BriefEducation
Образование: теория и практика » Автоматизированная система оценки качества деятельности преподавателей кафедры "Информационные системы в экономике" » Применение интеллектуальных систем для анализа данных

Применение интеллектуальных систем для анализа данных

Страница 2

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.

Страницы: 1 2 

Материалы по педагогике:

Постановка оперативных целей обучения и выбор источников информации
Если проанализировать стратегические цели, стоящие перед высшей школой, – всестороннее развитие личности, гарантирующее готовность к профессиональной деятельности –, то реализация этих целей возможна лишь на пути усвоения студентами суммы знаний, умений и навыков, определенных учебными программами. ...

Всё для фронта, всё для победы
Личный указ Сталина был – восстановить завод за 12 месяцев. При ударном труде работников и рабочих строительство закончили на 5 месяцев раньше. Сами работники с гордостью говорили так: "На 5 месяцев раньше дали продукцию фронту". На всех основных работах были заняты специалисты, эвакуиров ...

Цели образовательной системы
Цели образовательной системы - это конкретное описание программы развития человека средствами образования, описание системы знаний, тех норм деятельности и отношений, которыми должен овладеть обучающийся по окончании учебного заведения. Неоднократно предпринимались попытки представить такую програм ...

Разделы

© 2026 Copyright www.briefeducation.ru