TIP: Přetáhni ikonu na hlavní panel pro připnutí webu
Článek navazuje na seriál Inteligentní ekonomické systémy a zabývá se metodami prognózování a analýzy dat s využitím neuronových sítí. Přináší nové poznatky získané při realizaci inteligentního prognostického projektu v technické praxi a popisuje demoverzi systému TNeuTest, který navazuje na původní výukový program TNeuron.
V minulé kapitole jsme se seznámili s využitím lineární neuronové sítě pro ekonomické prognózování a faktorovou analýzu. Nyní si probereme další typy sítí a jejich využití v ekonomických úlohách.
V minulé kapitole jsme se seznámili s nejjednodušším typem neuronové sítě - lineární sítí MADALINE. Ukázali jsme si, že touto sítí se dá řešit řada ekonomických úloh. Ve třetí kapitole si probereme další rozsáhlou aplikační oblast využití neuronových sítí - ekonomické prognózování s využitím časových řad...
V minulé kapitole jsme se seznámili se základními principy funkce neuronových sítí a na jednoduchých příkladech jsme si ověřili jejich nejvýznamnější vlastnost, schopnost učit se z příkladů. Použili jsme k tomu lineární neuronovou síť, která se dokázala naučit lineární vztah. V této kapitole si vlastnosti lineární sítě podrobněji popíšeme a především se budeme zabývat jejím využitím v konkrétních ekonomických úlohách. ..
V tomto seriálu bych chtěl zájemce seznámit se základními typy ekonomických úloh, které je možné řešit pomocí neuronových sítí. Pro snadnější pochopení problematiky nabízím volně šiřitelný simulátor neuronové sítě TNeuron s typovými příklady.
Pojem inteligence, umělá inteligence, neuronové sítě obecně, vědy zabývající se problémy inteligence. To vše v novém seriálu.
© 2003–2024 Programujte.com