Нововведения информационных технологий 2017


Система класифікації визначається і характеризується ознаками класифікації і методом класифікації.
З реквізитів утворюється показник, що характеризує певний об’єкт з кількісного та якісного боків.

Ефективність роботи з клієнтами підвищується за рахунок обліку їх персональних переваг.
Проте, нейронні мережі ефективно можуть використовуватись для розв’язання наступних задач: прогнозування на основі аналізу часових рядів;• ідентифікації об’єктів і класифікації;• оптимізації.• Однією із сфер застосування нейронних мереж є розпізнавання та аналіз вбудованої інформації при стеґанографічному (прихованому) захисті об’єктів: цифрових водяних знаків у зображеннях, цифрових копірайтів в програмних продуктах, і т.д.

Програмний пакет містить інструменти для створення і виконання додатків, модельованих кортексоподібними структурами, згідно з термінологією Numenta – HTM- системами, а також вихідні коди на C++ та Python, документацію та приклади.
Після побудови мапи утворюється п’ять типів покупців (рис.4.2).