Нейросети представляют собой математическую структуру, имитирующую некоторые аспекты работы человеческого мозга и демонстрирующие такие его возможности, как способность к неформальному обучению, способность к обобщению и кластеризации неклассифицированной информации, способность самостоятельно строить прогнозы на основе уже предъявленных временных рядов. Главным их отличием от других методов, например таких, как экспертные системы, является то, что нейросети в принципе не нуждаются в заранее известной модели, а строят ее сами только на основе предъявляемой информации. Именно поэтому нейронные сети и генетические алгоритмы вошли в практику всюду, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации, управления — иными словами, в области человеческой деятельности, где есть плохо алгоритмизуемые задачи, для решения которых необходимы либо постоянная работа группы квалифицированных экспертов, либо адаптивные системы автоматизации, каковыми и являются нейронные сети.
Нейронная сеть обучается решению задачи на основании некоторой обучающей выборки – «задачника», состоящего из набора пар «вход–требуемый выход», и далее способна решать примеры, не входящие в обучающую выборку, другими словами нейронная сеть сама становится экспертом.
Таблица 1.4 – Преимущества и недостатки применения нейронных сетей для решения задач оценки и прогнозирования
|
Достоинства метода |
Недостатки метода |
|
1 Возможность использования опыта. 2 Возможность обработки и запоминания эмпирических данных о деятельности объекта. 3 Возможность оперативного дообучения. 4 Возможность определения значимости входных показателей. 5 Возможность работы с зашумленными и неполными данными. |
1 Логическая непрозрачность получаемых результатов. 2 Получаемые результаты заведомо содержат ошибку. |
В экономике и бизнесе методы искусственного интеллекта применяется для предсказания рынков, автоматического дилинга, оценки рисков невозврата кредитов, предсказания банкротств, оценки стоимости недвижимости, оптимизации портфелей, товарных и денежных потоков. В дипломном проекте мной рассмотрено применение нейронных сетей в рейтинговой оценке качества деятельности преподавателей кафедры «Информационные системы в экономике» Алтайского государственного технического университета им. И.И. Ползунова.
Выводы:
- подробно рассмотрены роль и деятельность кафедры;
- смоделированы внутренние и внешние процессы;
- определены квалификационные требования преподавателей и проанализированы критерии их деятельности;
- изучен отечественный и зарубежный опыт оценки квалификации ППС;
- рассмотрен обзор существующих методик по рейтингу преподавателей вузов.
Материалы по педагогике:
Основные направления работы с устаревшими словами в
семье и в дошкольном учреждении
Дети 5-7 лет очень любят сказки, стихи, былины. Они привлекают их внимание, становятся любимыми на долгие годы, требуют встречи с ними вновь и вновь. Но практика показывает, что дошкольники сами не способны понять значение многих слов и выражений, поэтому здесь требуется помощь взрослых. Для того ч ...
Понятие текстовой задачи и ее роли в курсе
математики
Решая задачи, учащиеся приобретают новые математические знания, готовятся к практической деятельности. Задачи способствуют развитию их логического мышления. Большое значение имеет решение задач и в воспитании личности учащихся. Поэтому важно, чтобы учитель имел глубокие представления о текстовой за ...
Примерный план занятий ИЗО на декабрь
Данный план представлен, в соответствии, с программой занятий по изобразительной деятельности, уже используемой в детских садах, в частности в ДОУ 2055. В таблице 1. представлены занятия на зимний месяц, декабрь, как наиболее актуальные на сегодня темы. Таблица 1. – План ИЗО для ДОУ Месяц Название ...