Wyniki w nauce i sztuczne sieci neuronowe

Istoty ludzkie podczas swojego istnienia staräy si¿ wnioskowä o wydarzeniach i zdarzeniach za pomoc¿ uczenia si¿ w oparciu o do¿wiadczenie zdobywane z dnia na dzie¿; w tym sensie mo¿emy stwierdzi¿, ¿e prognozowanie, przewidywanie i prognozowanie jest nieod¿¿czn¿ praktyk¿ istot ludzkich, która wynika z wiedzy empirycznej lub naukowej, na przyk¿ad; osoba obserwuj¿ca przestrze¿ powietrzn¿, kolor chmur i wiatr mo¿e wywnioskowä, czy b¿dzie padä, czy nie, meteorolog na podstawie zmiennych atmosferycznych mo¿e prognozowä pogod¿ na nast¿pne pory roku. Modele regresji statystycznej s¿ cz¿¿ci¿ niektórych z najcz¿stszych metod przewidywania i prognozowania, jednak wyst¿puj¿ w nich pewne trudno¿ci, wymagania dotycz¿ce ich stosowania s¿ liczne, w¿ród nich mo¿emy wymieni¿ niezale¿no¿¿ danych, normalno¿¿ i równo¿¿ wariancji, liniowo¿¿, normalno¿¿ reszt i rozmiar wzorca. W obliczu tych trudno¿ci mo¿emy wykorzystä sztuczne sieci neuronowe (ANN) jako alternatywne rozwi¿zanie, ANN zostäy skonceptualizowane jako nieparametryczne techniki statystyczne.