- •Введение
- •1. Аналитические технологии
- •1.1. Определение аналитических технологий.
- •1.2. Традиционные технологии
- •1.3.Новые технологии
- •2. Искусственные нейронные сети
- •2.1. Принципы работы мозга
- •2.2. Искусственная нейронная сеть
- •2.3 Принципы обучения искусственной нейронной сети
- •2.4. Сбор данных для нейронной сети
- •2.5. Переобучение и обобщение
- •3. Модели нейронов и методы их обучения
- •3.1. Персептрон
- •3.2. Сигмоидальный нейрон
- •3.3. Нейрон типа «адалайн»
- •3.4. Инстар и оутстар Гроссберга
- •3.5. Нейроны типа wta
- •3.6. Модель нейрона Хебба
- •3.7. Стохастическая модель нейрона
- •4.Алгоритмы обучения искусственных нейронных сетей
- •Многослойный персептрон
- •Алгоритм обратного распространения ошибки
- •Стохастические алгоритмы обучения искусственных нейронных сетей
- •Настройка числа нейронов в скрытых слоях многослойных сетей в процессе обучения
- •Виды искусственных нейронных сетей
- •5.1. Линейные сети
- •5.2. Радиальные нейронные сети
- •5.3. Сети с самоорганизацией на основе конкуренции
- •5.4. Модели ассоциативной памяти
- •5.5. Когнитивные карты
- •Способы внедрения новых аналитических технологий
- •Заключение
- •Список литературы
Способы внедрения новых аналитических технологий
Нейронные сети в настоящее время находят огромное число разнообразных применений. Действительно, в любой области человеческой деятельности есть плохо алгоритмизуемые задачи, для решения которых необходима либо постоянная работа группы квалифицированных экспертов, либо адаптивные системы автоматизации, каковыми являются нейронные сети. Разные компании выбирают разные варианты - одни предпочитают тратить деньги на оплату лучших специалистов и их обучение, другие покупают полностью готовые специализированные нейросетевые системы, а третьи комбинируют эти подходы, создавая собственные системы с нуля или на основе готовых коммерческих пакетов. Каждый из вариантов внедрения новых технологий имеет свои достоинства и недостатки, которые приведены в таблице 1.
Таблица 1 – Варианты внедрения новых технологий
Создание группы экспертов |
|
Достоинства |
|
Недостатки |
|
Покупка готовой заказной системы |
|
Достоинства |
|
Недостатки |
|
Создание собственной системы «с нуля» |
|
Достоинства |
|
Недостатки |
|
Создание системы на основе готовых нейропакетов |
|
Достоинства |
|
Недостатки |
|
Из приведенной таблицы видно, что выбор варианта решения должен определяться исходя из целей и возможностей компании. Первые три варианта больше подойдут очень крупным компаниям, планирующим деятельность на 5-10 лет вперед и не ожидающим быстрой окупаемости вложений в новые технологии. По этому пути идут многие западные фирмы, желающие увеличить прибыльность своего бизнеса в условиях жесткой конкуренции.
Вариант создания собственной системы на основе готового нейропакета подходит для менее крупных компаний и даже для частных лиц - инвесторов, трейдеров, предпринимателей.