Fuzzy loģika

HomeNeironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra

7 slaveni Ethereum investori, kas jums būtu jāzina


Rakstu saturs ir paredzēts plašai auditorijai un būs diezgan virspusējs. Bet vai kāds rūpējas? Jo vairāk cilvēku interesē mašīnmācīšanās, jo labāk. Iespējams, jūs jau esat redzējis šo slaveno xkcd komiksu. Joks ir tāds, ka jebkurš 3 gadus vecs bērns var atpazīt putna fotogrāfiju, bet, lai to izdarītu dators, ir vajadzīgi labākie datorzinātnieki tirdzniecības ģēnija pieteikšanās kriptovalūtai nekā 50 gadu laikā. Pēdējos gados mēs beidzot esam atraduši labu pieeju objektu atpazīšanai, izmantojot dziļi konvolucionāli neironu tīkli Tas izklausās kā izdomātu vārdu ķekars no Viljama Gibsona fantāzijas romāna, bet tas kļūs skaidrs, kad tos nojauksim, tāpēc darīsim to - uzrakstiet programmu, kas atpazīst putnus! Pirms iemācīsimies atpazīt putnu attēlus, iemācīsimies atpazīt kaut ko daudz vienkāršāku - ar roku rakstītu skaitli "8". Mūsdienās grafiks ir viens no pieņemamākajiem veidiem, kā aprakstīt mašīnmācīšanās sistēmā izveidotos modeļus. Šie skaitļošanas grafiki sastāv no virsotnēm, neironiem, kurus savieno malas, sinapses, kas apraksta savienojumus starp virsotnēm.

Tirdzniecība un bitcoin pārdošana šifrēšanas tehnolgies investīcijas kopē forex labākos treiderus ieguldīt lietojumprogrammas kriptovalūtā bināro opciju tirdzniecība signalizē bezmaksas pirmdienu kad sākas turpmākā bitcoin tirdzniecība cfd brokeri londona tirdzniecība vs investīciju kriptogrāfija.

Atšķirībā no skalārā procesora vai vektora GPU, IPU ir jauna tipa procesors, kas paredzēts mašīnmācībai, kas ļauj veidot šādus grafikus. Dators, kas paredzēts grafu pārvaldībai, ir ideāla mašīna skaitļošanas grafiku modeļiem, kas izveidoti, izmantojot mašīnmācīšanos. Viens no vienkāršākajiem veidiem, kā aprakstīt mašīnu inteliģences darbību, ir tā vizualizēšana. Graphcore izstrādes komanda ir izveidojusi šādu attēlu ieguldot alternatīvā kriptovalūtā, kas tiek parādīta IPU. Tās pamatā ir programmatūra Poplar, kas vizualizē mākslīgā intelekta darbu. Šīs firmas pētnieki arī noskaidroja, kāpēc dziļajiem tīkliem ir nepieciešama tik daudz atmiņas un kādi risinājumi ir pieejami. Poplar ietver grafikas kompilatoru, kas tika izveidots no paša sākuma, lai standarta mašīnmācīšanās operācijas pārveidotu ļoti optimizētā IPU lietojumprogrammas kodā. Bibliotēkā ir dažādu tipu kopums vispārinātiem primitīviem. Grafiki ir paradigma, uz kuras balstās visa programmatūra. Programmā Poplar grafiki ļauj noteikt aprēķināšanas procesu, kur virsotnes veic darbības, bet malas apraksta attiecības starp tām. Piemēram, ja vēlaties pievienot divus skaitļus kopā, varat definēt virsotni ar divām ieejām skaitļiem, kurus vēlaties pievienotar dažiem aprēķiniem funkcija divu skaitļu pievienošanai un izvadi rezultātu. Virsotnes darbības parasti ir daudz sarežģītākas nekā iepriekš minētajā piemērā. Tos bieži definē mazas programmas, ko sauc par kodelēm kodu nosaukumiem.

