24. Области применения нейроинформатики

Основное место на рынке услуг, оказываемых реальному потребителю нейроиформатикой , сейчас занимают финансовые приложения. Объясняется это тем, что нейросети эффективно справляются с задачами классификации, моделирова­ния и экстраполирования (прогнозирования, предсказания), что особенно важно при решении финансово-экономических проблем.  Нейронные сети служат основой для создания программных пакетов (имитаторов), плат-акселераторов для персональных ЭВМ, нейроБИС , а также специали­зированных нейрокомпьютеров. Для отработки методологии решения задач в нейросетевой постановке на первых этапах часто оказывается достаточным ис­пользование соответствующего программного пакета.  На мировом рынке представлено более сотни нейросетевых пакетов, преимущественно американских. Объем рынка нейронных сетей превышает 1 млрд долларов в год. Более того, практически каждый разработчик традиционных аналитиче­ских пакетов сегодня стремится включить нейронные сети в новые версии своих программ. В США нейронные сети применяются в аналитических комплексах каж­дого крупного банка.  Преимущества нейронных сетей:  1. способность обучаться на множестве примеров в тех случаях, когда неизвестны закономерности развитие ситуации и какие бы то ни было зависимости между входными и входным данными. В таких случаях (а к ним можно отнести до 80% задач финансового анализа) пасуют как традиционные математические методы, так и экспертные системы;  2. нейронные сети способны успешно решать задачи, опираясь на неполную, искаженную, зашумленную и внутренне противоречивую информацию;  3. для использования методов корреляционного, регрессионного и кластерной анализов вам понадобился бы профессионал-математик.

4.Эксплуатация обученной нейронной сети по силам и школьнику;  5. нейросетевые пакеты позволяют исключительно легко подключиться к базам данных, электронной почте и т. д. и автоматизировать процесс ввода и первичной обработки данных;  6. внутренний параллелизм, присущий нейронным сетям, позволяет практически безгранично наращивать мощность вашей нейросистемы . Вы можете начать с простого и дешевого пакета, потом перейти на профессиональную версию, по том добавить платы-ускорители, затем перейти на специализированный нейрокомпьютер — с гарантией полной преемственности всего ранее созданного программного обеспечения.  В финансовом мире нейронные сети широко применяются для двух основных задач — прогнозирования котировок основных инструментов (курсов валют, ценных бумаг, ГКО и др.) и распознавания определенных ситуаций (например, подозрительных операций с кредитной картой). В России наиболее известными приложениями нейросетевых информационных технологий можно признать следующие :  прогнозирование котировок фьючерсов;  краткосрочная динамика курсов валют;  прогноз оптовых цен на продукты питания;  оценка кредитных рисков;  оценка объектов недвижимости;  ряд задач медицинской и промышленной диагностики;  построение высокодоходного футбольного тотализатора;  прогноз развития чрезвычайных ситуаций;  авторизация доступа по индивидуальному «почерку» работы за клавиатуре компьютера.  Сфера финансовых приложений нейронных сетей практически безгранична. Любая задача, связанная с манипулированием финансовыми инструментами — будь то валюта или ценные бумаги, — сопряжена с риском и требует тщательного расчета и прогнозирования. Как изменится завтра котировка основных валют? Вернет ли кредит внешне благополучная фирма? Как подобрать прибыльный и вместе с тем надежный «портфель инвестора»? Эти и сотни других вопросов при­ходится ежедневно решать аналитическим отделам финансовых (да и не только финансовых) компаний, привлекая все виды аналитических инструментов. Поэтому не случайно, что четвертую часть рынка нейросетевых продуктов составляют финансовые приложения.