- •Лекции по курсу «Системы обработки экономической информации»
- •Тема 1. Общее представление о Data Mining
- •1. Что такое Data Mining
- •2. Области использования Data Mining
- •3. Типы закономерностей
- •Классы систем Data Mining
- •Тема «Документальные (полнотекстовые) системы данных и знаний»
- •1. Назначение и основные понятия
- •3. Формальное представление смыслового содержания текста
- •Общая функциональная структура дипс
- •Тема «Обработка и поиск текстовой информации»
- •Обработка входящей текстовой информации
- •Поиск текстовой информации
- •Эффективность дипс
- •1. Обработка входящей текстовой информации
- •2. Поиск текстовой информации
- •Оценка качества дипс
- •Тема «знания и их представление»
- •Понятие о знании
- •Логические модели
- •3. Продукционные модели
- •4. Фреймовая модель представления знаний
- •5.Семантические сети
- •Тема «Особенности обработки информации у человека»
- •1. Основные понятия
- •2. Конструкт как единица мыслительной деятельности
- •3. Понятие как единица мыслительной деятельности
- •4. Мысленные модели
- •5. Когнитивные модели.
- •6. Объектно-схемные или качественные модели.
- •7. Синтез моделей с различными уровнями семантики и формализации
- •Тема «Нейросети»
- •Назначение и основные понятия
- •Одиночный нейрон
- •Простые нейросети
- •Назначение и основные понятия
- •2. Структура нейросетей
- •Тема «Нейросети»
- •1. Методы обучения нейронных сетей
- •2. Модель нейронной сети с обратным распространением ошибки
- •1. Методы обучения нейронных сетей
- •Применение нейросетей
- •1) Общая характеристика нейросетевых технологий
- •2 Классы решаемых задач
- •3) Области использования нейросетей
- •Общая характеристика нейросетевых технологий
- •2. Классы решаемых задач
- •3. Области использования нейросетей
- •Тема «Генетические алгоритмы»
- •Классы задач оптимизации
- •Методы решения оптимизационных задач
- •Эволюционные вычисления
- •Основы теории генетических алгоритмов
- •Решение задач с помощью генетических алгоритмов
- •Генетические алгоритмы и нейросети
- •Тема «Метод группового учета аргументов»
- •Особенности моделирования экономических систем
- •Идеология и использование мгуа
- •Общее описание метода мгуа
- •Особенности моделирования экономических систем
- •Идеология и использование мгуа
- •Общее описание метода мгуа
- •Вопросы к 1 модулю «Системы обработки экономической информации»
- •1. Что такое Data Mining
- •Области использования Data Mining
- •Классы систем Data Mining
Применение нейросетей
Вопросы:
1) Общая характеристика нейросетевых технологий
2 Классы решаемых задач
3) Области использования нейросетей
Общая характеристика нейросетевых технологий
Принципы нейросетевой обработки информации можно реализовать двумя способами:
на специализированных микросхемах (нейрочипах), осуществляющих параллельную переработку информации, в результате чего достигается скорость обработки информации, недоступная на обычных последовательных компьютерах. Недостатком нейрочипов является их высокая стоимость, и возможность решать лишь узкие классы задач;
на обычных последовательных компьютерах путем моделирования (эмуляции) работы нейросетей, при этом скорость работы сравнительно невысока, но в результате того, что нейросети создаются программным путем, имеется возможность решать практически все классы задач.
Доступность и возросшие вычислительные возможности современных компьютеров привели к широкому распространению программ, использующих принципы нейросетевой обработки данных, исполняемых на последовательных компьютерах.
Преимущества таких "виртуальных" нейрокомпьютеров для относительно небольших задач :
Во-первых, не надо тратиться на новую аппаратуру, если можно загрузить уже имеющиеся компьютеры общего назначения.
Во-вторых, пользователь не должен осваивать особенности программирования на спец-процессорах и способы их сопряжения с базовым компьютером.
Таблица 1. Секторы рынка нейросетевых программных продуктов
Сегмент рынка нейро-продуктов |
Преимущества продукции |
Недостатки продукции |
Нейро-пакеты общего назначения |
Не требуют самостоятельного программирования, легко осваиваются, инструмент быстрого и дешевого решения прикладных задач |
Не способны к расширению, не способны генерировать отчуждаемые приложения, не могут использоваться для разработки сложных систем или их подсистем |
Системы разработки нейроприложений |
Могут использоваться для создания сложных систем обработки данных в реальном времени (или их подсистем) |
Требуют навыков программирования, более глубокого знания нейросетей |
Готовые решения на основе нейросетей |
Не предполагают знакомства пользователя с нейросетями, предоставляют комплексное решение проблемы |
Как правило – дорогое удовольствие |
Нейро-консалтинг |
Не предполагает участия пользователя в получении прогнозов, потенциальная дешевизна услуг |
Нет возможности дополнить предсказания своим know how. Доступность конфиде-нциальной информации |
. Несколько условно нейро-software можно разделить на готовые нейро-пакеты общего назначения, более дорогие системы разработки нейроприложений, обладающие большими возможностями, но требующие и больших знаний, и, наконец, готовые комплексные решения с элементами нейросетевой обработки информации, обычно скрытыми от глаз пользователя.