Нейросети - применение

Нейросети используются для анализа рынков, прогнозирования изменений цен на акции, валюты, товары и другие активы. Некоторые направления применения:

Управление рисками — способность нейросетей обрабатывать огромное количество данных помогает выявить в их потоке закономерности и аномалии — признаки потенциальных рисков.

Персонализация услуг — искусственный интеллект позволяет анализировать предпочтения банковских клиентов, основываясь на информации об их возрасте, поле, финансовых привычках и интересах, и формировать персонализированные предложения по кредитам и другим банковским продуктам.

Инвестиции и портфельное управление — нейросети выявляют актуальные закономерности и тенденции в экономической деятельности, используют полученную информацию для автоматизированного принятия торговых решений.

Выявление мошенничества — нейросети способны выявлять подозрительные модели поведения и транзакции, помогая эффективно бороться с мошенничеством в страховании.

Образование

Нейросети помогают персонализировать обучение, создавать индивидуализированные учебные материалы. Некоторые направления применения:

Создание тестов и контрольных работ — ИИ может быстро генерировать качественные вопросы и варианты ответов по любой теме.

Создание презентаций и визуальных материалов — нейросети упрощают создание визуального контента для уроков.

Объектно-ориентированное программирование
В языке KRL впервые была сделана попытка собрать воедино результаты выполненных ранее исследований о структурировании элементов знаний и реализовать их в виде единой системы [Bobrow and Winograd, 1977]. Создание системы преследовало не только теоретические цели, но и имело достаточно четкую практическую направленность
Использование нейросетей для анализа звуковой информации
Современные цифровые вычислительные машины намного превосходят человека по способности производить числовые и символьные вычисления, однако отличаются крайне низкой эффективностью в задачах, связанных с обработкой данных, представленных большим количеством нечеткой и неполной информации (например, распознавания образов), тогда как мозг живых существ, каждый элемент которого обладает сравнительно низким быстродействием, справляется с такими задачами за доли секунды. Приняв гипотезу, что обработка информации мозгом осуществляется путем передачи электрохимических сигналов между отдельными вычислительными элементами, возникает вопрос, а можно ли искусственно смоделировать такую вычислительную систему? Таким образом, в классической работе МакКаллока и Питтса 1943 г. впервые было обозначено новое научное направление - теория нейронных сетей. В работе утверждалось, что, в принципе, любую арифметическую или логическую функцию можно реализовать с помощью простой нейронной сети.

Определение нейрокомпьютера
Распознавание речи
Проблемы, возникающие при распознавании речи

Обзор алгоритмов распознавания речи
Синтез речи
Принципы построения самообучающихся систем
Система распознавания речи как самообучающаяся система
Возможность использования нейросетей
Модель системы анализа речи

Ввод звукового сигнала
Критерии выбора модели нейросети
Архитектура нейросети
Обучение нейросети
Проблемы, возникающие при обучении слоя Кохонена

Модель синтеза речи
Экспериментальная проверка модели
Модель нейросети
Обучение системы с одним эффектором
Обучение системы при малом размере обучающей выборки
Заключение
Сети с латеральным торможением (карты признаков Кохонена)

Многослойный персептрон
Теория адаптивного резонанса
Генетические алгоритмы
Работа со звуком на платформе Windows

Формат звуковых файлов Microsoft Wave
Список использованных источников
Язык Пролог для искусственного интеллекта
Понятно, что примитивная оптимизация целевой функции, принимающей только два значения: «хорошо» и «плохо», может быть использована лишь на начальной стадии изучения и применения принципов нейросети. В частности, на таких принципах строится модель собачки Павлова, демонстрирующая условный рефлекс при предъявлении этикетки «Pedigree»
Нейроинформатика
Информатика стремительно меняет свое лицо - только успевай приспосабливаться. Развивается все: и возможности компьютеров растут, и новые программные продукты открывают целый мир ранее недоступных интеллектуальных услуг, и меняются стили программирования - объектный подход, визуальное программирование и прочая, и прочая, и прочая...
Нейроинформатика - один из новых ликов информатики. Это область науки и интеллектуальной практики, переживающая период экспоненциального роста: растет число вовлеченных людей и публикаций, журналов и лабораторий, вложений и изобретений.
Чем это кончится? Поживем - увидим. А пока будем работать сами и изучать чужие результаты, чтобы не отстать, не остаться на перроне, глядя вслед уходящему поезду научно-технического прогресса.

