Нововведения информационных технологий 2017


Приклад дерева рішень Якість побудованого дереваможна оцінити за декількома параметрами: кількість вірно розпізнаних прикладів в навчальному і тестовому наборах даних та кількість вузлів в дереві.
Всі нейрони з’єднуються між собою зв’язками, які називаються вагами і визначаються певними величинами – ваговими коефіцієнтами.

Якщо задача не може бути зведена до відомого типу, то розробляється новий тип нейронної мережі.
Практика використання інформаційних технологій для моделювання та автоматизації підтримки прийняття рішень в управлінні соціально- економічними процесами тісно пов’язана із постійним розв’язанням задач аналізу значних обсягів інформації.

Основною вимогою для організації і збереження знань є забезпечення простої і швидкої модифікації структур даних.
Однак, цей недолік компенсується можливостями розпаралелювання обчислень.