Нововведения информационных технологий 2017


Існує декілька моделей даних, які становлять основу інформаційних систем.
Проте, незалежно від методу, їх якість та важливість насамперед залежить від якості, змістовності та повноти даних, що будуть проаналізовані.

Тобто, для кожної позиції номенклатури призначено лише одне певне місце у класифікаторі.
Тому клієнтів зручно об’єднати в групи – сегменти з однорідними ознаками (групами ознак).

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.
Ознака класифікації – це властивість або характеристика об’єкта, за якою здійснюється класифікація Ознаки класифікаціїможутьмати кількісне (стаж, оклад, вік) або якісне (професія, посада, галузь) значення.