Типовые информационные технологии, используемые на стратегическом уровне управления ESS (нейротехнологии)

Рассказывать первую часть вопроса 20

Нейросетевые технологии, предназначены для воспроизведения неосознанных мыслительных усилий человека (например, человек плохо знает, как он узнает цвет предмета). Такого рода технологии используются для распознавания каких-либо событий или предметов. С их помощью можно воспроизвести многочисленные связи между множеством объектов.

Принципиальное отличие искусственных нейросетей от обычных программных систем, например экспертных, состоит в том, что они не требуют программирования. Они сами настраиваются, т.е. обучаются тому, что требуется пользователю. Нейронные сети в искусственном интеллекте – это упрощенные модели биологических нейронных сетей. Естественно, структура человеческого мозга гораздо более сложная и воспроизвести ее сегодня не представляется возможным.

Узлы сети – НЕЛИНЕЙНЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ!

Обучение нейронной сети состоит из нахождения коэффициентов (весов) W_i для каждой нейронной связи. Оно производится либо с помощью специализированных программных пакетов, реализующих нейросеть, либо с использованием специализированных аппаратных средств. Алгоритм обучения приведен на рисунке ниже.

Рассмотрим решение практической задачи – прогноз средней стоимости 1 кв.м жилой недвижимости через неделю. Входные/выходные данные: индекс инфляции, средняя стоимость кв.м в Москве в рублях за полтора года, курс USD и Евро.

По значениям средней стоимости недвижимости, уровню инфляции, курсу доллара и евро в конкретный момент времени, рассчитывается стоимость недвижимости через неделю. Данная задача была реализована с помощью трехслойной нейронной сети. Входной информацией являлось: стоимость 1 кв.м недвижимости, скорость и ускорение изменения стоимости, уровень инфляции, курс USD и евро. В нашем примере первый слой рассматриваемой нейронной сети состоит из 6 нейронов, второй из 12, третий и одного нейрона. В результате бучения в течении 7 минут были получены следующие результаты.

На рисунке ниже показаны результаты прогнозирования. Из графика видно, что данная нейронная сеть давала вполне удовлетворительные результаты (ошибка не более 2%) первые два месяца после обучения.

Известны следующие основные сферы применения нейросетей:

1. Экономика и бизнес: предсказание поведения рынков, предсказание банкротств, оценка стоимости недвижимости, автоматическое рейтингование, оценка кредитоспособности, прогнозирование курса валют.

2. Медицина: обработка медицинских изображений, диагностика.

3. Интернет: ассоциативный поиск информации.

4. Автоматизация производства: оптимизация режимов производственного процесса, диагностика качества продукции, предупреждение аварийной ситуации.

5. Политические технологии: обобщение социологических опросов.

6. Безопасность и охранные системы: системы идентификации личности, распознавание автомобильных номеров, распознавание аэрокосмических снимков.

7. Геологоразведка: анализ сейсмических данных, оценка ресурсов месторождений.

21. Типовые информационные технологии, используемые на стратегическом уровне управления ESS – ExecutiveSupport Systems (экспертные системы)

Рассказывать первую часть вопроса 20