Нейронные сети

     При обучении нейронной сети вместо критерия качества в виде наименьших квадратов  можно использовать робастные критерии, дополнительно вести оптимизацию  и других свойств нейронной сети (например, добавляя критерии регуляризации  решения или оптимизации структуры нейронной сети). Алгоритмы обучения нейронной сети при этом остаются неизменными.

     Необходимость решения прямой и обратной задач  обычно требует построения двух моделей. При использовании же нейронных  сетей можно обойтись одной сетью, обученной решать прямую задачу. 

     3. Использование нейронных сетей 

     Нейронные сети могут решать широкий круг задач обработки и анализа данных − распознавание и классификация образов, прогнозирование, управление и т.д. Конкурентами являются классические методы анализа данных: методы статистики, идентификации систем и управления − частично это обрисовано при обсуждении преимуществ нейронных сетей. 

     3.1 Требования к компетенции пользователя 

     Под пользователем здесь понимается человек, непосредственно разрабатывающий  нейросетевые модели, а не конечный пользователь готового нейросетевого "решателя". Несмотря на многочисленные заявления о том, что нейронные  сети доступны пользователям-неспециалистам, реальное положение вещей на самом деле иное. Во-первых, правильную формулировку задачи никакой компьютер за пользователя не сделает, причем под "правильной формулировкой" понимается не только правильность смысловой постановки задачи, но и правильный выбор математического метода решения и его настроек − а это в случае нейронных сетей подразумевает выбор адекватной структуры нейросети, алгоритма обучения, критерия качества решения задачи и и т.д. Конечно, значительная гибкость и универсальность нейроалгоритмов допускает применение по принципу забивания гвоздей микроскопом, но не всегда это приводит к хорошему результату. Во-вторых, имеющиеся автоматические схемы подбора оптимальных настроек нейрометодов не могут найти правильные решения для более-менее сложных задач. Например, соответствующие процедуры в Statistica Neural Networks не умеют хорошо работать с временными рядами, поскольку не используют приведения ряда к стационарному виду. Так что для пользователей-неспециалистов хороших широкопрофильных автоматических инструментов нет. А если делать вручную, то для получения хороших результатов (я остаюсь пока в рамках примера с временными рядами) придется осваивать как теорию статистического прогнозирования временных рядов и соответствующий модуль пакета Statistica (или альтернативную статпрограмму), так и нейросетевые методы и программы. И для иных классов задач грамотное применение нейросетей требует хороших знаний как методов нейроинформатики, так и других методов обработки и анализа данных (статистики, например). 

     3.2 Области применения нейронных  сетей 

     Наверно, в каждой предметной области при  ближайшем рассмотрении можно найти  постановки нейросетевых задач. Вот  список отдельных областей, где решение  такого рода задач имеет практическое значение уже сейчас.

     Экономика и бизнес: предсказание рынков, автоматический трейдинг, оценка рисков невозврата кредитов, предсказание банкротств, оценка стоимости недвижимости, выявление пере- и недооцененных компаний, автоматическое рейтингование, оптимизация товарных и денежных потоков, автоматическое считывание и распознавание чеков и документов, безопасность транзакций по пластиковым картам.

     Медицина: постановка диагноза, обработка медицинских изображений, мониторинг состояния пациента, факторный анализ эффективности лечения, очистка показаний приборов от шумов.

     Авионика: обучаемые автопилоты, распознавание сигналов радаров, адаптивное пилотирование сильно поврежденного самолета, беспилотные летательные аппараты.

     Связь: сжатие видеоинформации, быстрое кодирование-декодирование, оптимизация сотовых сетей и схем маршрутизации пакетов.

     Интернет: ассоциативный поиск информации, электронные секретари и агенты пользователя в Сети, фильтрация информации, блокировка спама, автоматическая рубрикация новостевых лент, адресные реклама и маркетинг для электронной торговли.

     Автоматизация производства: оптимизация режимов производственного процесса, контроль качества продукции, мониторинг и визуализация многомерной диспетчерской информации, предупреждение аварийных ситуаций, робототехника.

     Политологические  и социологические технологии: предсказание результатов выборов, анализ социологических опросов, предсказание динамики рейтингов, выявление значимых факторов, объективная кластеризация электората, исследование и визуализация социальной динамики населения.

     Безопасность  и охранные системы: идентификация личности по отпечаткам пальцев, голосу, подписи, лицу, распознавание голоса, лиц в толпе, распознавание автомобильных номеров, анализ аэрокосмических снимков, мониторинг информационных потоков в компьютерной сети и обнаружение вторжений, обнаружение подделок.

     Ввод  и обработка информации: распознавание и обработка рукописных чеков, платежных, иных финансовых и бухгалтерских документов.

     Геологоразведка: анализ сейсмических данных, ассоциативные методики поиска полезных ископаемых, оценка ресурсов месторождений.

     Обилие  приведенных выше применений нейронных  сетей - не рекламный трюк. Просто нейросети - это новый, гибкий и мощный инструмент решения разнообразных задач обработки и анализа данных. [3] 

     Заключение 

     Развитие нейронных  сетей вызвало немало энтузиазма и критики. Некоторые сравнительные  исследования оказались оптимистичными, другие - пессимистичными. Для многих задач, таких как распознавание образов, пока не создано доминирующих подходов. Нужно пытаться понять возможности, предпосылки и область применения различных подходов и максимально использовать их дополнительные преимущества для дальнейшего развития интеллектуальных систем.

     Множество надежд в отношении нейронных  сетей сегодня связывают именно с аппаратными реализациями, но пока время их массового выхода на рынок, видимо, еще не пришло. Они или  выпускаются в составе специализированных устройств, или достаточно дороги, а зачастую и то и другое. На их разработку тратится значительное время, за которое программные реализации на самых последних компьютерах оказываются лишь на порядок менее производительными, что делает использование нейропроцессоров нерентабельным. Но все это только вопрос времени — нейронным сетям предстоит пройти тот же путь, по которому еще совсем недавно развивались компьютеры, увеличивая свои возможности и производительность, захватывая новые сферы применения по мере возникновения новых задач и развития технической основы для их разработки.

     Сегодня нейронные сети используются для работы в относительно узких областях, и неизвестно, доверят ли им когда-нибудь решение вопросов, которые требуют понимания социального контекста. Между тем нейронные сети уверенно продолжают проникать в нашу жизнь, и примеров тому немало. 

     Список  использованной литературы 

1) www.fos.ru./pedagog/9363.html

2) www.nekata.ru/index.php?show_section=155

3) www.neuropro.ru/neu4.shtml