Нейроннoсетевые пакеты

Это широкий класс разнообразных систем, представляющих собой иерархические сетевые структуры, в узлах которых находятся так называемые нейроны. Сети тренируются на примерах, и во многих случаях дают хорошие результаты предсказаний. Основными недостатками нейронных сетей являются необходимость иметь очень большой объем обучающей выборки, а также трудности в интерпретации результатов. Тренированная нейронная сеть представляет собой "умный черный ящик", работу которого невозможно понять и контролировать.

Примеры нейронно-сетевых пакетов:

BrainMaker (CSS, USA)

NeuroShell (Ward Systems Group, USA)

OWL (Hyperlogic, USA)

Пакеты, реализующие алгоритмы "Decision trees".

Деревья решения являются одним из наиболее популярных подходов к решению задач Data Mining. Этот метод используется только для решения задач классификации. Это является его серьезным ограничением. Результатом работы метода является иерархическая древовидная структура классификационных правил типа "IF...THEN...". Для принятия решения, к какому классу отнести некоторый объект или ситуацию, требуется ответить на вопросы, стоящие в узлах этого дерева, начиная с его корня. Вопросы имеют вид "значение параметра A больше x?". Если ответ положительный, осуществляется переход к правому узлу следующего уровня, если отрицательный — то к левому узлу; затем снова следует вопрос, связанный с соответствующим узлом. Достоинством метода является естественная способность классификации на множество классов.

Примеры систем:

C5.0 (Rule Quest, Australia)

SIPINA (University of Lyon, France)

IDIS (Information Discovery, USA)