Интеллектуальные информационные системы

Достоинства

       Возможность словесного общения

       Возможность учета неформализуемых факторов

Недостатки

       Высокие расходы на зарплату

       Расходы на повышение квалификации

       Опасность потери эксперта (переход к конкуренту, эмиграция, болезнь и т.д.)

       Человеческая субъективность

       Противоречивость мнений различных экспертов

Достоинства

       Относительно невысокая стоимость эксплуатации

       Система создана лучшими специалистами

       Система сделана с учетом специфики компании

Недостатки

       Очень высокая стоимость разработки

       Невысокая гибкость

       Необходимость в разглашении секретов делового процесса компании

       Необходимость в привлечении специалистов со стороны для исправления ошибок, внесения изменений и т.д.

Достоинства

       Управление процессом разработки

       Легкость внесения изменений и модернизации

       Полная конфиденциальность

Недостатки

       Необходим штат программистов

       Необходимы специалисты по нейросетям

       Занимает много времени

       Высокая стоимость

       Необходима настройка системы

Достоинства

       Невысокая стоимость базового пакета и обновлений

       Готовые архитектуры и алгоритмы обучения

       Пакет создан профессионалами в области нейросетей

       Достаточно высокая гибкость

       Техническая поддержка производителя пакета

       Полная конфиденциальность

       Не требуется программирование

       От пользователя не требуется глубокого знания нейросетей

       Более эффективное обнаружение и исправление ошибок за счет большого числа пользователей

       Возможность приобретения надстроек к пакету у различных производителей

       Возможность общения с другими пользователями пакета

Недостатки

       Не всегда возможно создавать собственные архитектуры и алгоритмы обучения

       Необходима настройка системы

       Необходима подготовка данных

Функции

До применения нейросетей

После применения нейросетей

1. Отслеживание операций с краденными и поддельными кредитными картами

Отслеживание операций по картам с помощью специальных программ и операторов

Специализированная система Falcon фирмы HNC позволяет по частоте сделок и характеру покупок выделить подозрительные сделки и сигнализировать об этом.

2.Медицинская диагностика

Общепринятая методика объективной диагностики состоит в том, что в процессе обследования регистрируются "вызванные потенциалы" (отклики мозга) в ответ на звуковой раздражитель, проявляющиеся в виде всплесков на электроэнцефалограмме. Для диагностики слуха у детей врачу необходимо провести около 2000 тестов, что занимает около часа.

Компанией "НейроПроект" создана система объективной диагностики слуха у грудных детей. Нейросеть способна с той же достоверностью определить уровень слуха уже по 200 наблюдениям в течение всего нескольких минут, причем без участия квалифицированного персонала.
 

3. Обнаружение фальсификаций

Применение специальной экспертной системы с 14% эффективностью.

Нейросеть позволяет обнаруживать 38% мошеннических случаев. Для настройки системы были использованы также методы нечеткой логики и генетической оптимизации.

4. Анализ потребительского рынка

Обычные методы прогнозирования отклика потребителей маркетинговой службой и группой аналитиков.

Компания GoalAssist Corporation построила две нейросети для решения этой задачи. Первая из них - это сеть с адаптивной архитектурой пакета NeuroShell Classifier компании Ward Systems Group, на входы которой подавались различные параметры товаров и рекламной политики. С помощью этой сети, предназначенной специально для классификации, было получено разделение входов на 4 класса, характеризующих отклик потребителей. Те же входы вместе с ответом первой сети подавались далее на вход пакета NeuroShell Predictor, который также содержит сложную самоорганизующуюся сеть, но приспособленную для задач количественного прогнозирования. Средняя ошибка предсказаний составила всего около 4%. Построение этой модели заняло около 120 часов, также потребовалось время на предобработку входных данных.

5. Исследование факторов спроса

Проведение маркетинговых  и социологических исследований. для этого компании проводят опросы потребителей, позволяющие выяснить, какие факторы являются для потребителя решающими при покупке данного товара или услуги, почему в некоторых случаях предпочтение отдается конкурентам, и какие улучшения товара потребитель хотел бы увидеть в будущем.

Нейросетевые методы позволяют вывлять сложные зависимости между факторами спроса, прогнозировать поведение потребителей при изменении маркетинговой политики, находить наиболее значимые факторы и оптимальные стратегии рекламы, а также очерчивать сегмент потребителей, наиболее перспективный для данного товара.