Umělé neuronové sítě — aplikace a ANFIS

Zdroj: raw/ipmrk/nn-aplikace.md | Kurz: IpmrK

Shrnutí

Přednáška o praktickém využití neuronových sítí a propojení s fuzzy logikou přes ANFIS. Pokrývá širokou škálu aplikací od scoringu přes predikci až po deep learning.

Hlavní body

ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) — hybridní přístup: fuzzy struktura (pravidla, jazykové proměnné) + učicí schopnost neuronové sítě. Výhoda: srozumitelný model, který se umí učit z dat.
Hodnocení bonity klienta — klasifikace na základě příjmu, věku, majetku, zadlužení → schválit/neschválit, rizikové třídy.
Oceňování — odhad ceny aut, nemovitostí, produktů na základě parametrů. Regresní problém.
Vyhodnocení investic a rizika — vhodnost investice, pravděpodobnost ztráty, volatilita, kreditní/tržní riziko.
Detekce podvodů — podezřelé finanční transakce (praní peněz), anomálie v daňových přiznáních.
Rozpoznávání — obraz, písmo, zvuk, řeč, strojový překlad.
Predikce — vývoj indexů, měnových kurzů (CZK/USD, USD/EUR), kryptoměn, akcií, komodit (zlato, ropa). Model pracuje s nejistou budoucností.
Deep learning — neuronové sítě s mnoha vrstvami a parametry, pro složité úlohy s velkým množstvím dat.
Diagnostika a autonomní systémy — zdravotnictví, samořiditelná auta.

Zkouškové shrnutí

Neuronové sítě se využívají především pro klasifikaci, scoring, detekci rizika, odhad hodnoty a predikci, přičemž hybridní systém ANFIS propojuje jejich učicí schopnost s interpretovatelností fuzzy logiky.

Souvislosti

Umělé neuronové sítě — hlavní téma
ANFIS — klíčový hybridní systém propojující témata kurzu
Fuzzy logika — partner v ANFIS
Predikce — hlavní aplikační oblast