logo
лекции Войнов

1.3.6. Нейросетевые технологии

Нейросетевые технологии, наряду с технологиями экспертных систем, представляют собой еще одно направление искусственного интеллекта, практически реализуемое в организационно-экономической сфере.

33

Нейросетевые технологии основаны на применении алгоритмов нейронных

сетей. В этих алгоритмах используются специальные математические методы распознавания образов и самообучения. Отличительной чертой нейронных сетей является их способность менять свое поведение (обучаться) в зависимости от изменения внешней среды, извлекая скрытые закономерности из потока данных. При этом алгоритмы обучения не требуют каких-либо предварительных знаний о существующих в предметной области взаимосвязях - необходимо только подобрать достаточное число примеров, описывающих поведение моделируемой системы в прошлом. Нейросетевые технологии могут быть использованы при решении аналитических, исследовательских и прогнозных задач, связанных с обширными информационными потоками.

Нейросетевая технология обладает двумя характерными свойствами:

Эти свойства открывают перед нейросетевыми технологиями широкие возможности применения в качестве аналитических инструментов в таких плохо формализованных областях, как анализ финансовой и банковской деятельности. Любая задача, связанная с использованием финансовых средств на валютном рынке или рынке ценных бумаг, сопряжена с риском и требует тщательного анализа прогноза. В настоящее время точность прогноза, получаемого с помощью нейросетевых технологий, достигает 95%. Среди перспективных направлений использования нейросетевых технологий можно назвать создание компьютерных моделей поведения клиента для оценки риска или перспективности работы с конкретными клиентами. Например, можно проанализировать прежние сделки и на этой основе оценить вероятность того, согласится ли конкретный клиент на то или иное предложение.