Теория квантовых отношений
Как с помощью нейронных сетей спрогнозировать результат сделки
(Выдержка из статьи)
Искусственный интеллект и нейронные сети сейчас в медиатренде, тем не менее в них волшебства нет большего, чем в математике. Это – математическая модель, воплощенная в программном или аппаратном обеспечении, работающая с данными.
По известному выражению Стивена Хокинга, «каждая формула в книге уменьшает количество читателей в два раза», поэтому обойдемся без формул и строгих математических выкладок, чтобы объяснить принципы работы нейронных сетей и развеять флер волшебства и миф о «серебрянной пуле».
Рассмотрим пример со сделками. Допустим, мы знаем два параметра сделки – продолжительность и сумму, которую ранее мог оставить у нас клиент. Если он тратил много денег, то будем считать это единицей, если мало – нулем. Аналогично и для продолжительности. Если сделка короткая – единица, в противном случае – ноль. Вопрос: какие сделки мы будем выигрывать?
Если клиент тратит много и сделка длится недолго, то такие сделки мы будем выигрывать. Но жизнь не всегда контрастная. Что будет, если клиент потратил много денег, а сделка затягивается? Или сделка длится непродолжительное время, клиент потратил деньги, но не так много?
Понятно, что для каждого случая что-то одно будет важнее. Точнее, у каждого параметра есть его уровень важности – вес. Если умножить параметр на его вес, то получится «влияние продолжительности» и «влияние дохода».
И вот теперь ответ на ранее заданный вопрос звучит так: «Если «влияние продолжительности» и «влияние дохода» в сумме больше некоторого порогового значения (например, ожиданий клиента), то сделка будет выигрышной» (см. рис. 2). Это правило и есть нейрон.
Искусственный нейрон – функция, которая преобразует несколько входных фактов в один выходной. Настройкой весов этих фактов, а также порога возбуждения мы регулируем адекватность нейрона.
Источник: http://www.sbr.in.ua/?p=2763