Различия

Показаны различия между двумя версиями страницы.

--- translate:how_effective_are_neural_networks_at_forecasting_and_prediction [2013/10/24 20:44] – artamonov
+++ translate:how_effective_are_neural_networks_at_forecasting_and_prediction [2013/10/24 21:12] (текущий) – [Критерий оценки обучения] artamonov
@@ Строка 27: / Строка 27: @@
 Нас интересовало, в какой степени исследования в области НС внесли свой вклад в повышение точности прогнозов в бизнесе. Мы просмотрели 3 базы данных статей (Индекс цитирования социальных наук, Научный индекс цитирования и база статей бизнес тематики ABI Inform) и труды объединённой международной конференции IEEE/INNS. Наш поиск выдал широкий спектр приложений, ориентированных на задачи прогноза, от прогнозирования погоды до предсказаний цен на бирже. Для этой оценки мы исключили исследования, связанные с погодой, биологическими процессами, чисто математические ряды, а также другие приложения не относящиеся к бизнесу. Мы определили дополнительные исследования по цитатам. Этот процесс выдал всего 46 исследований. Впоследствии мы опросили авторов исследований, чтобы определить точной ли была наша интерпретация их исследований и найти другие исследования, которые должны быть включены в этот обзор. 12 (26%) авторов ответили и 2 указали по одному дополнительному исследованию. Эти два исследования были включены в обзор. Текущий вариант обзора включает 48 исследований между 1988 и 1994 годами, которые были использованы в задачах прогнозирования для бизнеса.
-==== Критерий оценки обучения ====
+==== Критерий оценки исследования ====
 При оценке исследований мы были заинтересованы в ответах на 2 вопроса. Во-первых, сделали ли в исследовании оценку возможностей прогнозирования сети? Во-вторых, реализует ли исследование НС в соответствии с подходом, дающим реальный шанс на эффективность? Мы называем это эффективностью проверки и эффективностью реализации соответственно.