近年のニューラルネットワークの最も興味深いアプリケーションの1つは、非常に経済的なタスクになっています。テクニカル分析の問題を解決するために一般的に使用される多くのユニバーサルニューラルパッケージが市場に出回っています。財政問題を解決するための専門のエキスパートシステムとニューラルパッケージもあります。
近年、最もエキサイティングで最も経済的に重要なニューラルネットワークの1つは、非常に技術的な問題になっています。市場には、取引の問題を解決するために一般的に使用される多くのユニバーサルニューラルパッケージがあります。消費者は、さまざまな経済的問題の解決を支援するために、ニューロパッケージ、ニューロコンピューターコンピューター、およびソフトウェアにますます依存するようになっています。国内市場全体は、それらおよび関連する製品とサービスに依存しています。ニューラルネットワークは、主に財政状況に関して、最近波を立てています。ニューラルネットワークの特定の目的は、優れた統計ベースで問題を解決することです。たとえば、長く一定の時系列は、ニューラルネットワークの脱税に最適です。ニューラルネットワークは、GKOレート予測や先物取引など、よりマクロ経済的な状況でも使用されています。-線形プロセスモデル：昨年、状況評価のためのニューラルネットワークと意思決定のためのファジーロジックに関心が集中しました。これらの方法には少し慣れが必要ですが、専門家によると、実験して喜んでいる方法もあります。しかし、暗闇に残されたくない人のために-そのような情報の消費者はそれがただの問題であることを知っています.
このリストは完全なリストではなく、これらのタスクを実行する方法の例を示すことを目的としています。ニューロコンピューターを研究している、または研究する予定の分野は他にもたくさんあり、それらは仕事の特定の側面で異なる可能性があります。ニューラル数学などのニューラルネットワークベースの計算構造は、パターン認識や分類を含む多くの分野にわたるアプリケーションで、数学の新しいトレンドになりつつあります。アプリケーションパッケージは、特定の問題（ニューラルネットワークとハイブリッドエキスパートシステムに基づく問題）に特に役立ちます。
ネットワークインテリジェンスを通じて焦点を当てることができる証券（金融セクター）の問題の主なクラスには、予測モデリング、数学的取引、不正検出、および市場分析が含まれます。
外国為替の予測は現在、この分野の専門家と専門家の意見によって決定されています。これは複雑なプロセスであり、正確に再現することはできません。数学的な依存関係が存在しますが、それらは必ずしも金融以外の私たちの生活に直接適用できるとは限りません。市場のこのダイナミックな性質は、単一の指標が常に望ましいとは限らないことを意味します. 問題を解決する方法は複数あり、それには人工ニューラルネットワークが含まれます。人工ニューラルネットワークは、プロセスや現象を理解するためにさまざまな入力を取り込むことができます。 Bank of Londonは、通貨レートを予測するAIプログラムを作成することで、この概念をさらに発展させました。
財務比率を使用した破産分析は、いくつかの理由で重要です。まず、企業の業績を事前に分析することで、経営陣に、より大きく、よりコストのかかるものが醸造されていることを知らせることができます。第二に、投資家はこの比率を使用して、資金を投入することを考えている企業を評価します。最後に、監査人はそれらをデータソースとして使用して、企業の全体的なパフォーマンスを評価し、必要に応じてコストを償却します。
企業は、株式を取引するのに最適な時期を選択する方法として予測システムを使用しています。これは、市場を模倣し、チャートデータのパターンを見つけることによって行われます。このようなシステムの目的は、リスクが少なく、成長の可能性が高い投資を行うことに基づいています。これにより、次の期間の株価を予測できます。株式市場には、将来の重要な価格変動を示すパターンがあります。最近のサクセスストーリーは、価格変動データの規則的なパターンでニューラルネットワークを使用することによって達成されています。
交換活動で最も興味深いタスクは、イベントを分類し、パターンを識別することができるシステムを構築することです。言い換えれば、彼らは価格の突然の変化と交換がどのように発生するかの間の関係を探しています。交換ゲームまたはインフレプロセス。ニューラルネットワークは、月や年に関係なく、製品の価格を予測するのに最適です。
銀行はAIを使用して、財務管理の問題を解決します。業界では、主にパーソナルコンピュータとニューラルネットワークの急速な採用により、過去数十年にわたって成長率が大幅に向上しています。ニューラルネットワークには多くの改良が加えられており、さらに多くの改良が行われる予定です。原則として、彼らは急速に始まった1つの金融機関にすべてを負っていますO博士によると、AIは、従来人々が行っていたより多くのタスクも引き継いでいます。思考機械は、情報を書いたり、金融の世界を予測したりするなど、人間のスキルを必要とするより多くのことを行うことができます。ニューラルネットワークとエキスパートシステムが銀行をどのように支援できるかについて、多くの研究が行われています。彼らはこれらの研究の結果を一般の人々と共有することにもっと消極的ですが、いくつかの大学はこれらの結果がうまくいけば増えるだろうと仮定しています。
ニューラルネットワークは、従来の銀行の問題を解決するために使用されており、その成功により、銀行業界になりました。これは、新しいテクノロジーが長年の問題の解決にどのように役立つかを示す良い例です。株価を予測し、統計を処理し、経済時系列を予測するための銀行エキスパートシステムを作成するための従来の方法を開発するための多大な努力にもかかわらず、ほとんど進展がありませんでした。これは、アルゴリズムに線形的に影響を与える多くの要因があるためです。一方、適応型ネットワークは、標準モデルよりも短期間で常に優れた予測子です。数多くの実験により、これは.
中国やインドのような場所にある多くの研究センターは、より正確な経済予測を提供できるようにニューラルネットワークの予測に投資しています。これらの予測は人気が高まり、私たちがすでに「ベストプラクティス」として知っていることに挑戦しています。ニューラルネットワークは、言語翻訳から天気予報、株式市場の動向の理解に至るまで、私たちのやり方を変えました。ニューラルネットワークベースのテクノロジーは、私たちの生活のすべてに影響を与え続けています。