Введение: НЕЙРОКИБЕРНЕТИКА, НЕЙРОИНФОРМАТИКА, НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ
Темп прогресса в науке
Отступление I: Российская физиология и прогресс мировой науки
Real World Computing (RWC)
Нейрокибернетика

Нейроинформатика
Отступление 2: нейронная бомба и психотронное оружие
Нейрокомпьютеры: необходима осторожность
Научно-технический прогресс и целеполагание (вместо заключения)
Нейробум: поэзия и проза нейронных сетей
Элементы нейронных сетей
Архитектура нейронных сетей

Существуют ли функции многих переменных ?
Универсальные аппроксимационные способности произвольной нелинейности и обобщенная теорема Стоуна
Точное представление многочленов
Нейронные сети - универсальные

Решение задач нейронными сетями
Настройка одноэлементных систем для решения задач
Сети Хопфилда
Сети Кохонена для кластер-анализа и классификации без учителя

Обучение нейронных сетей как минимизация функции ошибки
Граф вычисления сложной функции
Вычисления на ориентированном графе
Производная сложной функции одного переменного
Двойственное функционирование и быстрое дифференцирование

Сложность вычисления функции и ее градиента
Двойственность по Лежандру и смысл двойственных переменных
Оптимизационное обучение нейронных сетей

Сложные системы
Принципы информационного кибернетического моделирования
Типы информационных моделей

Возможности регуляризации обратной задачи
Итоги
Нейронные сети в информационном моделировании
Характер приближений в информационных моделях
Ошибка обучения и ошибка обобщения

Прямые, обратные и комбинированные задачи информационного моделирования
Некорректность обратной задачи
Регуляризация в нейросетевых моделях
Дифференцированная оценка степени
Метод дифференциальной оценки степени некорректности задачи
Пример выявления области некорректности в модельной задаче
Прикладное информационное моделирование

Описание инженерной системы
Нейросетевая информационная модель системы
Интегральная оценка корректности модели
Прикладная нейросетевая модель для прямой задачи

Введение
Экспертные системы, созданные на основе нейросетевой технологии группой "НейроКомп"
Прогнозирование осложнений инфаркта миокарда.

Система назначения оптимальной
Система дифференциальной диагностики "острого живота".
Нейросети для изучения иммунореактивности

Архитектура нейронной сети
Функционирование нейрона
Функционирование нейросети
Общая схема обучения нейронной сети
Методологические аспекты обучения нейросетей
Тестирование примеров

Создание медицинских нейросетевых экспертных систем
Постановка задачи
Представление обучающих данных
Инициализация нейронной сети

Стратегия и тактика обучения нейронных сетей
Изменение весов классов.
Разделение задачи.
Тактика обучения.
Дополнительные возможности нейросетей и автоматизированные стратегия и тактика обучения
Вычисление информативности обучающих параметров и минимизация их набора.
Подстройка параметров примера для получения требуемого ответа нейросети.
Автоматическое задание стратегии обучения.

Погрешности в нейронных сетях
Введение
Два базовых подхода к оценкам погрешности

Структура сети
Типы погрешностей
Обсуждение
Заключение.
Метод обратного распространения точности для гарантированных интервальных оценок
Метод обратного распространения
Анализ реализуемости сетей с собственными

Гипотеза о скрытых параметрах
Теорема о скрытых параметрах
Транспонированная задача линейной регрессии

Интерполяция свойств химических элементов

Нейронные сети ассоциативной памяти
Введение
Постановка задачи

Ортогональные сети
Тензорные сети
Сети для инвариантной обработки изображений
Численный эксперимент

Сколько нейронов нужно использовать?

Процедура контрастирования
Контрастирование на основе оценки
Контрастирование без ухудшения
Логически прозрачные нейронные сети
Заключение