Применение интеллектуальных систем для анализа данных

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

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:

Методические рекомендации по изучению темы «Системы счисления»
Ученики, безусловно, знакомы с записью чисел как римскими, так и арабскими цифрами. Они привыкли видеть римские цифры в обозначении глав в книге, в указании столетий (XX в.) и в некоторых других нумерациях. Математические расчеты они всегда производили в арабской системе чисел. В данной теме учител ...

Протокол оценки домашнего режима 2-3 младших школьников
ФИ – Боровик Денис Возраст – 9 лет Класс – 2 класс Время утреннего подъема – 7: 00, встает без помощи родителей, гуляет с собакой вокруг дома, пока мама варит кашу. Время завтрака – 7: 30, кушает каши, иногда мама жарит яичницу с сосисками. Время затрачиваемое на путь от дома до школы – 1 час Длите ...

Виды индивидуальной формы обучения
Данная форма организации учебного процесса широко применяется в европейских вузах, но пока не получила распространения в отечественной высшей школе. Феномен тьюторства, происходит из Великобритании и зародился примерно в XIV веке в классических английских университетах - Оксфорде и Кембридже. С это ...

Разделы

• Главная
• Развитие познавательных интересов на уроках
• Образование как ценность
• Информатизация образования
• Образование как система и процесс
• Методологические основы педагогики
• Нравственно-этическое воспитание детей
• Образование: теория и практика
• Карта сайта
• Контакты