Нейросетевые технологии в экономике и бизнесе

13.2.5. Методика мониторинга

Обученная система, которая может поступить в распоряжение пользователя после усилий высококвалифицированных экспертов - экономистов и политиков, - готова к использованию в рамках CASE-технологии (CASE - Computer Aided Software Engineering; короче - средства программного обеспечения).

Однако, предварительно сняв блокировку вполне лицензированного продукта, пользователь реализует свое право на дополнительное обучение, уточнение (например, весов связей - для усиления или ослабления влияния некоторых показателей на основе собственного опыта), введение дополнительных показателей, - для эксперимента на свой риск и ответственность, и т.д.

Теперь, предположим, он хочет исследовать ситуацию, сложившуюся вокруг банка "Инвест-Туда-И-Обратно". Естественно, что никакие разведданные не в состоянии принести ему сколько-нибудь удовлетворительной информации о целесообразности собственных вложений. И он приступает к скрупулезному сбору данных, в результате чего получает приблизительные, вероятные (как ему кажется), разноречивые характеристики, которые решает вложить в модель.

Скользя "мышкой" по экрану рецепторов, пользователь задает значения их возбуждения, исходя из вполне достоверных данных, но иногда, - учитывая варианты "или - или" (частично возбуждая разные рецепторы), иногда, - по наитию, иногда, - просто пропуская показатели, не в силах преодолеть допустимую границу порядочности. Такие показатели, как прошлый рейтинг и миграция, он пока не знает, но предполагает полученный сейчас результат использовать в дальнейшем.

Введя данные, обозрев их последний раз, он со вздохом "топает" по клавише "ОК". Тотчас вспыхивает экран выходного слоя. Яркая точка где-то вблизи области аутсайдеров красноречиво свидетельствует о защите священного гражданского права ненасильственного выбора решения о целесообразности вложения праведно накопленного капитала.

Координаты этой точки на экране определяются по известной (ранее нами неоднократно используемой) формуле нахождения среднего по координатам "засветившихся" нейронов тех банков, которым близок контролируемый банк, и по величинам их возбуждения. Но по этим же формулам на основе рейтингов "засветившихся" банков отыскивается рейтинг исследуемого банка!

Пользователь может принять решение о дополнении базы знаний (и, следовательно, нейросети) информацией о новом банке. Это особенно целесообразно, если совет экспертов подверг существенной критике получившийся результат и указывает тем самым на ошибку нейросети. Для этого достаточно воспользоваться опцией "Дополнить", в результате выполнения которой инициируется диалог компьютера с пользователем:

"Вы хотите изменить рейтинг?" - "Да"

"Новое значение рейтинга?" - "…"

"Сохранить!"

Тогда (один вариант) нейрон выходного слоя с найденными координатами закрепляется за новым банком. Устанавливаются его связи с теми рецепторами, которым было сообщено возбуждение при вводе информации о банке. Вес каждой связи полагается равным введенной пользователем величине возбуждения соответствующего нейрона-рецептора. Теперь база знаний дополнена наподобие пристрелянных установок артиллерийской батареи после поражения очередной цели.

Однако значительное принудительное изменение рейтинга должно приводить (второй вариант) к перемещению "засвеченной" точки в область банков, обладающих соответствующим уровнем рейтинга. То есть должно производиться перезакрепление нейрона выходного слоя за банком. Это также устанавливается в результате того же диалога компьютера с пользователем.

13.2.6. Корректировка и развитие

Выше мы уже говорили о необходимости и возможности постоянного уточнения и развития нейросети. Можно изменять представление о продвинутости банка-эталона - реального примера или несуществующего идеала. Новыми такими примерами можно дополнить базу знаний - данную нейросеть. Можно корректировать веса связей как веса отдельных показателей. Этим будет скорректировано влияние конкретного показателя на выходной результат. Можно вводить новые показатели с их весами. Можно вводить в рассмотрение новые решения и устанавливать степень влияния на него тех же или новых показателей. Можно приспособить нейросеть для решения некоторых смежных задач, учитывая влияние отдельных показателей на миграцию банков (переход с одного рейтингового уровня на другой) и т.д.

Наконец, можно, приобретя данный программный продукт с отлаженным доступом и сервисом, с развитым набором функций преобразования сети, переделать нейросеть для решения совершенно другой задачи, например - для увлекательной игры в "железнодорожную рулетку", которую мы рассмотрели ранее.