Сортировать: по дате добавления | по просмотрам | по алфавиту

4.3 Системы интеллектуального анализа данных. Извлечение знаний из данных. ч.2

Сравните с точки зрения наглядности и объяснимости два способа представления знаний, которые выявил компьютер на основе анализа результатов деятельности интернет-магазина (это еще одно пояснение термина «знания в явной форме»): 1) Представление с помощью логических правил «Если.. То»: «Если А > 250 (средний объем заказов покупателя > 250 руб) И В > 4 (частота покупок > 4 в месяц), То С = 2 (класс покупателя = 2) с долей уверенности =... Подробнее

4.4. Машинное обучение на примерах. Нейронные сети. ч.1

Обучение на примерах предполагает предъявление системе некоторых примеров – объектов с известными характеристиками. Например, предъявление объектов, принадлежащих нескольким классам, позволяет выявить правила классификации, по которым можно вновь исследуемый объект отнести к тому или иному классу. Такая задача, которая состоит в отнесении объектов по данным, которые их характеризуют, к одному из заранее известных классов, называется задачей распознавания образов. Примерами этой... Подробнее

4.4. Машинное обучение на примерах. Нейронные сети. ч.2

Нейрон получает на входе сигналы x1, x2, x3,…, xN. И суммирует их с весовыми коэффициентами w: s = ∑wixi Однако на выходе нейрона присутствует сигнал только тогда, когда s больше или меньше какого-то порога. Точнее существует некоторая функция активации y = f(s), которая преобразует s в 1 (есть сигнал) или 0 (нет сигнала). Если на выходе нейрона есть сигнал, то говорят, что данный нейрон возбужден. Распространены такие функции активации [12]: ступенчатая пороговая: y... Подробнее

4.4. Машинное обучение на примерах. Нейронные сети. ч.3

В [12] приводится такая рекомендация об объеме обучающей выборки: при допустимости 10% ошибок число учебных образцов должно быть в 10 раз больше числа имеющихся в сети весовых коэффициентов. Если на рисунке 4.4. посчитать число синаптических входов нейронов скрытого и выходного слоя – 21 , то можно предположить что объем обучающей выборке согласно этой рекомендации должен содержать не менее 210 образцов. В заключение отметим, что рассмотренный тип НС является не единственным,... Подробнее

Резюме к 4 главе

1. В ИИС можно выделить три стратегии получения знаний, т.е. «обучения» системы: - приобретение знаний в СОЗ из источников; - формирование знаний в системах интеллектуального анали-за данных; - машинное обучение (на примерах). 2. В процессе приобретения знаний решаются две задачи - по-лучение, т.е. извлечение знаний из источников и их систематиза-ция (структуризация). При извлечении знаний происходит взаимодействие с источни-ком (источниками) знаний с целью получить... Подробнее

Заключение

В заключение изложения теоретического материала по дисци-плине можно сформулировать следующие выводы. 1. Дисциплина «Интеллектуальные информационные систе-мы» содержит в себе те сведения, которые будут полезны в дея-тельности специалиста, занимающегося вопросами разработки и эксплуатации экономических информационных систем. 2. Понимание возможностей и особенностей ИИС позволяет по-новому взглянуть на проблемы экономических хозяйствующих субъектов, предложить новые технологии... Подробнее

Аннотации статей

[Все аннотации]
Нейросети контролируют территории и стройплощадки, искусственный интеллект принимает решения

Компания «Стрэйтинтел» провела испытания искусственной нейронной сети для контроля территории. Нейросеть подключаясь к камерам наблюдения автоматически обнаруживает посторонние предметы, людей,... Подробнее

Платформы и конструкторы чат-ботов

Представлены некоторые российские и зарубежные платформы и конструкторы для создания чат-ботов, которые позволят автоматизировать решение своих бизнес-задач, общение с клиентами, он-лайн... Подробнее

Системный инжиниринг цифровых платформ

Аннотированное содержание лекционного материала по дисциплине "Системный инжиниринг цифровых платформ" Подробнее

Цифровые платформы

Приведен обзор современных научных публикаций по тематике Digital Platforms, ссылки на первоисточники  Подробнее




Рекомендовано:
Робот - мойщик окон

Это, на самом деле, крутая штука
ЗДЕСЬ


Популярные статьи

2.2. Формирование и анализ системы целей. Дерево целей и задач
3.1. Понятие модели и классификация моделей
5.2. Методы анализа количественного влияния факторов на изменение показателей
5.3. Методы комплексной оценки хозяйственно-финансовой деятельности
3.6. Модель типа «черный ящик», модели состава и структуры
5.1. Предмет, задачи, способы и приемы экономического анализа
4.2. Типы шкал для характеристики и оценки альтернатив
1.1. Понятие и особенности интеллектуальных информационных систем
4.1. Постановка задачи принятия решения
4.4. Оптимизация векторного критерия. Парето-оптимальные решения