ЕФЕКТИВНІСТЬ ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ В ЕКОНОМІЦІ

Анотація

В статті досліджено особливості створення штучних нейронних мереж, їх навчання, застосування в економічній сфері та порівняння їх ефективності з статистичними методами. Встановлено, що наукові роботи стосовно нейронних мереж є лише загальними та не відображають особливості використання різних архітектур. Проведене дослідження особливостей різних ядер нейромереж на основі методу опорних векторів та порівняння їх ефективності між собою для класифікації даних. Завдяки дослідженню показано, що метод опорних векторів дозволяє нам ефективно класифікувати дані, в тому числі з нелінійною структурою. З’ясовано, що нейронні мережі дійсно ефективні для аналізу економічних показників і вже значно випереджають класичні методи аналізу. Встановлено, що нейромережі використовуються для вирішення трьох основних типів задач: прогнозування, класифікація та моделювання. Представлено платформи та бібліотеки, що допомагають при створенні нейронної мережі та мають готові зразки використання та детальну документацію. Підтверджено, що основні переваги нейронних мереж – це здатність до навчання, можливість працювати з неповними даними, можливість автоматизувати аналіз, висока точність результатів. З’ясовано, що основні недоліки нейромереж – це технічні вимоги, необхідність великої кількості зібраних і оброблених даних для навчання та складність реалізації в кожному окремому випадку. Представлено найбільш поширені типи нейромереж та алгоритми навчання, а також в задачах яких типів будуть ефективними різні нейронні мережі. Запропоновано порівняння ефективності перцептрона та логістичної регресії при вирішенні однакової задачі класифікації. Отже, штучні нейронні мережі дійсно переважають класичні методи аналізу даних, а розмір цієї переваги буде залежати від кількості факторів, що впливають на результат та складності взаємозв’язків між ними.