Neural Network เป็น Array ของ Algorithms ที่พยายาม Identify Fundamental Relationships ในชุด Data ผ่าน Process ที่เลียนแบบ Techniques ที่ Human Brain ทำงาน ในความหมายนี้ Neural Networks หมายถึง Systems of Neurons ไม่ว่าจะเป็น Organic หรือ Artificial
Neural Networks นำไปใช้ได้ใน Virtually Every Situation ที่มี Relationship ระหว่าง Predictor Variables (Independents, Inputs) และ Predicted Variables (Dependents, Outputs) แม้ Relationship จะ Complex มาก และยากที่จะอธิบายใน Terms ปกติของ "Correlations" หรือ "Differences between Groups"
การประยุกต์ใช้หลักของ Neural Networks
1. Detection of Medical Phenomena (การตรวจจับปรากฏการณ์ทางการแพทย์)
Array ของ Health-related Indices (เช่น Heart Rate, ระดับสารต่างๆ ในเลือด, Respiration Rate) 可用于 Monitor Onset ของ Medical Condition เฉพาะ อาจเกี่ยวข้องกับ Combination ที่ Complex (Non-linear, Interactive) ของ Changes บน Subset ของ Variables ที่ Monitor Neural Networks 可用于 Identify Predictive Pattern นี้ เพื่อแนะนำ Treatment ที่เหมาะสม
2. Stock Market Prediction (การทำนายตลาดหุ้น)
Fluctuations ของ Stock Prices และ Indices เป็นอีกตัวอย่างของ Phenomenon ที่ Complex, Multidimensional แต่ในบางสถานการณ์อย่างน้อย Partially Deterministic Neural Networks ใช้โดย Technical Analysts หลายคน ทำนาย Stock Prices จาก Factors จำนวนมาก เช่น Past Performance ของหุ้นอื่นๆ และ Economic Indicators ต่างๆ
3. Credit Assignment (การให้เครดิต/อนุมัติสินเชื่อ)
ข้อมูลหลายชิ้นมักรู้จักเกี่ยวกับ Applicant สำหรับ Loan เช่น Age, Education, Occupation, Facts อื่นๆ หลัง Training Neural Network บน Historical Data Neural Network Analysis 可用于 Identify Most Relevant Characteristics และใช้ Classify Applicants เป็น Good หรือ Bad Credit Risks
4. Monitoring Condition of Machinery (การตรวจสอบสภาพเครื่องจักร)
Neural Networks 可用于 Instrumental ใน Cutting Costs ด้วยการนำ Expertise เพิ่มเติมไปยัง Scheduling Preventive Maintenance ของ Machines Neural Network 可用于 Train 以 Categorize ระหว่าง Sounds ที่ Machine ทำเมื่อ Run Normally ("False Alarms") เทียบกับเมื่อ On the Verge ของ Problem หลัง Training Period Proficiency ของ Network 可用于 Alert Technician ของ Upcoming Breakdown ก่อนเกิด และก่อให้เกิด Costly Unforeseen "Downtime"
5. Engine Management (การจัดการเครื่องยนต์)
Neural Networks 可用于 Evaluate Input ของ Sensors จาก Engine Neural Network Controls Parameters ต่างๆ ภายในที่ Engine Functions เพื่อบรรลุ Goal เฉพาะ เช่น Minimize Fuel Consumption
