Понятие нейронных сетей

Для оптимизации и усовершенствования реагирования и действий на поступающие массивы информации в банковской сфере стали применяться последние математические технологии нейронных сетей. Программа для обработки информации и создания прогноза, работающая с учетом прецедента.

Эта система информационной обработки основана на взаимодействии нескольких слоев, их простые составляющие - нейроны. Различают входящий и выходящий слои. Нейронная сеть, получая новые данные, которые пропускаются через входной слой, обрабатывает их в зависимости от наличия прецедентного случая (то есть наличия нейрона, описывающего уже имеющуюся подобную информацию), подавая сигнал на другой слой, который в свою очередь продуцирует возможную реакцию. Предварительно сеть проходит обучение. Для создания такой программы применяются тысячи реальных примеров, которые задают наличие базы, тестируется и модифицируется, если в этом появляется необходимость, например, система выдает ошибочный ответ, когда заданный слой слишком отличается от выходного. Максимальная допустимая погрешность сетей может составлять от 3 до 10 процентов.

Результаты работы нейронных сетей хороши многими своими свойствами. Например, тем, что они способны увеличивать и развивать уже имеющуюся базу, не теряя ни единого блока информации. Любая уже полученная этой сетью информация хранится и извлекается в те моменты, когда пасуют обычные методы анализа. Можно начать работу с нейросистемой небольшой мощности, а в последствии при необходимости и желании наращивать ее мощности. Вся имеющаяся и накопленная информация останется и в последующих системах. Также они хороши тем, что даже неполная информация, либо же чем-то запутанная и искаженная, все равно может с успехом обрабатываться программой. Этот программный продукт легок в эксплуатации. Все манипуляции с ним, подключение, введение новых данных и обработка, не требуют никакой сложности – все автоматизировано.

Маркетингу выгодно использование нейросистем, так как она дает возможность удачных и быстрых прогнозов, опирающихся на факты, например, в вопросах спроса потребителями или его возможного изменения, учитывая установленное ценообразование, объемы, среднестатистические данные о клиентуре и населении, уровне цен и действующие ставки.