Практическое применение нейросетевых технологий

Применение нейросетевых технологий целесообразно при решении задач, имеющих следующие признаки:

- отсутствие алгоритмов решения задач при наличии достаточно большого числа примеров;

- наличие большого объема входной информации, характеризующей исследуемую проблему;

- зашумленность, частичная противоречивость, неполнота или избыточность исходных данных.

Нейросетевые технологии нашли широкое применение в таких направлениях, как распознавание печатного текста, контроль качества продукции на производстве, идентификация событий в ускорителях частиц, разведка нефти, борьба с наркотиками, медицинские и военные приложения, управление и оптимизация, финансовый анализ, прогнозирование и др.

В сфере экономики нейросетевые технологии могут использоваться для классификации и анализа временных рядов путем аппроксимации сложных нелинейных функций. Экспериментально установлено, что модели нейронных сетей обеспечивают большую точность при выявлении нелинейных закономерностей на фондовом рынке по сравнению с регрессионными моделями.

Нейросетевые технологии активно используются в маркетинге для моделирования поведения клиентов и распределения долей рынка. Нейросетевые технологии позволяют отыскивать в маркетинговых базах данных скрытые закономерности.

Моделирование поведения клиентов позволяет определить характеристики людей, которые будут нужным образом реагировать на рекламу и совершать покупки определенного товара или услуги.

Технологии ИНС имеют хорошие перспективы при решении задач имитации и предсказания поведенческих характеристик менеджеров и задач прогнозирования рисков при выдаче кредитов. Не менее актуально применение ИНС при выборе клиентов для ипотечного кредитования, предсказания банкротства клиентов банка определения мошеннических сделок при использовании кредитных карточек, составления рейтингов клиентов при займах с фиксированными платежами и т.п.

Однако применение нейросетевых технологий не всегда возможно и сопряжено с определенными проблемами и недостатками.

1 Необходимо как минимум 50, а лучше 100 наблюдений для создания приемлемой модели. Это достаточно большое число данных и они далеко не всегда доступны. Например, при производстве сезонного товара сезон фактически представляет собой одно наблюдение. При дефиците информации модели ИНС строят в условиях неполных данных, а затем проводят их последовательное уточнение.

2 Построение нейронных сетей требует значительных затрат труда и времени для получения удовлетворительной модели. Необходимо учитывать, что излишне высокая точность, полученная на обучающей выборке, может обернуться неустойчивостью результатов на тестовой выборке - в этом случае происходит «переобучение» сети. Чем лучше система адаптирована к конкретным условиям, тем меньше она способна к обобщению и экстраполяции и тем скорее может оказаться неработоспособной при изменении этих условий. Расширение объема обучающей выборки позволяет добиться большей устойчивости, но за счет увеличения времени обучения.

3. Процесс решения задач нейронной сетью является «непрозрачным» для пользователя, что может вызывать с его стороны недоверие к прогнозирующим способностям сети.

4. Предсказывающая способность сети существенно снижается, если поступающие на вход факты (данные) имеют значительные отличия от примеров, на которых обучалась сеть. Этот недостаток ярко проявляется при решении задач экономического прогнозирования, в частности при определении тенденций котировок ценных бумаг и стоимости валют на фондовых и финансовых рынках.

5. Отсутствуют теоретически обоснованные правила конструирования и эффективного обучения нейронных сетей.