Jelaskan Jaringan saraf dari Analitik prediktif

Jaringan saraf adalah nonlinear canggih teknik pemodelan yang mampu memodelkan fungsi-fungsi yang kompleks. Mereka dapat diterapkan untuk masalah prediksi, klasifikasi atau kontrol dalam spektrum yang luas dari bidang-bidang seperti keuangan, psikologi kognitif/neuroscience, kedokteran, teknik, dan fisika.

Jaringan saraf tiruan yang digunakan ketika sifat yang tepat dari hubungan antara input dan output tidak diketahui. Fitur kunci dari jaringan saraf adalah bahwa mereka mempelajari hubungan antara input dan output melalui pelatihan. Ada tiga jenis pelatihan yang digunakan oleh berbagai jaringan saraf: supervised dan unsupervised pelatihan dan penguatan belajar, dengan diawasi menjadi salah satu yang paling umum.

Beberapa contoh dari jaringan saraf tiruan teknik pelatihan backpropagation, cepat rambat, conjugate gradient descent, proyeksi operator, Delta-Bar-Delta dll. Beberapa tanpa pengawasan arsitektur jaringan multilayer perceptrons, Kohonen jaringan, jaringan Hopfield, dll.