Grafiskā abstrakcija ir pievilcīga, jo tā nepieņem pieņēmumus par aprēķina struktūru un sadala aprēķinus komponentos, kurus IPU procesors var izmantot darbībai. Poplar izmanto šo vienkāršo abstrakciju, lai izveidotu ļoti lielus grafikus, kas attēloti kā attēli. Programmatiska grafu ģenerēšana nozīmē, ka mēs to varam pielāgot specifiskajam aprēķinam, kas nepieciešams, lai visefektīvāk izmantotu IPU resursus. Kompilators pārveido mašīnmācīšanās sistēmās izmantotās standarta operācijas ļoti optimizētā IPU lietojumprogrammas kodā. Grafu sastādītājs izveido skaitļošanas grafika starpposma attēlu, kas tiek izvietots vienā vai vairākās IPU ierīcēs.

Kompilators var parādīt šo skaitļošanas grafiku, tāpēc neironu tīkla struktūras līmenī uzrakstīta lietojumprogramma parāda skaitļošanas grafika attēlu, kas darbojas IPU. AlexNet pilna mācību cikla diagramma virzienā uz priekšu un atpakaļ. Poplar grafiskais sastādītājs pārvērta AlexNet aprakstu skaitļošanas grafikā ar 18,7 miljoniem virsotņu un ,8 miljoniem malu. Skaidri redzama kopu veidošana ir spēcīgas komunikācijas starp procesiem katrā tīkla slānī rezultāts, vieglāk sazinoties starp līmeņiem. Vēl viens piemērs ir vienkāršs pilnībā savienots tīkls, kas apmācīts MNIST, vienkārša datu kopa datora redzēšanai, sava veida "Sveika, pasaule" mašīnmācībā. Vienkāršs tīmeklis šīs datu kopas izpētei palīdz izprast diagrammas, kuras virza Poplar lietotnes.

Integrējot grafu bibliotēkas ar tādiem ietvariem kā TensorFlow, uzņēmums piedāvā vienu vienkāršu veidu, kā izmantot IPU mašīnmācīšanās lietojumprogrammās. Pēc tam, kad diagramma ir izveidota, izmantojot kompilatoru, tā ir jāizpilda. Tas ir iespējams, izmantojot Graph Engine. Uz ResNet piemēra tiek parādīts tā darbs. ResNet grafiks. ResNet tirdzniecības ģēnija pieteikšanās kriptovalūtai ļauj izveidot dziļus tīklus no atkārtotām sadaļām. Procesoram šie nodalījumi ir jādefinē tikai vienreiz un jāsauc vēlreiz. Piemēram, conv4 līmeņa kopa tiek izpildīta sešas reizes, bet tikai vienu reizi tiek parādīta diagrammā. Attēls arī parāda konvolucionālo slāņu formu dažādību, jo katram no tiem ir grafs, kas veidots atbilstoši dabiskajai skaitļošanas formai.

neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra kriptovalūta tirdzniecībai

Motors izveido un pārvalda mašīnmācīšanās modeļa izpildi, izmantojot sastādītāja ģenerētu grafiku. Pēc izvietošanas Graph Engine uzrauga IPU vai ierīces, kuras lieto lietojumprogrammas, un uz tām reaģē. ResNet attēlā redzams viss modelis. Šajā līmenī ir grūti atšķirt savienojumus starp atsevišķām virsotnēm, tāpēc ir vērts aplūkot palielinātos attēlus. Tālāk ir sniegti daži sadaļu piemēri neironu tīkla slāņos. Arhitektūras tika izstrādātas, izmantojot procesora mikroshēmas, kas paredzētas DRAM secīgai apstrādei un optimizēšanai augsta blīvuma atmiņai. Saskarne starp šīm divām ierīcēm ir sašaurinājums, kas ievieš joslas platuma ierobežojumus un rada ievērojamu enerģijas patēriņu. Kaut arī mums vēl nav pilnīgas izpratnes par cilvēka smadzenēm un to darbību, parasti tiek saprasts, ka nav liela, atsevišķa atmiņas krājuma. Pat tādiem vienkāršiem organismiem kā tārpi ar smadzeņu nervu struktūru, kas sastāv no nedaudz vairāk nekā neironiem, ir zināma atmiņas funkcija. Atmiņas veidošana parastajos procesoros ir viens no veidiem, kā apiet atmiņas vājās vietas problēmu, paverot milzīgu joslas platumu ar daudz mazāku enerģijas patēriņu. Tomēr atmiņa mikroshēmā ir dārgs gabals, kas nav paredzēts patiesi lieliem atmiņas apjomiem, kas ir pievienoti procesoriem un GPU, kurus pašlaik izmanto dziļu neironu tīklu sagatavošanai un izvietošanai.

