Краткий курс машинного обучения, или Как создать нейронную сеть для решения задачи по скорингу

Формула скоринга чаще всего представляет из себя следующую линейную модель: Где, — это номер вопроса в анкете, — коэффициент вклада ответа на этот -й вопрос в суммарный скоринг, — количество вопросов или коэффициентов , — ответ на этот вопрос. При этом вопросы могут быть любыми: При этом можно считать, что категориальные вопросы распадаются на столько булевых, сколько категорий присутствует в вариантах ответа например: Выбор модели Теперь самое важное: На сегодняшний день существует множество алгоритмов машинного обучения, на основе которых можно построить скоринг модель: Выбор модели зависит от того, что мы от нее хотим. Во-первых, насколько решения, повлиявшие на результаты модели, должны быть понятными. Другими словами, насколько нам важна возможность интерпретировать структуру модели.

НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В ЗАДАЧАХ КЛАССИФИКАЦИИЦель классификации

Использование нейронных сетей для динамического ценообразования Ярошевич Н. Магистрант, Уральский государственный экономический университет . Динамическое ценообразование является ценовой стратегией, где цена продукта изменяется в зависимости от ожидаемого спроса на данный продукт. В статье приведены преимущества использования нейронных сетей для ценообразования.

Для маркетологов, директоров и владельцев бизнеса, ценообразование ко все большему применению методов и алгоритмов так называемого Эта способность нейронных сетей делает их хорошим кандидатом сети сначала предъявляется некоторый набор обучающих примеров.

Машинное обучение Наталия Ефремова погружает публику в специфику практического использования нейросетей. Добрый день, меня зовут Наталия Ефремова, и я в компании . Сегодня я буду рассказывать про виды нейронных сетей и их применение. Сначала скажу пару слов о нашей компании. Компания новая, может быть многие из вас еще не знают, чем мы занимаемся. В прошлом году мы выиграли состязание . Это международное состязание по распознаванию лиц. В этом же году была открыта наша компания, то есть мы на рынке уже около года, даже чуть больше.

Соответственно, мы одна из лидирующих компаний в распознавании лиц и обработке биометрических изображений. Первая часть моего доклада будет направлена тем, кто незнаком с нейронными сетями. Я занимаюсь непосредственно . В этой области я работаю более 10 лет. Хотя она появилась чуть меньше, чем десятилетие назад, раньше были некие зачатки нейронных сетей, которые были похожи на систему .

Контакты Применение нейронных сетей для реального бизнеса Про нейронные сети уже опубликовано масса подробных статей, которые детально все объясняют с научной точки зрения. Попробуем не вдаваться в подробности, а на бытовом уровне описать то, как можно применять нейронные сети и машинное обучение для реальных задач в онлайн бизнесе и интернет-маркетинге. Нейронные сети — принципиально новый подход в решение задач, которые решались алгоритмическим программированием.

Нет необходимости строить алгоритмы под все возможные случаи развития системы или процессов в системе и стремиться предугадать все варианты и описать логику для них. Нейронные сети позволяют на основе большого числа накопленных данных, самостоятельно найти закономерности и связи в заранее не явных аспектах и использовать эту информацию для дальнейшего прогнозирования, классификации и управления данными и процессами.

Примитивно, можно примерно так описать процесс работы нейронных сетей:

Таким образом, на основании некоторой информации о примере, необходимо Использование нейронных сетей в качестве классификатора используются в решении задач классификации статистическими методами). . поставщик программных продуктов и решений в области бизнес-аналитики.

Клиенты жаловались, мы теряли заказчиков. Логично было бы обновить основные средства. Но мы посчитали, во сколько нам это обойдется, и пошли другим путем. Как это работает. Собрали все данные о работе станков и оборудования, определили, какие параметры в наибольшей степени влияют на вероятность незапланированных поломок или простоев. Например, степень загрязненности смазочных материалов или данные о том, когда мастер-станочник повышал квалификацию в последний раз.

Затем наши инженеры написали программу и ввели в нее собранные данные: Их сбор был самым трудоемким делом и занял около года. Зато теперь программа сама предсказывает поломки. За проект отвечал директор по производству. Статистику собирал главный инженер. Мы сэкономили на инвестициях в основные средства и стали терять меньше заказов.

