Нейросетевые технологии

Нейросетевые технологии в финансово-экономической деятельности.

План.

• «Искусственный интеллект».
• Нейросетевые технологии и их свойства.

«Искусственный интеллект» - это область исследований, в рамках которых разрабатываются модели и методы решения задач, традиционно считавшихся интеллектуальными и не поддающимися автоматизации.

Интеллектуальной может считаться такая искусственно созданная система, для которой выполняется тест Тьюринга, состоящий в следующем: Испытатель через посредника общается с невидимым для него собеседником – системой. Интеллектуальной может считаться та система, которую испытатель в процессе такого общения не может отличить от человека.

В интеллектуальных системах реализуется попытка осуществить моделирование интеллектуальной деятельности человека. Мозг человека моделируется сетью идеальных нейронов.

Основная идея, лежащая в основе создания нейросетей базируется на теореме Мак-Каллока и Титтса. Эта теорема утверждает, что любую вычислимую функцию можно реализовать с помощью сети идеальных нейронов. Компьютеры новой архитектуры, воплощающие данную идею, получили название нейрокомпьютеры.

Нейронные сети – обобщенное название групп алгоритмов, которые умеют обучаться на примерах, извлекая закономерности из потока данных.

Компьютерные технологии, получившие название нейросетевых, работают по аналогии с принципами функционирования нейронов головного мозга человека.

С середины 1980-х годов нейронные сети начали использоваться на Западе преимущественно в финансовых и военных приложениях. Однако они были дорогостоящими.

Ситуация изменилась в начале 90-х годов, когда появилось новое поколение нейросетевых технологий. Одним из лидеров стал нейросетевой пакет Brain Maker американской фирмы California Scintific Software. Разработанный по заказу военных этот пакет был адаптирован для бизнес-приложений.

Нейросетевая технология обладает двумя чрезвычайно полезными свойствами:

• способностью обучаться на конкретном множестве примеров;
• умением стабильно распознавать, прогнозировать новые ситуации.

Среди перспективных направлений использования нейросетевых технологий можно назвать создание компьютерных моделей поведения клиента для оценки риска или перспективности работы с конкретными клиентами. Например, можно проанализировать прежние сделки и на этой основе оценить вероятность того, согласится ли конкретный клиент на то или иное предложение.

Любая задача, связанная с использованием финансовых средств на валютном рынке или рынке ценных бумаг, сопряжена с риском и требует тщательного анализа и прогноза. Точность прогноза, с помощью нейросетевых технологий уже превысила 95%.

На мировом рынке аналитического программного обеспечения представлен широкий спектр нейросетевых технологий, начиная от систем, ориентированных на суперкомпьютеры, до недорогих нейропакетов, работающих на ПК.

Массовое применение – вопрос ближайшего будущего.