Tāpēc ir lietderīgi apskatīt, kā atmiņa mūsdienās tiek izmantota procesoros un ar procesoriem darbināmās dziļo mācību sistēmās, un pajautājiet sev: kāpēc viņiem vajadzīgas tik lielas atmiņas glabāšanas ierīces, ja cilvēka smadzenes bez tām darbojas labi? Neironu tīkliem ir nepieciešama atmiņa, lai saglabātu ievades datus, svaru un aktivizācijas funkcijas, kad ievade izplatās tīklā. Apmācībā jāaktivizē ievades aktivizēšana, līdz to var izmantot, lai aprēķinātu izejas gradienta kļūdas. Piemēram, 50 slāņu ResNet ir aptuveni 26 miljoni svaru un aprēķina 16 miljonus pakārtoto aktivizāciju. Ja katra svara glabāšanai un aktivizēšanai izmantojat 32 bitu peldošā komata numuru, tam būs nepieciešama neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra MB vietas.

Izmantojot zemāku precizitāti, lai saglabātu šos svarus un aktivizācijas, mēs varētu uz labākais cryptocurrency ieguldīt 2021 ripple vai pat četrkāršot šo uzglabāšanas prasību. Nopietna atmiņas problēma rodas no tā, ka GPU paļaujas uz datiem, kas tiek attēloti kā blīvi vektori. Tādēļ viņi var izmantot vienu instrukciju straumi SIMDlai sasniegtu augstu skaitļošanas blīvumu. Centrālā procesora bloks augstas veiktspējas skaitļošanai izmanto līdzīgus vektoru blokus. Tehnoloģija šķiet patiešām jaudīga un labi izstrādāta, lai gan ir grūti kvantitatīvi noteikt, cik lielā mērā tā ietekmē rezultātus, un vai tā patiešām nozīmē ievērojamu veiktspējas uzlabojumu. Problēma ar instrukciju prognozēšanu un izpildīšanu "pirms laika" ir tā, ka, lai arī tas ietaupa laiku, ja liela daļa pareģojuma ir pareiza, tas ir salīdzinoši skaitliski dārgi, lai "atsauktu" operāciju, kas galu galā neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra veikta.

Mātesplate, kuru mēs esam uzsvēruši ar Prime 95 Custom, un krājuma izlietne. Grafika, kuru mēs izmantojām, ir Nvidia GTX Tibez turpmākas kavēšanās apskatīsim testos iegūtos rezultātus. Abos gadījumos mēs esam sasnieguši stabilu 3, 9 GHz, bet neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra diezgan augstu spriegumu var redzēt, ka tās ir bloķētās versijas, nevis tās, kas pabeigtas -X, kurām mūsu pieredzē ir tendence pieaugt daudz veikt papildu naudu tiešsaistē un ar labāku spriegumu. Atcerieties, ka mēs esam kopā ar rezerves dzesētāju, lai gan, ja jūs varat uzstādīt kompaktu šķidruma dzesēšanu vai labu dzesēšanas šķidrumu, jūs noteikti varat izdarīt labāku virsslāņa režīmu un ar ievērojami labāku temperatūru.

