Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks: Методология и технологии современного анализа данных.


Боровиков - Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks

За последние несколько лет интерес к нейронным сетям существенно возрос: они применяются в финансах, бизнесе, медицине, промышленности, технике, геологоразведке и других областях. Нейронные сети используются везде, где требуется решать задачи прогнозирования, классификации или управления, поскольку они применимы практически в любой ситуации, когда имеется связь между переменными-предикторами (входными переменными) и прогнозируемыми переменными (выходными переменными), даже если эта связь имеет сложную природу и ее трудно выразить в обычных терминах корреляций или различий между группами.

 

 

 

Методы нейронных сетей могут использоваться независимо или служить прекрасным дополнением к традиционным методам анализа данных. Большинство статистических методов связано с построением моделей, основанных на тех или иных предположениях и теоретических выводах (например, в предположении, что искомая зависимость является линейной или переменные имеют нормальное распределение).

Нейросетевой подход свободен от модельных ограничений, он одинаково годится для линейных и сложных нелинейных зависимостей и особенно эффективен в разведочном анализе данных, когда необходимо выяснить, имеются ли вообще зависимости между переменными. Сила нейронных сетей заключается в их способности самообучаться. Процедура обучения состоит в настройке синаптических весов с целью минимизации функции потерь.

В данной книге для построения нейронных сетей используется пакет STATISTICA Neural Networks, имеющий удобный интерфейс и позволяющий проводить исследования в диалоговом режиме. Все диалоговые окна и подсказки, включая электронную справочную систему, полностью переведены на русский язык и доступны пользователям.

Нейронные сети STATISTICA это единственный в мире программный продукт для нейросетевых исследований, полностью переведенный ни русский язык (Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks StatSoft).

Существенным преимуществом пакета STATISTICA Neural Networks является то, что он естественным образом встроен в мощный арсенал аналитических средств программы STATISTICA. Именно сочетание классических и нейросетевых методов дает нужный эффект.

Настоящая книга состоит из одиннадцати глав.

В первой главе мы описываем основные понятия анализа данных, во второй даем введение в теорию вероятностей.

Третья глава содержит теоретическое введение в нейронные сети. Заметим, теория вероятностей является основанием нейронных сетей. Эта глава необходима для углубленного понимания методов и принципов работы нейронных сетей. В ней мы описываем знаменитую формулу Байеса и правило оптимальной байесовской классификации.

Четвертая глава содержит общий обзор нейронных сетей, реализованных в STATISTICA Neural Networks, знакомит читателя с интерфейсом программы, опциями, помогает усвоить основные направления анализа.

В пятой главе читатель учится делать первые шаги в STATISTICA Neural Networks.

В шестой главе описываются дальнейшие возможности нейронных сетей. Подробно рассматриваются сети на основе радиально базисных функции, описываются многослойные персептроны, самоорганизующиеся карты, вероятностные и обобщенно-вероятностные модели. Рассказывается, как построить сеть с помощью Мастера решений, удобного средства проведения нейросетевого анализа для начинающих пользователей; дается представление о генетических алгоритмах понижения размерности.

В седьмой главе представлены практические советы по решению задач с помощью нейронных сетей.

В восьмой главе содержатся решения конкретных задач (case studies). Эта глава особенно интересна широкому кругу читателей, так как показывает технологию нейронных сетей в действии. Примеры охватывают широкий круг приложений: от геологии и промышленности до финансов; рассматриваются задачи классификации, распознавания образов, прогнозирования, управления производственными процессами.

В девятой главе читатель найдет краткое руководство по использованию нейросетевого пакета STATISTICA Neural Networks.

Десятая глава посвящена методам статистики, альтернативным нейронным сетям. Здесь описываются методы дискриминантного анализа, факторного анализа и логистической регрессии. Очевидно, пользователь должен иметь возможность сравнить методы и выбрать наиболее адекватные.

В одиннадцатой главе мы кратко описываем современные технологии добычи данных, в которых методы нейронных сетей сочетаются с классическими методами анализа.

Приведем типичные примеры применения нейронных сетей. В промышленности актуальной является задача управления производственными процессами (производственной установкой). Например, в газовой отрасли промышленности вы можете настроить нейронную сеть и автоматически изменять параметры, чтобы контролировать качество продукта на выходе.

Аналогичные задачи возникают при переработке нефти. Можно контролировать качество бензина на основе спектральных характеристик, измеряя спектр, относить произведенный продукт к определенному классу.

Так как зависимости носят нелинейный характер, то нейронные сети являются подходящим инструментом для проведения классификации.

В финансовой сфере актуальной задачей является потребительское кредитование. За последние годы потребительское кредитование интенсивно развивалось и стало одним из наиболее растущих секторов банковского бизнеса. Число финансовых учреждений, предоставляющих товары и услуги в кредит, растет день за днем. Риск этих учреждений зависит от того, насколько хорошо они могут отличать «хороших» претендентов на получение кредита от «плохих».

Анализируя кредитную историю заемщика, можно предсказать способ его действий и принять решение о выдаче займа или отказе в кредите.

Интересной задачей является различение электронной подписи, распознавания голоса, разнообразные задачи, связанные с геологоразведкой. Для решения этих задач могут применяться нейронные сети.

Далее мы представим цепочку диалоговых окон в пакете Нейронные сети STATISTICA и покажем, как организован диалог с пользователем системы.

Обратим внимание на удобный интерфейс и наличие инструментов Мастера решений и Конструктора сетей, позволяющих пользователям конструировать собственные сети и выбирать наилучшие.

Скачать книгу

Комментарии  

 
0 #9 Alexander 31.01.2016 08:40
Спасибо!
Цитировать
 
 
0 #8 Нурбек 18.03.2012 16:31
Спасибо за книгу , буду изучать
Цитировать
 
 
+1 #7 Хоботов 09.09.2011 11:18
Спасиб за книги!!
Цитировать
 
 
+2 #6 шустр 03.08.2011 10:04
Спасибо!! Еще бы Рудковскую! ;-) ;-) ;-)
Цитировать
 
 
+1 #5 Роман-Л 13.07.2011 09:33
Благадарю!! Было бы неплохо несколько реальных кейсов выложить в ваш суперблог! ;-) ;-)
Цитировать
 
 
+4 #4 Dr. Hooker 08.07.2011 16:26
Спасибо за книгу!
Цитировать
 
 
+5 #3 qqq111 07.07.2011 13:40
спасибо, буду изучать
а что-нибудь общепопулярное по нейронным сетям имеется???
Цитировать
 
 
+7 #2 йцукен 30.06.2011 12:51
Большая благодарность за Боровикова :-)
Цитировать
 
 
+7 #1 мисс 24.06.2011 14:56
Огромное спасибо за вашу подборку!! очень выручили!!!
Цитировать
 

Добавить комментарий


Защитный код
Обновить

Краткое содержание

Вход для слушателей