17. Сегментация рынка по.

Классификация по условию распространения

1. коммерческое;

2. свободное:

• общедоступные программы (public domain freeware) -- совершенно бесплатны и распространяются без всяких ограничений;

• бесплатные программы (freeware) -- могут свободно использоваться, но их создатели сохраняют за собой авторские права;

• условно-бесплатное программное обеспечение (shareware) любой пользователь может инсталлировать на своем компьютере и оговоренное время свободно использовать. По истечении этого времени, если какой-либо из пакетов вас заинтересовал, необходимо его приобрести (либо у регионального дилера, либо непосредственно у производителя).

22. Математические методы и модели искусственного интеллекта: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети и др.

Выделяются следующие направления искусственного интеллекта:

1. экспертные системы;

2. нейронные сети;

3. естественно-языковые системы;

4. эволюц методы и генетические алгоритмы;

5. нечеткие множества;

6. системы извлечения знаний.

Экспертные системы ориентированы на решение конкретных задач.

Естественно-языковые (ЕЯ) системы делятся на:

- программные продукты естественного языкового интерфейса в БД (представление естественно-языковых запросов в SQL-запросы);

- естественно-языковой поиск в текстах, содержательное сканирование текстов (используется в поисковых системах Internet);

- масштабируемые средства распознания речи (портативные синхронные переводчики);

- средства голосового ввода команд и управления (безлюдные производства);

- компоненты речевой обработки, как сервисные средства программного обеспечения.

Нечёткие множества - реализуют логич отнош между данными. Эти программные продукты исп-ся для управления эк объектами, построения экспертных с-м и с-м поддерж принятия реш.

Генетические алгоритмы - это методы анализа данных, которые невозможно проанализировать стандартными методами. Как правило, исп-ся для обработки больших объёмов инф, постр прогнозных моделей. Используются в научных целях при имитационном моделировании.

Системы извлечения знаний – ис-ся для обраб данных из информационных хранилищ.

Нейронные сети реализуют нейросетевые алгоритмы. Делятся на :

- сети общего назначения, которые поддерживают около 30 нейросетевых алгоритмов и настр-ся на реш конкретных задач;

- объектно-ориентированные – ис-мые для распознания символов, управл пр-вом, предсказание ситуаций на валютных рынках,..

- гибридные - используюемые вместе с определен прогр обеспеч (Excel, Access, Lotus).

Нейронные сети - это раздел технологий искусственного интеллекта, в котором для обработки информации используются явления, аналогичные происходящих в нейронах живого существа. Первая модель нейронной сети была разработана в 1943 г.

Искусственная нейронная сеть (ИНС, нейросеть) - это набор нейронов, соединен между собой.

Основной смысл работы нейронной сети заключается в возможности распознавать вектор входных сигналов X по заранее обученным образцам этого вектора. Процесс обучения происходит за счет изменения весовых коэффициентов wi.

В самом общем случае это происходит следующим образом. Из базы данных образцов выбирается побразец Xi. На выходе сети анализируется выходной вектор Yi, который должен однозначно соответствовать образцу Xi. Если соответствие не наблюдается, анализируется ошибка между выходным сигналом Yi входным сигналом Xi. В случае большой ошибки происходит корректировка соответствующих весов wi до тех пор пока ошибка не станет равной допустимой величине, процесс обучения останавливается и сеть считается обученной. Затем из базы данных выбирается другой образец Xi+1 и процесс обучения повторяется.

23. Интеллектуальный анализ данных. Управление знаниями.

Системы бизнес-интеллекта (Business Intelligence, BI) - класс инф с-м, который позволяет преобра разрозненные и необраб данные операционной деят-ти предприятия в структурированную инф-цию и знания, использ для принятия управленческих решений.

В отличие от стандартных систем отчетности, BI-системы основаны на технологиях моделир ситуации, поведения объектов и визуализации их деятельности, играют ключевую роль в процессе стратегич планирования корпорации.

BI-системы включают BI-инструменты и BI-приложения.

BI-инструменты включают корпоративные BI-наборы (Enterprise BI Suites, EBIS) и BI-платформы. BI-наборы предназначены для генерации запросов и отчетов. Многомерные механизмы или серверы OLAP, а также реляционные OLAP-механизмы являются BI-инструментами и инфраструктурой для BI-платформ. Большинство BI-инструментов применяются для доступа, анализа и генерации отчетов по данным, которые располагаются в хранилище, витринах данных или оперативных складах данных. BI-платформы – это наборы инструментов для создания, внедрения, поддержки и сопровождения BI-приложений. BI-приложения содержат встроенные BI-инструменты (OLAP, генераторы запросов и отчетов, средства моделирования, статистического анализа, визуализации и Data Mining). Многие BI-приложения извлекают данные из ERP-приложений, которые управляют всеми ресурсами территориально распределенного предприятия. BI-приложения обычно ориентированы на конкретную функцию предприятия или задачу, такие как анализ и прогноз продаж, финансовое бюджетирование, прогнозирование, анализ рисков и другие.

Определения BI-систем

BCF: “Инструменты BI исп-ся для преобразования корпоратив.данных в бизнес-инф-ию, распростр-я бизнес-информации по предпр-ию и помощи лицам, приним.реш-я, в оценке интерпретации этой инф-ии.”

IDC: “Рынок ПО для бизнес-аналитики включ.инструменты и приложения для отслеживания, хранения, анализа, моделир-я и представл данных для поддержки автоматиз проц принятия реш и формирования отчетности”

Gartner: “Рамки традицион.исп-я BI расширяются, теперь BI – это не только отчеты, запросы и оперативная аналитич.обработка, но также и такие возможности как карты ключевых пок-лей (scorecards), приборные панели (dashboards), продвинутая визуализация и предиктивная аналитика.

По оценкам агентства IDC рынок Business Intelligence состоит из 5 классов:

• OLAP-продукты,

• Инструменты добычи данных,

• Средства построения Хранилищ и Витрин данных(Data Warehousing),

• Управленческие информационные системы и приложения,

• Инструменты конечн.пользователя для вып-я запросов и построения отчетов.

В настоящее время среди лидеров корпоративных BI-платформ можно выделить MicroStrategy, Business Objects, Cognos, Hyperion Solutions, Microsoft, Oracle, SAP, SAS Institute.

Gartner Group определяет состав рынка систем Business Intelligence как набор программных продуктов следующих классов:

• средства построения хранилищ данных (data warehousing, ХД);

• системы оперативной аналитической обработки (OLAP);

• информационно-аналитические системы (Enterprise Information Systems, EIS);

• средства интеллектуального анализа данных (data mining);

• инструменты для выполнения запросов и построения отчетов (query and reporting tools).

Представления на белорусском рынке BI-систем:

• EPAM представляет Hyperion® System™ 9, которая внедряется на БМЗ и в концерне «Белнефтехим».

• Фирма ТопСофт представляет модуль Галактика Business Intelligence - комплекс приложений для поддержки принятия решений в сбытовой деятельности. На данный момент Галактика ВI-Сбыт внедрена в РБ в компаниях «British-American Tobacco» и «МАВ» (производство красок).