Перспективные направления при работе с нейросетевыми технологиями

На Западе перспективное направление — управление ценами и производством с помощью нейросетевых технологий. Существуют примеры нейросетевых систем планирования, которые применяют­ся совместно со стандартными методами исследования операций, динамического программирования, а также с методами нечеткой логики.

Анализ потребительского рынка является частью маркетингового анализа. На основе нейросетевых технологий решается огромное множество задач, от необходимости рассылки купонов для повы­шения рентабельности продаж до стратегии смещения конкурентов. Например, несколько лет назад фирма IBM Consulting выполнила заказ крупнейшего производителя пищевых продуктов на создание нейросетевой системы, прогнозирующей свойства потребительского рынка. Одним из основных маркетинговых механизмов заказчика является распространение купонов, дающих право покупки опреде­ленного товара со скидкой. Так как затраты на рассылку купонов довольно велики, решающим фактором становится эффективность рассылки, т.е. доля клиентов, воспользовавшихся скидкой.

Исследование факторов спроса —• основа работы маркетинговой службы. В условиях конкуренции компании необходимо поддержи­вать постоянный контакт с потребителями — обратную связь. Ана­лиз результатов опроса клиентов достаточно сложен, так как требу­ется анализировать большое количество связанных между собой па­раметров, и НС идеально подходят для ее решения. Существующие нейросетевые методы позволяют выявлять 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.

Примером успешного использования нейросетевых технологий для построения эффективной маркетинговой политики могут слу­жить маркетинговая кампания Tango Orange Man, исследование предпочтений потребителей различных сортов пива в зависимости от их возраста, дохода, семейного положения и других параметров, проведенное фирмой Neural Technologies.

Примеры показывают, что технологии нейронных сетей и генетиче­ских алгоритмов применимы практически в любой области финансов. В некоторых задачах, например прогнозировании котировок или распо­знавании образов, нейросети стали уже привычным инструментом. Нет сомнений, что повсеместное проникновение новых технологий и в дру­гие подобласти — только вопрос времени.

Расширяется сфера коммерческой деятельности в области соз­дания нейрокомпьютеров или подобных им систем, в частности нейропакетов; нейроплат (CNAPS и другие), нейрокомпьютеров (Sinapse и другие); видеокурсов, охранных систем с нейросетевыми алгоритмами выделения движущихся объектов, систем «электрон­ного ключа» с распознаванием отпечатков пальцев, рисунка радуж­ной оболочки глаза, экспертной системы G2.

Было бы преждевременно утверждать, что в ближайшем буду­щем нейрокомпьютеры заменят собой обычные компьютеры. Этого не произойдет ни сейчас, ни потом, поскольку «нейроподход» эф­фективен не для всех задач. Но там, где нейротехнологии имеют неоспоримые преимущества перед другими алгоритмическими ме­тодами, неизбежно постепенно произойдет замена существующих аппаратных средств и программ на нейрокомпьютеры и нейросетевое программное обеспечение.

Результаты практического применения нейросетевых техноло­гий в России пока немногочисленны. Отчасти это объясняется сле­дующими причинами:

- использование аппарата ИНС имеет свои особенности, ко­торые не свойственны традиционным методам;

- путь от теории нейронных сетей к их практическому ис­пользованию требует адаптации методологий, отработанных первоначально на модельных задачах;

- вычислительная техника с традиционной архитектурой не­достаточно приспособлена для реализации нейросетевых ме­тодов.

Сегодня исследования в области искусственных нейронных сетей (ИНС) стали заметно динамичнее. Подтверждением тому служит финансирование этих работ в США, Японии и Европе, объем кото­рого исчисляется сотнями миллионов долларов. Растет число публи­каций по тематике ИНС. Издается несколько журналов, посвящен­ных ИНС, таких, например, как Transaction on NeuralNetworks, Neural Networks, Neural Computing & Applications. В нашей стране периодически выходят в свет тематические выпуски журнала «Ней­рокомпьютер», а также статьи в журналах «Chip», «Компьютерлэнд», «Uprade» и «Компьютеры»

Поиск по сайту: