¿Hay alguna forma de usar redes neuronales (NN) para estimar los daños de un litigio pendiente?

Creo que hay una manera de usar métodos de aprendizaje automático para estimar los daños de los litigios pendientes, pero solo si tiene una tonelada de datos. El primer paso que debe tomar es averiguar qué método de aprendizaje automático artificial utilizar. Si estuviera haciendo este proyecto, usaría un método supervisado de aprendizaje automático, más específicamente regresión. Básicamente, el software de clasificación predice respuestas discretas y agrupa los datos en función de la entrada y la salida. Sin embargo, en este caso está intentando que el software le dé una respuesta en forma de número (costo de daños). Hay muchos tipos de aprendizaje de regresión, uno de los cuales mencionó es Redes neuronales. Personalmente, creo que las redes neuronales son una buena opción para esta aplicación, pero si quisieras la máxima precisión, tendrías que probar todos los métodos y ver cuál funciona mejor para ti. Una vez que haya elegido usar redes neuronales, elija qué software o idioma usar (¡usaría Matlab!). Aquí viene el mayor desafío en su aplicación … ¡NECESITA datos! muchos datos !! Una vez que haya encontrado una gran cantidad de datos relacionados con el litigio pendiente, debe extraer las características que serán mejores para la red neuronal para clasificar. Piense en las cosas que puede ingresar en su programa terminado que lo ayudarán a tomar una decisión. Para la salida tendrá el costo de los daños por el litigio. Una vez que entrena la red y encuentra el algoritmo deseado y las neuronas ocultas, etc., puede continuar, aunque el programa puede tener problemas para analizar datos fuera del conjunto de datos original. Cualquier pregunta solo contáctame