What is neural network | Future of neural network?

Neural network

Neural network

What is Neural network?

Neural  network  are  a  set or  bundle  of  algorithms,  designed  loosely  after  the  human  brain,  that  are  modeled  to  recognize  patterns. They sense  or  find  sensory  data  through  a  kind  of  machine  perception,  labeling  or  clustering  raw  input.

The  patterns  they  recognize  are  numerical,  containing  in  vectors,  into  which  all  real-world  data,  images,  sound,  text  or  time  series, must  be  translated.

Neural  networks  can  adapt  to  changing  input; so  that  network  generates  the  best  possible  result  without  needing  to  redesign  the output  criteria.

The  concept  of  neural  networks,  which  has  its  roots  in  artificial  intelligence,  is  swiftly  gaining  popularity  in  the  development  of  trading  systems.

A  neural  network  works  similarly  to  the  human  brain’s  neural  network. A   neuron  in  a  neural  network  is  a  mathematical  function that  collects  and  classifies  information  according  to  a  specific  architecture.

The  network  bears  a  strong  resemblance  to  statistical  methods  such  as  curve  fitting  and  regression  analysis.

Points:

  • Neural  networks  are  the  series  of  algorithms  that  mimic  the  operations  of  a  human  brain  to  recognize  relationships between  vast  amounts  of  data.
  • Use  of  neural  networks  for  stock  market  price  prediction  varies.
  • They  are  using  in  a  variety  of  applications  in  financial  services,  from  forecasting  and  marketing  research  to  fraud detection  and  risk  assessment.

 

Application of Neural Networks

  1. Neural   network   are  wastly  using,  with  applications  for  every  operations,   planning,  trading,  business analytics  and  product maintenance.
  2. Neural  network  have  also  gained  widespread  adoption  in  business  applications  such  as  forecasting  and  marketing  research  solutions,  fraud  or  default  detection  and  risk assessment.
  3. A neural  network  evaluates  price  data  and  unearths  opportunities  for  making  trade  decisions  based  on  the  data  analysis.
  4. Neural  network  system  is  very  widely  use  in  making  decision  just  like  human  brain.

How Neural network work?

Neural  network  are  training  and  taught  just  like  a  child  is  developing  brain  is  trained. They  cannot  be  programmed  directly  for  a particular  task  and  work.  They  are  trained  in  such  a  manner  so  that  they  can  adapt  according  to  the  changing  input.

There  are  three  methods   to  teach  a neural network:

  1. Reinforcement Learning
  2. Supervised Learning
  3. Unsupervised Learning

Let’s discuss now,

  1. Reinforcement Learning

It  is  type  of  learning  in  which   learning  of  input/output  mapping  is  done  by   regularly   interaction  with  the  environment  so  that the  scalar  index  of  performance  could  be  minimized.

Reinforcement learning  is  a  type  of  Machine  Learning  where  an  agent  learn  how  to  behave  in  a  environment  by performing  actions and  seeing  the  results.

     2.Supervised Learning

Supervised learning  means  in  the  presence  of  a  supervisor  or   teacher. It  means  a  set  of  a  labeled  data  set  is  already  present  with desired  output  that  is  the  optimum  action  to  be  performed  by  the  neural  network  which  is  already  present  for  some  data  sets.

It  is  a  type  of  system  in  which  both  input  and  desired  output  data  are  providing. Input  and  output  data  are  labelled  for classification  to  provide  a  learning  basis  for  future  data  processing

Supervised   learning  systems  provide  the  learning  algorithms with  known  quantities  to  support  future  judgments.

     3.Unsupervised Learning

There  is   no  teachers  and  supervisors  are  available  in  this  learning, In this  Only  environment  is  intract  with  the  machine  and  from gain  knowledge  for  further  work.

