CC BY
94УДК 004.8; 004.9
Рыбаков Д.А.
бакалавр,
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
(г. Москва, Россия)
РАЗВИТИЕ И ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕЙ В РАЗЛИЧНЫХ ОТРАСЛЯХ
Аннотация: в данной статье рассматриваются сущность нейронных сетей, их развитие и применение в различных отраслях. Также автор выявляет и перспективы развития применения и использования искусственных нейронных сетей. Нейронные сети -мощный метод моделирования, позволяющий воспроизводить сложные нелинейные зависимости. Способность к моделированию нелинейных процессов, работе с зашумленными данными и адаптивность дают возможность применять нейронные сети для решения широкого класса экономических задач. В последние несколько лет на основе нейронных сетей было разработано много программных систем для применения в таких вопросах, как прогнозирование и оценка экономических параметров, например, состояния предприятия, кредитоспособности заёмщика, вероятности банкротства предприятия, контроль за инвестициями, размещение займов и т. д.
Ключевые слова: современное общество, компьютерные системы, информация, нейронные сети.
Нейронные сети и нейрокомпьютеры - отрасль знаний, весьма популярная в настоящее время. Это проявляется, в частности, в большом числе публикаций, конференций и различных применений. Одно из оснований такой популярности - их замечательные способности к обучению по наблюдаемым примерам и формированию приемлемых выводов на базе неполной, зашумленной и неточной входной информации. Работы по нейронным сетям первоначально были начаты
биологами. С помощью нейросетей исследователи стремились изучить свойства и особенности работы головного мозга [1].
Развитие и применение нейросетей в различных отраслях является важным направлением современной науки и технологий. Нейронные сети - это компьютерные системы, моделирующие работу человеческого мозга и способные обрабатывать информацию таким же образом, как и нейроны. Одной из отраслей, на которую оказывает влияние развитие нейросетей, является медицина. Благодаря использованию нейронных сетей, врачи могут совершать более точные диагнозы, предсказывать заболевания и разрабатывать индивидуальные методы лечения. Нейросети также широко применяются в нейробиологии для изучения структуры и функционирования мозга.
В области финансовых услуг нейросети используются для анализа рынка, прогнозирования изменений в ценах акций и определения оптимальных стратегий трейдинга. Это помогает инвесторам принимать обоснованные и обоснованные решения, основанные на большом объеме данных. В сфере транспорта и автомобильной промышленности нейросети применяются для управления автопилотными системами, анализа дорожной среды и предсказания аварийных ситуаций. Такие системы обеспечивают более безопасные условия движения и улучшают эффективность использования транспортных средств. Нейросети также находят свое применение в области городского планирования и управления ресурсами. Они используются для прогнозирования трафика, оптимизации энергопотребления и разработки интеллектуальных систем управления городской инфраструктурой. Это помогает повысить качество жизни горожан и повысить эффективность использования ресурсов. Развитие и применение нейросетей оказывает значительное влияние на различные отрасли и области деятельности. Эта технология продолжает развиваться и прогрессировать, открывая новые возможности для инноваций и усовершенствований [5].
Нейронные сети - это мощное инструментальное средство в области искусственного интеллекта, позволяющее моделировать работу человеческого мозга и решать сложные задачи обнаружения, распознавания и классификации. Прогресс в развитии нейронных сетей за последние годы был огромным, и перспективы их дальнейшего развития кажутся безграничными. Одним из ключевых достижений последних лет является глубокое обучение, которое позволяет нейронным сетям обучаться самостоятельно без необходимости ручного программирования. Это привело к революции в области компьютерного зрения, где нейронные сети смогли достичь уровня человеческого восприятия в таких задачах, как распознавание лиц, объектов и сцен. Такие достижения открыли новые возможности в медицине, транспорте, безопасности и других областях, где точность и скорость обработки данных играют важную роль [2].
Однако, даже с такими впечатляющими результатами, нейронным сетям еще есть куда расти и развиваться. Одной из ключевых проблем является объяснимость принимаемых решений. В настоящее время, нейронные сети являются "черными ящиками", и их решения не всегда могут быть понятны людям. Это ограничивает их применение в таких критических областях, как медицина и право. Развитие методов объяснения и интерпретации работы нейронных сетей является приоритетом для исследователей. Еще одной перспективой развития нейронных сетей является расширение области применения. В настоящее время, они успешно применяются в таких областях, как машинный перевод, игры, финансы, маркетинг и многие другие. Однако, с ростом вычислительной мощности и доступности больших объемов данных, нейронные сети могут стать основным инструментом в повседневной жизни. Они смогут помочь в решении глобальных проблем, таких как изменение климата, медицинская диагностика, прогнозирование экономики и прочее [4].
Таким образом, прогресс в развитии нейронных сетей неустанно продвигается вперед, а их перспективы развития остаются феноменальными. Их способность анализировать и обрабатывать данные, прогнозировать тренды и
принимать решения делает их незаменимыми во многих областях человеческой деятельности [3]. Ключевыми направлениями дальнейшего развития являются объяснимость принимаемых решений и расширение области применения. С каждым годом мы сможем видеть все большее влияние нейронных сетей на нашу жизнь и общество.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Абрагин Артур Викторович Перспективы развития и применения нейронных сетей // Проблемы Науки. 2015. №12 (42).
2. Горбачевская Елена Николаевна Классификация нейронных сетей // Вестник ВУиТ. 2012. №2 (19).
3. Ксенофонтов Вадим Валерьевич НЕЙРОННЫЕ СЕТИ // Проблемы науки. 2020. №11 (59).
4. Макаров Д.А., Шибанова А.Д. СТРУКТУРА НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ // Теория и практика современной науки. 2019. №1 (43).
5. Мамирходжаев Мухаммадамин Мавлонжонович, Умаралиев Джамшидбек Тохтасинович, Сотволдиева Мохирахон Бахромжоновна, Туйчибоев Аббосбек Эралиевич ВОЗМОЖНОСТИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ // ТаЦт va tadqiqotlar ^у-ш!иЫу jumaH. 2022. №6.
Rybakov D.A.
Bachelor,
Financial University under Government of Russian Federation
(Moscow, Russia)
DEVELOPMENT AND APPLICATION OF NEURAL NETWORKS IN VARIOUS INDUSTRIES
Abstract: this article discusses the essence of neural networks, their development and application in various industries. The author also identifies the prospects for the development of the application and use of artificial neural networks. Neural networks are a powerful modelling method that allows you to reproduce complex nonlinear dependencies. The ability to model nonlinear processes, work with noisy data and adaptability make it possible to use neural networks to solve a wide class of economic problems. In the last few years, many software systems have been developed based on neural networks for use in such matters as forecasting and evaluating economic parameters, for example, the state of the enterprise, the creditworthiness of the borrower, the probability of bankruptcy of the enterprise, investment control, loan placement, etc.
Keywords: modern society, computer systems, information, neural networks.