Runājot par papildu veiktspējas jautājumiem, uzlabojums būs pamanāmāks atmiņās ar frekvenci tuvu MHz. Attiecībā uz temperatūru mēs esam ieguvuši rezultātu 31ºC un 49ºC ar maksimālu veiktspēju miera stāvoklī. Temperatūra, kas ir īsta greznība procesoram ar zemu TDP 65W. Pārmērīgas pārkaršanas laikā miera stāvoklī temperatūra ir paaugstinājusies līdz 33ºC un ar maksimālo jaudu - līdz 67ºC. Pirms atribūtu sadales tiek aprēķināta entropija E pilnai apmācības datu kopai D. Pēc tam katram atribūtam atsevišķi, visām iespējamām šī atribūta vērtībām, tiek aprēķināta entropija pēc formulas 2. Tad katram atribūtam tiek aprēķināts informācijas ieguvums Information Gain pēc formulas 2. Par sakni kļūst tas atribūts, kuram Information Gain rādītājs ir bijis lielākais. No saknes, iziet tieši tik zaru, cik vērtību ir šim atribūtam, ja tiek lietoti atribūti ar diskrētām vērtībām.

Lai izvēlētos vērtību skaitliskam vai nepārtrauktam atribūtam, tiek aplūkoti visi blakus esošie vērtību pāri un aprēķināts Information Gain, pēc kura izvēlēts pāris ar augstāko vērtību. kriptogrāfijas tirdzniecības starpība

Breadcrumb

Atribūts, kas izvēlēts par sakni, vairs netiks izmantots nākamo lēmuma koka līmeņu konstruēšanā. Entropijas maksimālā E D max vērtība pie divām klasēm ir 1, bet, pieaugot klašu skaitam n, to aprēķina pēc formulas 2. Gadījumā, ja lēmuma koka izveidē ir atlicis viens neizmantots atribūts, bet pastāv vēl citas apakškopas, kas satur ierakstus no dažādām klasēm, tad Gain vairs nav vērts aprēķināt. Algoritms beidz darbu un zara galā izveido lapu ar dominējošo klasi. Tas nozīmē, ka klase tiek piešķita pēc zarā esošo vērtību raksturojošas klases vairākuma.

Algoritms darbības laikā no sākuma veido maksimālo koku, kas var izraisīt pārapmācību klasifikators pielāgojas apmācības kopas datiem un uzrāda lielu kļūdas līmeni testēšanas datu kopā darbā ar vēl nezināmiem klasificējamiem objektiem. Lai izvairītos no pārapmācības, parasti tiek lietota atzarošana vai koka veidošanas ierobežojums, kuru izmanto pēc pilna lēmuma koka iegūšanas. Atzarošanas laikā tiek aplūkoti visi apakškoki, kas ietilpst pilnā lēmuma kokā, un tie tiek aizstāti ar lapu vai apakškoka zaru. Algoritms, savā klasiskajā formā, lieto samazinātās kļūdas atzarošanu ar atsevišķu testēšanas kopu [44]. Šī procesa ietvaros tiek aplūkots katrs apakškoks, vienreiz hierarhiski pārvietojoties no koka augšas uz leju, un novērtējot, vai apakškoka aizvietošana ar lapu dos klasifikācijas kļūdas samazinājumu. Pieņemsim, ka ir dots apakškoks K skatīt attēlukas izveidots no datu kopas D un saknē dala atribūtu A pēc tā vērtībām no a 1 līdz a n. Uzskatīsim, ka K i jau ir atzarots un, ka a 2 ir biežāk sastopamā atribūta A labākā automatizētā tirdzniecības programmatūra interaktīvajiem starpniekiem, bet L ir lapa ar datu kopas D biežāk sastopamo klasi. Apakškoka K struktūra Atzarošanas priekšrocība ir tā, ka katrs apakškoks tiek aplūkots vienreiz un šī pieeja ir ātrāka par citām, bet mīnuss nepieciešama atsevišķa datu kopa koka atzarošanai [58].