Neoron Structure

This  is  the  neuron  that  you  must  be  familiar  with,   if  you  aren’t  you  should  now  be  grateful  that  you  can  understand  this because  there  are  billions  of  neurons  in  your  brain. There  are  three  components  to  a  neuron, the  dendrites,  the  axon  and  the  main  body   of  the  neuron. The  dendrites  are  the  receivers  of  the  signal  and  the  axon  is  the  transmitter.  Alone, a  neuron  is  not  of  much use,  but  when  it    connect  to  other  neurons,  it  does  several  complicated  computations  and  helps  operate  the  most  complicated  machine  on  our  planet, which  is   human  body.

neuron structure dentrite and axon
Dentrite and Axon

How neural network work

Our  brain  essentially  have  five  basic  input  parameters,  which  are  our  senses  to  touch,  hear,  see,  smell  and  taste. The  neurons  in the  brain  create  more  complicated  parameters  such  as  emotions  and  feelings,  from  these  basic  input  parameters.

And  our  emotions   and  feelings,  make  us  act  and  take  decisions  which  is  basically  the  output  of  the  neural  network  of  our  brains. Therefore, there  are  two  layers  of  computations  in  this  case  before  making  a  decision.

The  first  layer  takes  in  the  five  senses  as  inputs  and  results   in  emotions  and  feelings,  which  are  the  inputs  to  the  next  layer  of  computations,  where  the  output  is  a  decision  or  an   action.

Hence, in  this  extremely  simplistic  model  of  the  working  of  the  human  brain, we  have  one  input  layer,  two  hidden  layers,  and   one  output  layer.

 

working of neural network
Working of neural network

There  are  three  input  parameters  as  shown  in  the  diagram,  the  hidden  layer  consists  of  5 neurons  and  the  resultant  in  the  output layer  is  the  prediction  for  the  stock  price. The  5 neurons  in  the  hidden  layer  will  have  different  weights  for  each  of   five  input  parameters  and  might  have  different  activation  functions,  which  will  activate  the  input  parameters  according  to  various combinations  of  the  inputs.

example:

The  first  neuron  might  be  looking  at  the  volume  and   difference  between  the  Close  and  the  Open  price  and  might be  ignoring  the  High  and  Low  prices. In  this  case, the  weights  for  High  and  Low  prices  will  be  zero.

Based  on  the  weights  that  the  model  has  train  itself  to  attain,  an  activation  function  will  be  applying  to  the  weighted  sum  in  the neuron, this will  result  in  an  output  value  for   that   particular   neuron  or  neural  network.

Similarly, the  other  two  neurons  will  result  in  an  output  value  based  on  their  individual  activation  function  and  weights. Finally,  the  output  value  or  the  predicted  value  of  the  stock  price  will  be  the  sum  of  the  three  output  values  of  each  neuron. This  is  how  the   neural  network  will  work  to  prediction  stock  prices.

Advantages of Neural Network

  1. Have ability of fault tolerance.
  2. Have a distributed memory
  3. Can work with incomplete information once trained.
  4. Can make machine learning.
  5. Parallel processing.
  6. Stores information on an entire network
  7. Can learn non-linear and complex relationships.

Required Skills

  1. Probability and statistics.
  2. Distributed computing.
  3. Fundamental programming skills.
  4. Knowledge of applied maths and algorithms.
  5. Data modeling or evaluation.
  6. Software engineering and system design.

Neural network scope and career

It  has  a  wide  scope  in  the  future. Researchers  are  constantly  working  on  new  technologies  based  on  neural networks. Everything  is converting  into  automation  hence  they  are  very  much  efficient  in  dealing  with  changes  and  can  adapt  accordingly.

There is   huge  career  growth  in  the  field  of  neural  networks. An  average  salary  of  neural  network  engineer  ranges  from $33,856 to $153,240 per   year  approximately.

Due to  increase  in  new  technologies, there  are  many  job  openings  for  engineers  and  neural  network  experts.

Hence in future also neural networks will prove to be a major job provider.

Final word:

I think that is very important information for you guys because neural network is going to increase in the future.

And career in this, Outstanding  in  the  future  because  coming  world  fill with the robotics and everything  work  with  the automation   so  study  of   the neural  network  is  very  important….!

You can learn neural network from here 

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