А что внутри ?

3. А что внутри ?

Нейросети.

Решающим аргументом для выбора того или иного нейропродукта является состав и функциональные возможности нейросетевых алгоритмов, в нем представленных, а, следовательно, круг задач, которые данный продукт способен решать .

Ward System содержит 15 нейросетевых алгоритмов, объединенных в 5 основных групп. Стоит обратить внимание на наличие “сетей Кохоненна”, незаменимых для решения задач кластерного анализа, сетей со стохастическими алгоритмами обучения (прекрасно обучаемых на неполных данных, каковые, увы, встречаются в России весьма часто) и двух вариантов рекуррентных сетей, включая оригинальную технологию Ward, обладающих свойством “ассоциативной памяти” и прекрасно решающих задачи временных прогнозов.

Не последнюю роль в Ward System играют также методы обучения конструируемых сетей. Хорошо продуманные способы задания тестовых множеств в сочетании с несколькими вариантами обучающих алгоритмов - от стандартных до скоростных и заданием различных критериев остановки обучения предоставляет широкие возможности для экспериментов .

Конвертеры.

Все современные нейропродукты содержат ту или иную систему конвертеров, позволяющих пользоваться данными, подготовленными в популярных исходных форматах. Ward System может импортировать текстовые файлы, таблицы, подготовленные в Excel и Lotus, двоичные файлы известного формата, а также данные в формате Meta Stock. Стоит заметить, что Meta Stock - не только программный продукт, но и формат деловой информации, популярный во всем мире и славящийся высокой компактностью данных в сочетании с надежностью их передачи. По наличию конвертера Meta Stock вообще можно судить о степени проработанности аналитического продукта. Итак, продуманная система конвертеров сама по себе избавляет вас от большой головной боли в деле подготовки данных.

Работа с текстами.

Представьте, что у вас возникла необходимость предъявлять сети к обучению не только таблицы чисел, но и строки текста, например содержимое информационных сообщений. Современные нейросетевые продукты предоставляют возможность работы как с числовыми, так и с текстовыми данными, то есть преобразованием набора символов (слово, фраза) в уникальный набор чисел.

Ward System предоставляет также возможность обратной операции, т.е. представления результатов работы нейросети в виде не только числа, но и связного текста, что делает возможным генерацию результатов в виде различных информационных сообщений.

Задание правил в явном виде.

Представьте другую задачу: часть правил, которыми вы пользуетесь, уже задана явно. И неплохо бы предъявить эти праила для обучения нейросети. С другой стороны, представление результатов работы в нейросети в виде чисел также не всегда удобно и может потребовать дополнительных преобразований данных. Для случаев, когда вы располагаете правилами, которые можно представить в виде "если... - то... иначе...”, в системе Ward System предусмотрена возможность задания таких правил и до работы нейросети, и после. Таким образом можно задавать различные ограничивающие и решающие условия в процессе решения задачи данным инструментом.

Другой способ задания правил в Ward System - работа с индикаторами технического анализа. Давно известно, что включение технических индикаторов в процесс обучения существенно повышает не только точность прогнозов, но и их стабильность и статистическую достоверность. Однако постоянные упражнения с табличными процессорами в этом благородном занятии отнюдь не способствуют экономии ваших сил и времени. Для решения этой проблемы в Ward System существует блок Market Indicator Package. Весьма полный их список с возможностью автоматического подбора параметров и переноса выбранных значений в подготовленный набор входных данных существенно облегчают работу аналитика.

Оптимизация решений с помощью генетических алгоритмов пакета Genetic Hunter.

Применение генетических алгоритмов в процессах оптимизации решений, а также их совместная работа с нейросетями детально описана в специальной литературе по финансовому анализу и является предметом отдельного разговора. Вкратце заметим, что Genetic Hunter, являясь самостоятельным продуктом, окажет вам большую помощь в деле обработки оптимизационных процессов. Особенность такого типа алгоритмов - поиск субоптимальных решений с заданной степенью точности. То есть метод работает весьма быстро по сравнению с разновидностями градиентного спуска и в то же время достаточно точно по сравнению с методами случайного поиска. Существует также набор весьма оригинальных технологий оптимизации входных данных до их обработки нейросетью.

⇐ Предыдущая 1 234 5 Следующая ⇒