ニューラルネットワークでいろいろなことが予測できる

ニューラルネットワークとは、コンピューターが苦手とする問題に対して、人間の脳にあるニューロンと呼ばれる情報処理能力を模倣したネットワークを利用、することで解決へと導くアプローチ法を呼びます。

これは情報処理するニューロン間が接続されるため、データ間のパターンや関係をネットワークが学習できるようになるので、ニューロコンピューターとも呼ばれ、コンピューターシステムの計算モデルになります。データマイニングアルゴリズムのひとつとして、人工知能を利用した複雑な数式を実現できます。

また、これは神経回路方式を利用した分析手法でもあります。このニューロンの構造を参考にすることで、データ間のパターンや関係性をコンピューターでも認識できるようになります。これができると、学習が終わったネットワークでは、未知のデータを加えても、それまでの経験に基づいて意思決定や予測ができるようになるということです。

その結果、消費材などの商品需要予測や商品開発、エレベーター運転の制御、自然言語処理、手書き数字の認識、顔画像認識など幅広い分野で活用されるようになりました。
具体的には、クレジットカード業界における顧客の需要に対する予測、脱会者が出る時期や年代の予測、カードの不正使用の発見などの場で利用されています。

特に不正使用の発見においては、このネットワークが学習したカード利用者の利用状況をパターン化します。そしてこれが著しく異なって利用された場合には、確認できるようなアラートを出す仕組みがあります。

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