Дайджест публикаций: Нейронные сети

Как не запутаться в нейросетях Интервью 27 Июля , Их ключевая особенность — способность решать нетривиальные задачи — вызывает много вопросов о том, действительно ли человечество приблизилось к созданию искусственного интеллекта. Разобраться в вопросе корреспонденту ЭТ помог кандидат физико-математических наук, ассистент кафедры системного анализа и ИТ Казанского федерального университета Евгений Разинков.

Расскажите — как Вы связаны с нейронными сетями? Я читаю лекции по машинному обучению, компьютерному зрению и студентам бакалавриата и магистратуры, также провожу открытые для всех желающих семинары по машинному обучению. Все перечисленные дисциплины, так или иначе, связаны с машинным обучением.

Метод коллаборативной фильтрации в рекомендательных системах Взяв контент с одного изображения и стиль от второго, нейронная сеть .. Искусственный интеллект для малого бизнеса: 5 способов применения. бря.

Читайте оригинал статьи в Блоге . Основным драйвером этого процесса является применение искусственного интеллекта, работающего с большими данными, как более эффективной замены человеку. Машины теперь способны решать все больше процессов, за которые раньше отвечали люди. Кроме того, делают это качественнее и во многих случаях дешевле.

О том, что это значит для рынка труда, в июле этого года говорил Герман Греф, выступая перед студентами Балтийского федерального университета им. Товарищи юристы, забудьте свою профессию. В прошлом году юристов, которые у нас готовят иски, ушли в прошлое, были сокращены. У нас нейронная сетка готовит исковые заявления лучше, чем юристы, подготовленные Балтийским федеральным университетом.

Нейронные сети: варианты использования

Кадровая работа: Что представляет собой машинное обучение Благодаря машинному обучению программист не обязан писать инструкции, учитывающие все возможные проблемы и содержащие все решения. Вместо этого в компьютер или отдельную программу закладывают алгоритм самостоятельного нахождения решений путём комплексного использования статистических данных, из которых выводятся закономерности и на основе которых делаются прогнозы.

Технология машинного обучения на основе анализа данных берёт начало в х гг.

НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ПРОГНОЗИРОВАНИИ БИЗНЕС ПРОЦЕССОВ НА ПРИМЕРЕ Алгоритм прогнозирования на основе нейронной сети. Для задания структуры нейронной сети методом итерации были выбраны.

Ильин, В. Ключевые слова: В настоящее время для отечественного бизнеса актуальна проблема выбора методов и инструментов экономического прогнозирования. Искусственные нейронные сети это математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей сетей нервных клеток живого организма. Они показывают хорошие результаты при решении неформализованных или плохо 2 2 формализованных процессов, обладают устойчивостью к частым изменениям среды.

На рисунке 1 изображена общая схема прогнозирования на основе нейронной сети, демонстрирующая алгоритм создания и верификации нейронной сети. Алгоритм прогнозирования на основе нейронной сети. Уровень наблюдения Таблица 1. Прогноз осуществляется на период с января года по 4 4 август года включительно. Перед тем, как приступить к построению нейронной сети, необходимо обработать входные данные.

Таким образом, скользящее окно отразит в себе необходимое количество вариаций множеств данных. Далее происходит непосредственное построение многослойной нейронной сети многослойный персептрон , обучающейся на основе метода обратного распространения ошибки. Данный метод является итеративным градиентным алгоритмом обучения, позволяющим минимизировать среднеквадратичные отклонения текущих значений выходов сети от требуемых. В качестве входных параметров нейронной сети используется скользящее окно, имеющее 12 вариаций множества данных.

Нейронные сети: пример, определение, значение, область применения

К комментариям 1. Исторически в исследованиях искусственного интеллекта было два самых крупных направления: Первое направление основывалось на идее, что можно взять какую-то сложную задачу — например игру в шахматы — и заложить в компьютерную программу опыт лучших шахматистов в виде стратегий, способов оценивания ситуации, правил принятия решений. Экспертные знания в принципе формализуемы, хотя это трудная математическая и программистская задача.

Нейронные сети - исключительно мощный метод моделирования, . Типичный пример сети с прямой передачей сигнала показан на рисунке. Нейроны.

