Все новости от 12 марта 2001 г.

StatSoft делает ставку на нейронные сети

В конце февраля в Москве компания StatSoft Russia провела семинар, посвященный современным статистическим технологиям. На нем обсуждались особенности применения пакета Statistica 5.5, разработанного и выпускаемого американской компанией StatSoft.

Как отметила Марина Онищенко, главный менеджер StatSoft Russia, система Statistica, локализованная их фирмой, состоит из шести модулей и содержит полный комплект документации объемом 3000 страниц!

Научный директор StatSoft Russia Владимир Боровиков подчеркнул, что пакет Statistica непрерывно совершенствуется, благодаря чему пользователям предоставляются все более широкие возможности.

По мнению специалиста StatSoft Russia Ильи Полежаева, нейросетевой подход к решению финансовых задач, который реализован в пакете Statistica Neural Networks, можно считать одним из наиболее современных. В этом продукте используются специальные методы обучения нейронной сети, а именно: квази-ньютоновский, сопряженных градиентов, Левенберга - Маркара, обратного распространения, быстрого распространения, "дельта - дельта с чертой", Кохонена, К-средних и др.

Для тех, кто не владеет методами нейросетевого анализа, предусмотрен мастер решения задач. Он позволяет по шагам осуществить необходимые операции по созданию, обучению и запуску нейронной сети. В нейросетевом пакете реализован уникальный генетический алгоритм отбора данных, применяемый для оптимального выбора входных переменных в ходе предварительного анализа.

Открытый API-интерфейс предоставляет программистам доступ к нейросетевому модулю, позволяя использовать его в собственных разработках. В состав Statistica Neural Networks входит генератор Си-кода.

С его помощью может быть описана построенная и обученная нейронная сеть, причем есть возможность компилировать полученный код в самостоятельную программу, которая, в свою очередь, может быть включена в пользовательское приложение для обработки новых данных.

Даже решение достаточно сложной статистической задачи требует от пользователя минимальных усилий, так как в процессе работы его все время будет сопровождать "мастер", корректирующий его действия, начиная от выбора алгоритма расчета до установления оптимальной архитектуры нейросетевой модели.

Данные, необходимые для проведения расчетов и анализа, могут быть импортированы из разных сред со стандартизованными форматами, в том числе из электронных таблиц типа Excel.