Sinir Ağı Algoritması Nedir?

Finans Sinir Ağı Nedir?

Yine de bilgisayar programından çok farklı. Derin öğrenmede birkaç çeşit Sinir Ağı vardır. Sinir ağları, giriş ve çıkış katmanlarından ve en az bir gizli katmandan oluşur. Sinir Ağı Algoritmaları, stratejik nedenlerle kullanılabilen radyal tabanlı fonksiyona dayanmaktadır. Gerçek matematik problemleri için nasıl çalıştıklarına ve kullanıldıklarına dair bir fikir edineceksiniz. YSA’lar öğrenir, eğitim alır ve biz insanlar gibi otomatik olarak ayarlanır. YSA’lar insan beyninden ilham alsa da, aslında çok daha basit bir düzlemde koşuyorlar.

Nöronların yapısı artık yapay öğrenme olarak adlandırılan makine öğrenimi için kullanılıyor. Bu gelişme, özellikle ayrıntılandırma için katmanlamanın gerekli olduğu ve ayrıntılı ayrıntılara ihtiyaç duyulduğu yerlerde çeşitli sorunların sona ermesine yardımcı olmuştur. Bu anlamda sinir ağları, doğası gereği organik veya yapay olan nöron sistemlerine atıfta bulunur. Sinir ağları değişen girdilere uyum sağlayabilir; böylece ağ, çıktı kriterlerini yeniden tasarlamaya gerek kalmadan mümkün olan en iyi sonucu üretir. Kökleri yapay zekaya dayanan sinir ağları kavramı, ticaret sistemlerinin geliştirilmesinde hızla popülerlik kazanıyor.

Sinir Ağlarının Temelleri

Finans dünyasındaki sinir ağları, zaman serisi tahmini, algoritmik ticaret , menkul kıymet sınıflandırması, kredi riski modellemesi ve özel göstergeler ve fiyat türevleri oluşturma gibi süreçlerin geliştirilmesine yardımcı olur. Bir sinir ağı, insan beyninin sinir ağına benzer şekilde çalışır. Bir sinir ağındaki “nöron”, bilgileri belirli bir mimariye göre toplayan ve sınıflandıran matematiksel bir işlevdir. Ağ, uydurma ve regresyon analizi gibi istatistiksel yöntemlere güçlü bir benzerlik gösterir.

Bu yazı ilginizi çekebilir.

Polonyalı Askerler DNA Testleri İle Tespit Edildi

Bir sinir ağı, birbirine bağlı düğüm katmanlarını içerir. Her düğüm bir algılayıcıdır ve çoklu doğrusal regresyona benzer. Algılayıcı, doğrusal olmayan bir aktivasyon fonksiyonuna çoklu doğrusal regresyon tarafından üretilen sinyali besler. Çok katmanlı bir algılayıcıda (MLP), algılayıcılar birbirine bağlı katmanlar halinde düzenlenir. Giriş katmanı, girdi desenlerini toplar. Çıkış katmanı, giriş modellerinin eşleşebileceği sınıflandırmalara veya çıkış sinyallerine sahiptir. Örneğin, modeller, bir menkul kıymetle ilgili teknik göstergeler için bir miktar listesi içerebilir ; potansiyel çıktılar “al”, “tut” veya “sat” olabilir.

Gizli katmanlar, sinir ağının hata payı minimum olana kadar giriş ağırlıklarına ince ayar yapar. Gizli katmanların girdi verilerinde çıktılarla ilgili öngörü gücüne sahip göze çarpan özellikleri tahmin ettiği varsayılmaktadır. Bu, temel bileşen analizi gibi istatistiksel tekniklere benzer bir fayda sağlayan özellik çıkarımını açıklar.

Sinir Ağlarının Uygulanması

Yapay sinir ağları, finansal operasyonlar, kurumsal planlama, ticaret, iş analitiği ve ürün bakımı uygulamaları ile yaygın olarak kullanılmaktadır. Sinir ağları, tahmin ve pazarlama araştırma çözümleri, dolandırıcılık tespiti ve risk değerlendirmesi gibi iş uygulamalarında da yaygın bir şekilde benimsenmiştir. Bir sinir ağı, fiyat verilerini değerlendirir ve veri analizine dayanarak ticaret kararları verme fırsatlarını ortaya çıkarır. Ağlar, ince doğrusal olmayan karşılıklı bağımlılıkları ayırt edebilir ve diğer teknik analiz yöntemlerinin yapamayacağı modelleri ayırt edebilir. Araştırmaya göre, sinir ağlarının hisse senetleri için fiyat tahminlerinde bulunmadaki doğruluğu farklılık gösteriyor.

Bazı modeller doğru hisse senedi fiyatlarını yüzde 50 ila 60 oranında tahmin ederken, diğerleri tüm örneklerin yüzde 70’inde doğrudur. Önceden geliştirilmiş algoritmalar kullanılarak daha iyi analiz edilen veri kümeleri ve görev sınıfları her zaman olacaktır. Algoritma o kadar da önemli değil; bir sinir ağının başarı düzeyini nihai olarak belirleyen, hedeflenen göstergeye ilişkin iyi hazırlanmış girdi verileridir.