ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ НА ПРАКТИКЕ
12 Нейронные сети и генетические алгоритмы в настоящее время находят огромное число разнообразных применений. Действительно, в любой области человеческой деятельности есть плохо алгоритмизуемые задачи, для решения которых необходима либо постоянная работа группы квалифицированных экспертов, либо адаптивные системы автоматизации, каковыми являются нейронные сети. Разные компании выбирают разные варианты - одни предпочитают тратить деньги на оплату лучших специалистов и их обучение, другие покупают полностью готовые специализированные нейросетевые системы, а третьи комбинируют эти подходы, создавая собственные системы с нуля или на основе готовых коммерческих пакетов. Каждый из вариантов внедрения новых технологий имеет свои достоинства и недостатки (таб.1, 2, 3, 4):
Таблица 1 - Создание группы экспертов
Таблица 2 - Покупка готовой заказной системы
Таблица 3 - Создание собственной системы «с нуля»
Таблица 4 - Создание системы на основе готовых «нейропакетов»
Из приведенной таблицы видно, что выбор варианта решения должен определяться исходя из целей и возможностей компании. Первые три варианта больше подойдут очень крупным компаниям, планирующим деятельность на 5-10 лет вперед и не ожидающим быстрой окупаемости вложений в новые технологии. По этому пути идут многие западные фирмы, желающие увеличить прибыльность своего бизнеса в условиях жесткой конкуренции. Вариант создания собственной системы на основе готового нейропакета подходит для менее крупных компаний и даже для частных лиц - инвесторов, трейдеров, предпринимателей. Впрочем, имеется и несколько примеров крупнейших концернов, избравших этот вариант и добившихся успеха. Так, например, компания DuPont разработала новый материал - безопасное стекло, используя нейросетевой пакет NeuroShell. Также этот пакет используется в крупных западных банках, таких как Citibank, Security Pacific National Bank, The World Bank, Lloyds Bank, The Federal Reserve Board, Federal Reserve Bank of New York, и в страховых компаниях Royal Insurance, Presidential Life Insurance, New York Life Insurance и других. Ниже будет рассказано об некоторых способах использования нейросетей в различных областях бизнеса и технологий (таблица 5):
Таблица 5 - Использование нейросетей в различных областях бизнеса и технологий
Продолжение таблицы 5
Продолжение таблицы 5
Приведенные выше примеры показывают, что технологии нейронных сетей применимы практически в любой области. В некоторых задачах, таких как прогнозирование котировок или распознавание образов, нейросети стали уже привычным инструментом. Нет сомнений, что повсеместное проникновение новых технологий и в другие области - только вопрос времени. Внедрение новых наукоемких технологий в коммерческой фирме - достаточно непростое дело, требующее, кроме денег и времени, еще и некоторой перемены психологии. Однако, практика показывает, что эти вложения окупаются и выводят компанию на качественно новый уровень.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ Нейронные сети - это обобщенное название нескольких групп математических алгоритмов, объединенных одним общим свойством - умением обучаться на группе примеров, “узнавая” впоследствии черты ранее встреченных образов и ситуаций. Основными предопределяющими условиями их использования являются наличие «исторических данных», используя которые нейронная сеть сможет обучиться, а также невозможность или неэффективность использования других, более формальных, методов. Для того, чтобы сеть можно было применять в дальнейшем, ее прежде надо "натренировать" на полученных ранее данных, для которых известны и значения входных параметров, и правильные ответы на них. Нейросеть может "научиться" даже на массиве сгенерированных случайных чисел. Нейросетевые технологии, применяемые в финансовом и других методах анализа, давно перестали быть модной экзотикой и вызывать недоумение специалистов. В мире накоплен громадный опыт применения нейросетей, сто из ста западных финансовых и промышленных компаний применяют нейротехнологии в том или ином виде. В России же еще недавно найти приличный нейропакет было весьма непросто. Однако к настоящему времени барьер недоверия сломлен, появились обнадеживающие результаты решения различных аналитических задач с элементами нейротехнологий в условиях суровой российской действительности. Сегодня аналитики могут выбрать себе систему построения прогнозов соответственно своему вкусу, кругу решаемых задач. В данной курсовой работе исследована тема использования нейронных сетей в финансах и бизнесе, показано применение нейросетевых технологий на практике, их достоинства и недостатки в зависимости от параметров внедрения. Нейрокомпьютеры позволяют с высокой эффективностью решать целый ряд "интеллектуальных" задач. Это задачи распознавания образов, адаптивного управления, прогнозирования, диагностики и т.д. Нейросети и нейрокомпьютеры представляют собой принципиально новый подход к описанным проблемам. Разработки в области нейрокомпьютеров поддерживаются целым рядом международных и национальных программ. В настоящее время эксплуатируется не менее 50 нейросистем в самых различных областях — от финансовых прогнозов до экспертизы.
12
Популярное: Организация как механизм и форма жизни коллектива: Организация не сможет достичь поставленных целей без соответствующей внутренней... Почему человек чувствует себя несчастным?: Для начала определим, что такое несчастье. Несчастьем мы будем считать психологическое состояние... ©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (1321)
|
Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку... Система поиска информации Мобильная версия сайта Удобная навигация Нет шокирующей рекламы |