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:

Правила проведения родительского собрания
Начало разговора. Главная задача любого информатора - сделать так, чтобы его услышали, то есть в принципе послушали именно то, что он хотел сказать. На решение этой задачи и направленно большинство используемых приемов. Главное требование - начало разговора должно быть кратким, эффективным и четким ...

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 ...

Влияние семьи как социального института на формирование личности ребенка
Среди множества современных социальных институтов семья занимает одно из первых мест. Ее первостепенное влияние на ребенка нельзя отрицать, так как она закладывает фундамент будущей общественной жизни ребенка. Семья – это одна из ветвей воспитания подрастающего поколения, вторая – общественное. Сег ...

Разделы

© 2019 Copyright www.briefeducation.ru