6c72e748

Нововведения информационных технологий 2017


Структуровані задачі містять кількісні та якісні змінні, підлягають формалізації, яка нескладно реалізується.
Перевірка здійснюється шляхом порівняння з наявною базою даних паттернів.

Це також означає слабку залежність вихідних даних від вхідних.
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.

Тому для аналізу сучасних баз даних методи повинні бути ефективними, простими у використанні, володіти значним рівнем масштабності і певною автоматизованістю.
На сьогодні у світі успішно працюють такі провідні наукові центри з проблем дослідження штучного інтелекту як Массачусетський технологічний інститут, Каліфорнійський університет в Берклі, Нейронауковий інститут у Редвуді.