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:

Предупреждение депривации в образовательном процессе
По результатам современных, педагогических исследований установлено, что в любом образовательном учреждении, с любим составом учащихся, в процессе обучения есть факторы, которые приводят к депривации. Однако в процессе явления депривации во взаимодействии с педагогом, все участники взаимодействия к ...

Использование исторических задач в процессе обучения
Задача - вопрос, требующий нахождения решения по известным данным с соблюдением известных условий. На рубеже XX - XXI веков в гуманитарной образовательной практике широкое распространение получили исторические задачи. Причем, они полностью отвечали критериям научного определения: наличие вводной ин ...

Методика системного анализа и оценки эффективности проведения урока физической культуры
Последовательность определения итоговой оценки 1. Оценки отдельных составляющих в каждом из восьми разделов выставляются по 5-балльной шкале. 2. Сумма оценок, деленная на число учитываемых показателей в разделе, определяет общую оценку за раздел. Оценка за восьмой раздел умножается на 2. 3. Сумма о ...

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