Отбор переменных и понижение размерности Многие понятия, относящиеся к методам нейронных сетей, лучше всего объяснять на примере конкретной нейронно-сетевой программы. Введение В последние несколько лет мы наблюдаем взрыв интереса к нейронным сетям , которые успешно применяются в самых различных областях - бизнесе, медицине, технике, геологии , физике. Нейронные сети вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или управления. Такой впечатляющий успех определяется несколькими причинами: Богатые возможности.

Нейронные сети - исключительно мощный метод моделирования, позволяющий воспроизводить чрезвычайно сложные зависимости. В частности, нейронные сети нелинейны по свой природе смысл этого понятия подробно разъясняется далее в этой главе. На протяжение многих лет линейное моделирование было основным методом моделирования в большинстве областей, поскольку для него хорошо разработаны процедуры оптимизации. В задачах, где линейная аппроксимация неудовлетворительна а таких достаточно много , линейные модели работают плохо.

Кроме того, нейронные сети справляются с"проклятием размерности", которое не позволяет моделировать линейные зависимости в случае большого числа переменных Простота в использовании. Нейронные сети учатся на примерах. Пользователь нейронной сети подбирает представительные данные, а затем запускает алгоритм обучения, который автоматически воспринимает структуру данных.

При этом от пользователя, конечно, требуется какой-то набор эвристических знаний о том, как следует отбирать и подготавливать данные, выбирать нужную архитектуру сети и интерпретировать результаты, однако уровень знаний, необходимый для успешного применения нейронных сетей, гораздо скромнее, чем, например, при использовании традиционных методов статистики.

Нейронные сети привлекательны с интуитивной точки зрения, ибо они основаны на примитивной биологической модели нервных систем.

Искусственная нейронная сеть

Интеллектуальные системы:: Нейронные сети:: Нейронные сети: Главным их отличием от других методов, например таких, как экспертные системы, является то, что нейросети в принципе не нуждаются в заранее известной модели, а строят ее сами только на основе предъявляемой информации.

Бизнес-задача. Рассмотрим Примеры функции активации Для обучения нейронной сети обычно используется метод обратного.

Кто делает нейронные сети, зачем они нужны и сколько денег могут приносить В первой половине года мир услышал о множестве разработок в области нейронных сетей — свои алгоритмы демонстрировали сеть-игрок в го , ряд сервисов для идентификации изображений , стартапы , и другие. и . Что собой представляют нейронные сети и какие задачи они могут решать Нейронные сети — одно из направлений в разработке систем искусственного интеллекта.

Идея заключается в том, чтобы максимально близко смоделировать работу человеческой нервной системы — а именно, её способности к обучению и исправлению ошибок. В этом состоит главная особенность любой нейронной сети — она способна самостоятельно обучаться и действовать на основании предыдущего опыта, с каждым разом делая всё меньше ошибок. Нейросеть имитирует не только деятельность, но и структуру нервной системы человека. Входные данные последовательно проходят обработку на всех слоях сети.

Андрей Калинин отмечает, что нейронные сети способны решать такие же задачи, как и другие алгоритмы машинного обучения, разница заключается лишь в подходе к обучению. Все задачи, которые могут решать нейронные сети, так или иначе связаны с обучением. Среди основных областей применения нейронных сетей — прогнозирование, принятие решений, распознавание образов, оптимизация, анализ данных.

Директор программ технологического сотрудничества в России Влад Шершульский замечает, что сейчас нейросети применяются повсеместно:

Два метода обучения нейронных сетей. Реальные примеры из жизни

Имя пользователя или адрес электронной почты Применение нейронных сетей для задач классификации Методология 2 комментария Версия для печати Решение задачи классификации является одним из важнейших применений нейронных сетей. Задача классификации представляет собой задачу отнесения образца к одному из нескольких попарно не пересекающихся множеств. Примером таких задач может быть, например, задача определения кредитоспособности клиента банка, медицинские задачи, в которых необходимо определить, например, исход заболевания, решение задач управления портфелем ценных бумаг продать купить или"придержать" акции в зависимости от ситуации на рынке , задача определения жизнеспособных и склонных к банкротству фирм.

Цель классификации При решении задач классификации необходимо отнести имеющиеся статические образцы характеристики ситуации на рынке, данные медосмотра, информация о клиенте к определенным классам. Возможно несколько способов представления данных. Наиболее распространенным является способ, при котором образец представляется вектором.

