares. Por lo tanto, los modelos de red neural son capaces de generalizar varios conjuntos de datos, de captar dependencias ocultas, a veces incluso impredecibles, y producir resultados, que en gran medida son auténticos. El principio del funcionamiento neural de la red consiste en lo siguiente: usted tiene un conjunto de datos de entrada, y de acuerdo con estos datos, un conjunto de datos de salida. Y usted puede hacer la suposición, que entre los datos de entrada y salida, hay un enlace oculto. Por ejemplo, es posible suponer que existe una dependencia entre el precio actual de combustible y el volumen de ventas de automóviles en un mes. En el proceso de aprendizaje, la red se configura para minimizar el error obtenido en cualquier incongruencia de resultado producida por la red. Al procesar una gran cantidad de estos ejemplos, la red empieza a capturar dependencias de los datos de salida de los datos de entrada. No hay necesidad de ser un profesional en el área de simulación de red neuronal, análisis técnico y / o comercio para utilizar este software. Simplemente descargue los datos históricos necesarios de Internet e inicie el modo de entrenamiento. La red neuronal hará entonces el resto. Artículos relacionados
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