Понедельник, 25.01.2021, 09:52
Ш  К  О  Л  А     П  И  Ф  А  Г  О  Р  А
      Предмет математики настолько серьезен, что нужно
не упускать случая, сделать его немного занимательным".
                                                                           Блез Паскаль
Главная | Регистрация | Вход Приветствую Вас Гость | RSS
ПАМЯТКИ ПО МАТЕМАТИКЕ   ВЕЛИКИЕ МАТЕМАТИКИ   ТЕОРИЯ ЧИСЕЛ   МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ЛОГИКА
УРОКИ МАТЕМАТИКИ В ШКОЛЕ


МАТЕМАТИЧЕСКАЯ КЛАДОВАЯ


В МИРЕ ЗАДАЧ
ЕГЭ ПО МАТЕМАТИКЕ
МАТЕМАТИКА В НАЧАЛЬНОЙ ШКОЛЕ
ВАРИ, КОТЕЛОК!
УДИВИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
ВЫСШАЯ МАТЕМАТИКА
В МИРЕ ИНТЕРЕСНОГО
Категории раздела
ПРОСТЫЕ ЧИСЛА. ДОЛГАЯ ДОРОГА К БЕСКОНЕЧНОСТИ [37]
КОГДА ПРЯМЫЕ ИСКРИВЛЯЮТСЯ. НЕЕВКЛИДОВЫ ГЕОМЕТРИИ [23]
МУЗЫКА СФЕР. АСТРОНОМИЯ И МАТЕМАТИКА [57]
МАГИЯ ЧИСЕЛ. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МЫСЛЬ ОТ ПИФАГОРА ДО НАШИХ ДНЕЙ [27]
ИНВЕРСИЯ [20]
ИСТИНА В ПРЕДЕЛЕ. АНАЛИЗ БЕСКОНЕЧНО МАЛЫХ [47]
БЕСКОНЕЧНОСТЬ В МАТЕМАТИКЕ [43]
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ЛОГИКА И ЕЕ ПАРАДОКСЫ [6]
ИЗМЕРЕНИЕ МИРА. КАЛЕНДАРИ, МЕРЫ ДЛИНЫ И МАТЕМАТИКА [33]
АБСОЛЮТНАЯ ТОЧНОСТЬ И ДРУГИЕ ИЛЛЮЗИИ. СЕКРЕТЫ СТАТИСТИКИ [31]
КОДИРОВАНИЕ И КРИПТОГРАФИЯ [47]
МАТЕМАТИКА В ЭКОНОМИКЕ [39]
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАТЕМАТИКА [35]
ЧЕТВЕРТОЕ ИЗМЕРЕНИЕ. ЯВЛЯЕТСЯ ЛИ НАШ МИР ТЕНЬЮ ДРУГОЙ ВСЕЛЕННОЙ? [9]
ТВОРЧЕСТВО В МАТЕМАТИКЕ [44]
ЗАГАДКА ФЕРМА. ТРЕХВЕКОВОЙ ВЫЗОВ МАТЕМАТИКЕ [30]
ТАЙНАЯ ЖИЗНЬ ЧИСЕЛ. ЛЮБОПЫТНЫЕ РАЗДЕЛЫ МАТЕМАТИКИ [95]
АЛГОРИТМЫ И ВЫЧИСЛЕНИЯ [17]
КАРТОГРАФИЯ И МАТЕМАТИКА [38]
ПОЭЗИЯ ЧИСЕЛ. ПРЕКРАСНОЕ И МАТЕМАТИКА [23]
ТЕОРИЯ ГРАФОВ [33]
НАУКА О ПЕРСПЕКТИВЕ [29]
ЧИСЛА - ОСНОВА ГАРМОНИИ. МУЗЫКА И МАТЕМАТИКА [15]
Статистика

Онлайн всего: 4
Гостей: 4
Пользователей: 0
Форма входа

Главная » Файлы » МИР МАТЕМАТИКИ » ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАТЕМАТИКА

Практический пример: анализ продаж
09.06.2015, 06:43

Еще одна важная область применения искусственного интеллекта в бизнесе — это работа с хранилищами данных, которые широко используются предприятиями с большой клиентской базой и, следовательно, с большой базой выборок. Путем анализа базы выборок можно определить тенденции, закономерности и шаблоны поведения. Хранилище данных — это место, куда стекаются данные со всего предприятия, будь то данные о продажах, производстве, результатах маркетинговых кампаний, внешних источниках финансирования и так далее. Сегодня хранилища данных используются в таких областях, как банковская сфера, здравоохранение, розничная торговля, нефтепереработка, государственная служба и другие.

Создание и структурирование хранилища данных — сложная задача, на решение которой инженерам потребуется несколько месяцев и даже лет. После того как хранилище данных выстроено, структурировано и обеспечена его корректность, содержащиеся в нем данные изучаются и анализируются с помощью так называемых OLAP-кубов, которые в действительности представляют собой гиперкубы. OLAP-куб (от англ. OnLine Analytical Processing — «аналитическая обработка в реальном времени») — это многомерная структура данных, позволяющая очень быстро выполнять перекрестные запросы к данным различной природы. О LAP-куб можно считать многомерным вариантом электронной таблицы. К примеру, электронная таблица, в которой представлены данные о продажах молочных продуктов нашей компании в разных странах в прошлом году (в тысячах штук), может выглядеть так.

 Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи - _66.jpg

Если мы хотим получить данные о продажах в отдельные месяцы, нужно добавить к таблице третье измерение, в котором для каждого региона и типа продукции представленные данные будут разбиты на 12 месяцев.

 Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи - _67.jpg

Сформировав куб, мы сможем выполнять различные виды сложного анализа данных с учетом предварительно выстроенной структуры куба. Заметим, что основные затраты вычислительных ресурсов при использовании хранилища данных связаны не с самим анализом данных, а с построением множества гиперкубов. Гиперкубы могут отражать данные организации с учетом множества возможных сочетаний. Поэтому OLAP-кубы, как правило, строятся по ночам, а используются и анализируются на следующий день.

С помощью OLAP-кубов аналитики компании, производящей молочные продукты, могут ввести в систему новое измерение — погодные условия в каждый день года в каждом регионе, где продаются продукты компании. Это новое измерение позволит изучить уровень потребления различных продуктов в зависимости от температуры.

Располагая этими знаниями и прогнозами погоды, аналитики могут предсказать, какой объем всех видов продукции следует произвести в каждом регионе, чтобы свести запасы молочной продукции к минимуму. Отметим, что соблюдение температурного режима хранения молочных продуктов требует немалых расходов.

Часто измерения OLAP-кубов дополнительно усложняются, и в пределах одного измерения вводятся иерархии. Так, в предыдущем примере измерение, описывающее погоду, можно дополнить новой иерархией, например привести данные о погоде за каждый день или в каждом квартале, так как уровень потребления молочных продуктов будет гарантированно отличаться летом и зимой, в начале и в конце месяца.

Можно сформировать иерархию регионов и ввести как более крупные (Центральная Европа, Южная Европа), так и более мелкие области (Ломбардия, Бретань, Андалусия).

Разумеется, после завершения построения с помощью OLAP-кубов можно решать различные задачи визуализации данных, помимо очевидного анализа, о котором мы уже рассказывали. К примеру, можно изображать двухмерные сечения куба или отдельные «кубики» (небольшие многомерные части куба), складывать или вычитать значения в рамках иерархий и даже вращать куб, чтобы взглянуть на данные с другой стороны.

* * *

MICROSOFT RESEARCH

Сегодня крупнейшим коммерческим исследовательским центром мира, где ведутся работы по изучению искусственного интеллекта, является Microsoft Research. В этом центре работают авторитетные ученые, которые занимаются изучением столь важных вопросов, как машинное обучение или новые способы взаимодействия человека и машины. Microsoft Research имеет представительства в самых разных странах, в частности в Германии, США, Великобритании, Китае, Индии и Египте.

Специалисты центра являются мировыми лидерами в области использования байесовских сетей и других вероятностных методов в таких областях, как обнаружение нежелательных писем (спама) или интеллектуальная адаптация интерфейса информационных систем к шаблонам поведения пользователей.

Категория: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАТЕМАТИКА | Добавил: admin | Теги: ИТК и мате, Мир Математики, искусственный интеллект, машинное обучение, популярная математик, математика и информатик, дидактический материал по матем
Просмотров: 513 | Загрузок: 0 | Рейтинг: 0.0/0
УЧИТЕЛЮ ИНФОРМАТИКИ
КОНСПЕКТЫ УРОКОВ
ВНЕКЛАССНЫЕ МЕРОПРИЯТИЯ ПО ИНФОРМАТИКЕ
ПОСОБИЯ И МЕТОДИЧКИ ДЛЯ УЧИТЕЛЯ ИНФОРМАТИКИ
ИЗ ОПЫТА РАБОТЫ УЧИТЕЛЯ ИНФОРМАТИКИ
ЗАДАНИЯ ШКОЛЬНОЙ ОЛИМПИАДЫ ПО ИНФОРМАТИКЕ


ИНФОРМАТИКА В ШКОЛЕ


ИНФОРМАТИКА В НАЧАЛЬНЫХ КЛАССАХ
ИНФОРМАТИКА В 3 КЛАССЕ
ИНФОРМАТИКА В 4 КЛАССЕ
КОНТРОЛЬНЫЕ РАБОТЫ ПО ИНФОРМАТИКЕ. 3 КЛАСС
КОНТРОЛЬНЫЕ РАБОТЫ ПО ИНФОРМАТИКЕ. 4 КЛАСС
ПРОГРАММИРОВАНИЕ ДЛЯ ДЕТЕЙ
СКАЗКА "ПРИКЛЮЧЕНИЯ ЭЛЕКТРОШИ"
ИГРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ НА УРОКАХ ИНФОРМАТИКИ
ИГРОВЫЕ ЗАДАНИЯ ПО ИНФОРМАТИКЕ
ВИКТОРИНЫ ПО ИНФОРМАТИКЕ
КОМПЬЮТЕРНЫЕ ЧАСТУШКИ
ОБРАТНАЯ СВЯЗЬ
Поиск


Друзья сайта
  • Создать сайт
  • Все для веб-мастера
  • Программы для всех
  • Мир развлечений
  • Лучшие сайты Рунета
  • Кулинарные рецепты

  • Copyright MyCorp © 2021
    Яндекс.Метрика Рейтинг@Mail.ru