Анализ графиков с помощью Байесовских нейроных сетей.

Анотація

Использование различных методик анализа информации способствует решению актуальной задачи прогнозирования событий в окружающей среде. Поскольку в таких задачах неверный результат может повлечь серьезные последствия, многие крупные компании часто задействуют специальные отделы экспертов для анализа той или иной ситуации. Повышение вычислительных мощностей частично решает лишь проблему обработки данных, но не упрощает их анализ. Несовершенство алгоритмов и недостаточная устойчивость к шумам с каждым новым, более мощным, потоком информации все чаще приводит к неверному результату. Частой ошибкой анализа, является неверно выбранный алгоритм. В связи с большим объемом информации и сопровождающим ее шумом не всегда можно точно определить, какие данные лучше использовать, а какие игнорировать. Для решения таких проблем приходиться прибегать к человеку, который на основе своего опыта может выбрать лучшее или оптимальное решение. Эксперт в первую очередь опирается на свой опыт, в то время как алгоритм просто выполняет заложенный в него сценарий действий, основанный на конечном наборе данных, полученных от тех же экспертов. При этом желательно, чтобы с каждым новым потоком информации алгоритм совершенствовался, однако такая возможность существует далеко не всегда.