Отличительные черты нейросетевой технологии:

1. Способность обучаться на конкретном множестве примеров (а не программироваться в привычном смысле этого слова); технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение.

2. Умение распознавать, прогнозировать новые ситуации с высокой степенью точности, причем в условиях внешних помех (например, появления противоречивых или неполных значений в потоках информации). Реализуется с помощью метода генетического алгоритма.

Генетический алгоритм реализован в популярных версиях нейропакетов, например, в России - Brain Maker Professional.

Нейросети можно применять в анализе финансовой и банковской деятельности, биржевых рынков. Точность прогноза, достигаемая нейросетевыми технологиями, превышает 95%. Одно из перспективных направлений использования нейросетевых технологий в управлении - создание компьютерных моделей поведения клиента для оценки риска или перспективности работы с конкретными клиентами. Эти модели основаны на анализе проведенных сделок и оценке вероятности того, согласится ли конкретный клиент на то или иное предложение.

На мировом рынке представлен широкий спектр нейросетевых технологий — от систем, ориентированных на суперкомпьютеры, стоимость которых превышает 50 тыс. долл., до недорогих (несколько сотен долларов) нейропакетов, работающих на платформе персональных компьютеров и рабочих станций.

Области применения нейросетей

1. Оценка рейтинга ценных бумаг (нейропакет S&PCBRS);

2. Контроль валютных операций в двадцати трех странах мира (Inspector);

3. Анализ займов, кредитное планирование и прогноз экономической активности (Nexpert Object);

4. Формирование портфеля ценных бумаг (Open Interface);

5. Оценка кредитных займов, прогноз курсов валют, анализ биржевой и рыночной активности, прогноз экономических и биржевых индексов (BrainMaker);

6. Биржевые прогнозы, проверка подлинности кредитных карт (HNC);

7. Идентификация непривычных для людей образов, распознавание речи (Avalanche);

8. Синтез речи и текста (Back propagation);

9. Управлением роботом (Cerebellatron);

10. Идентификация написанных от руки символов (Неокогнитрон) и др.