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:
Виды заикания, причины возникновения
Заикание является одним из наиболее сложных и длительно протекающих речевых нарушений. В соответствии с определением, приведенным в заикание - это нарушение темпа, ритма и плавности речи, обусловленное судорожным состоянием мышц речевого аппарата. Беляева Л. И и Дьякова Е. А, отмечают, что внешнее ...
Понятие контроля и его функции в обучении
Обучение не может быть полноценным без регулярной и объективно информации о том, как усваивается учащимися материал, как они применяют полученные знания для решения практических задач. Контроль знаний и умений - один из важнейших элементов учебного процесса, основное назначение которого заключается ...
Опыт социально-педагогической
поддержки в г. Белгород
Опыт работы социальных педагогов в школах г. Белгорода показывает, что свою работу по социально-педагогической поддержке детей группы риска они строят на создании стройной системы документации по данной проблеме, в которую входят (по отдельным папкам): 1. Тексты административных документов по социа ...