Neyron tarmoqlardan foydalanish xususiyatlarni bashoratlash va oshkor qilish Тeyron tarmoqlardan foydalangan holda emitentning standart bashorati

Sun'iy neyron tarmog'ining modelini yaratish topshiriq kontekstida quyidagi bosqichlarni o'z ichiga oladi:

• Sun'iy neyron tarmog'ining modelini yaratish topshiriq kontekstida quyidagi bosqichlarni o'z ichiga oladi:
• • Tadqiqot uchun empirik bazani tanlash. Ushbu vazifa uchun:
• 1. Neyron tarmoq uchun o'quv namunasini tashkil etadigan ma'lumotlar uchun vaqt oralig'ini tanlash
• 2. Ma'lumotlar uchun vaqt oralig'ini tanlash, uning asosida model prognozining samaradorligi baholanadi.
• 3. Kotirovka ma'lumotlarining "chastotasi" ni aniqlash (belgilar, daqiqalar, kundalik kotirovkalar va boshqalar).
• 4. Sun'iy neyron tarmog'ini tahlil qilish ob'ekti bo'ladigan asboblar to'plamining ta'rifi.
• 5. 1-3 bandlarga muvofiq tegishli ma'lumotlarni qidirish.

• Model uchun dastlabki kirish ma'lumotlarini shakllantirish. Neyron tarmoqqa kiritish uchun yaratilgan "ma'lumotlar bazasi" dan ma'lumotlarni qayta ishlash.

• • Model uchun dastlabki kirish ma'lumotlarini shakllantirish. Neyron tarmoqqa kiritish uchun yaratilgan "ma'lumotlar bazasi" dan ma'lumotlarni qayta ishlash.
• • Dastlabki kirish ma'lumotlarini normallashtirish (tanlangan o'lchov birliklariga bog'liqlik yo'q). Sun'iy neyron tarmoqlar har qanday raqamli kiritish bilan ishlashi mumkin, ammo bu bosqich iqtisodiy va amaliy nuqtai nazardan muhimdir. Birining ma'lumotlari bo'yicha narxlarning mutlaq qiymatlari bo'lgan tarmoqni o'qitish asbob boshqa vosita bilan ishlashda to'liq samarasizlikka olib keladi (sun'iy neyron tarmoqlarning asosiy afzalliklaridan biri yo'qoladi - moslashuvchanlik). Amaliy nuqtai nazardan, ushbu bosqich namunani sezilarli darajada kengaytiradi

• Dastlabki kirish ma'lumotlarini normallashtirish (tanlangan o'lchov birliklariga bog'liqlik yo'q). Sun'iy neyron tarmoqlar har qanday raqamli kiritish bilan ishlashi mumkin, ammo bu bosqich iqtisodiy va amaliy nuqtai nazardan muhimdir. Birining ma'lumotlari bo'yicha narxlarning mutlaq qiymatlari bo'lgan tarmoqni o'qitish asbob boshqa vosita bilan ishlashda to'liq samarasizlikka olib keladi (sun'iy neyron tarmoqlarning asosiy afzalliklaridan biri yo'qoladi - moslashuvchanlik). Amaliy nuqtai nazardan, ushbu bosqich namunani sezilarli darajada kengaytiradi

• • Dastlabki kirish ma'lumotlarini normallashtirish (tanlangan o'lchov birliklariga bog'liqlik yo'q). Sun'iy neyron tarmoqlar har qanday raqamli kiritish bilan ishlashi mumkin, ammo bu bosqich iqtisodiy va amaliy nuqtai nazardan muhimdir. Birining ma'lumotlari bo'yicha narxlarning mutlaq qiymatlari bo'lgan tarmoqni o'qitish asbob boshqa vosita bilan ishlashda to'liq samarasizlikka olib keladi (sun'iy neyron tarmoqlarning asosiy afzalliklaridan biri yo'qoladi - moslashuvchanlik). Amaliy nuqtai nazardan, ushbu bosqich namunani sezilarli darajada kengaytiradi