Это могут быть деревья решений, XGBoost, нейронные сети, Мы взяли датасет A, архитектуру нейронной сети B, обучили ее методом C, в итоге на сете Наличие состязательных примеров (adversarial examples): .. Для data scientist"ов, владельцев бизнеса, конечного пользователя .

Далее рассмотрим определение первого множителя формулы 7. Повышение эффективности обучения НС обратного распространения Простейший метод градиентного спуска, рассмотренный выше, очень неэффективен в случае, когда производные по различным весам сильно отличаются. Это соответствует ситуации, когда значение функции для некоторых нейронов близка по модулю к 1 или когда модуль некоторых весов много больше 1.

В этом случае для плавного уменьшения ошибки надо выбирать очень маленькую скорость обучения, но при этом обучение может занять непозволительно много времени. Простейшим методом усовершенствования градиентного спуска является введение момента , когда влияние градиента на изменение весов изменяется со временем. Представление входных данных Основное отличие НС в том, что в них все входные и выходные параметры представлены в виде чисел с плавающей точкой обычно в диапазоне [ В то же время данные предметной области часто имеют другое кодирование.

Так, это могут быть числа в произвольном диапазоне, даты, символьные строки. Таким образом данные о проблеме могут быть как количественными, так и качественными. Рассмотрим сначала преобразование качественных данных в числовые, а затем рассмотрим способ преобразования входных данных в требуемый диапазон. Качественные данные мы можем разделить на две группы: Для рассмотрения способов кодирования этих данных мы рассмотрим задачу о прогнозировании успешности лечения какого-либо заболевания.

Примером упорядоченных данных могут, например, являться данные, например, о дополнительных факторах риска при данном заболевании.

Что такое нейронные сети

Жумангалиева Ж. Ноева Е. УДК

Нейронные сети В последнее время многие исследователи используют Работа [54] описывает метод прогнозирования прибыльности канадских.

Перспективы Искусственные нейронные сети прочно вошли в нашу жизнь и в настоящее время широко используются при решении самых разных задач и активно применяются там, где обычные алгоритмические решения оказываются неэффективными или вовсе невозможными. В числе задач, решение которых доверяют искусственным нейронным сетям, можно назвать следующие: Две архитектуры ще на заре компьютерной эры были намечены два принципиально разных подхода к обработке информации: При этом размер образа может быть на много порядков больше размера символа.

Казалось бы, разница не очень значительна и приводит лишь к несколько большему времени обработки длинных слов, но на самом деле различия в размерах данных имеют принципиальное значение, так как сложность работы с образами возрастает нелинейно при увеличении их разрядности. Если для относительно коротких символов можно описать все возможные над ними операции и создать процессор, который предсказуемым образом обрабатывает все входящие символы, исполняющие роль команд или данных, то реализовать то же самое для образов невозможно, поскольку подобное описание будет расти экспоненциально.

Таким образом, различие между последовательными и параллельными вычислениями заключается в принципиально разных методах постановки и решения задач, связанных с обработкой информации. Основные различия между двумя архитектурами На принципе последовательных вычислений на ограниченных по длине символах основаны компьютеры, реализованные по традиционной архитектуре фон Неймана с алгоритмическими программами, а параллельные вычисления и распознавание образов лежат в основе нейрокомпьютеров, организованных по принципам, схожим с устройством и работой мозга.

Современные электронно-вычислительные машины значительно превосходят людей по способности производить численные расчеты, однако человек может с легкостью и буквально за секунду узнать человека, лицо которого промелькнуло в толпе и с которым он не виделся много лет. В чем же причина столь существенного различия между возможностями двух этих вычислительных моделей? Попытаемся разобраться в этом вопросе с помощью таблицы, в которой собраны основные различия современных компьютеров, прообразом которых послужила машина фон Неймана, и биологических нейронных сетей, лежащих в основе искусственных нейронных сетей.

За счет этого нейрокомпьютеры позволяют добиться фантастической производительности, которая может в миллионы раз превышать производительность традиционных компьютеров с последовательной архитектурой. Преимущества нейросетевого подхода заключаются в следующем: Биологическая эволюция, которая привела к столь эффективным решениям, шла по пути от образов к логике.

Нейронные сети для бизнеса. Станислав Ашманов. eTarget 2018