Klasifikācijas rezultātā katram jaunajam objektam no testēšanas kopas tiek noteikti n tuvākie kaimiņi, lietojot Eiklīda attāluma mēru, kuru aprēķina pēc formulas 2. Tuvāko k objektu kaimiņu skaits tiek aprēķināts pēc formulas k n, kur n ir objektu skaits apmācības datu kopā. Objekti k ar mazāko attālumu veido tuvāko kaimiņu apakškopu L k. Klases noteikšana tiek veikta pēc vairākuma principa dominējošā klase starp tuvākiem kaimiņiemizmantojot formulu 2. Lai mainīgā k izvēle neietekmētu klasifikācijas rezultātus, investīciju iespējas kriptonauda pielietoti svari, ar kuru palīdzību regulē apmācības kopas objektu ietekmi uz klasificējamo objektu.

Pielietojot svarus, klases aprēķina formula 2. Pirmā heiristika nosaka ja klasifikācijas rezultātā visiem tuvākajiem kaimiņiem ir iegūta viena un tā pati klase, tad klasificējamais objekts iegūst šo tuvāko kaimiņu klasi. Savukārt, otrā heiristika nosaka ja, atmetot tālāko tuvāko kaimiņu piemēram, ja ir 3 tuvākie kaimiņi, tad bot tirdzniecība kriptonauda to kaimiņu, kura attālums līdz klasificējamajam objektam ir pats lielākaispārējie ieraksti pieder vienai un tai pašai klasei, tad klasificējamais objekts iegūst šo atlikušo piemēra gadījumā divu tuvāko kaimiņu klasi. Process turpinās, līdz nav iespējams atrast nevienu likumam atbilstošu nosacījumu. Tad algoritms izvērtē atrasto nosacījumu, lietojot novērtējuma funkciju. Viena no novērtējuma funkcijām entropija E jo mazāka entropijas vērtība, jo piemērotāks būs nosacījums.

Entropija tiek aprēķināta pēc formulas 2. Otra novērtējuma funkcija Ratio pārbauda atrastā nosacījuma nozīmīgumu, kas norāda, ka atrastajam likumam piemīt atkārtojamība un tas nav ticis atrasts nejauši. Šī funkcija norāda uz korelāciju starp atribūtu vērtībām un klasi. Lai novērtētu Ratio, algoritms CN2 salīdzina aplūkoto sadalījumu starp klašu objektiem, kas atbilst nosacījumam ar gaidāmo sadalījumu, kas varētu tikt iegūts, ja nosacījums atlasītu objektus nejaušā veidā. Nozīmīgumu Ratio aprēķina, izmantojot piemērotības koeficienta [14] statistiku pēc formulas 2. Tiek pieņemts, ka klasēm ir nenoteikta saistība ar atribūtiem.

Bināro opciju tirdzniecība ar panākumiem bināro opciju tirdzniecība ar panākumiem labākie veidi kā ieguldīt naudu savā 20 gadu vecumā vai merryll lynch iegulda kriptovalūtā augstas frekvences bitcoin tirdzniecbas raksturojums maržinālā tirdzniecības konts kas ir binārā meklēšana c ava trader bitcoin.

Apmācības laikā klasifikators katrai atribūta a i vērtībai aprēķina aprioro varbūtību, kas norāda uz to, ka objekts ar šādu dotā atribūta vērtību pieder klasei c j, kas tiek aprēķināta pēc formulas 2. Savukārt, ja datu kopā pastāv atribūti ar trūkstošām vērtībām un kādam vai jūs gūstat peļņu, pērkot bitcoin klases nosacītā varbūtība ir nulle, tad kopējā P C A varbūtība klasei arī būs nulle. Lietojot vienkāršo dalīšanu šādai klases nosacītās varbūtības noteikšanas metodei, rezultāts var būt neprecīzs, sevišķi, ja ir daži apmācības piemēri un liels skaits atribūtu. Vissliktākais gadījums ir tad, ja apmācības piemēri neietver kādu atribūta vērtību.

Kas ir AI? Viss, kas jums jāzina par mākslīgo intelektu

Šādā gadījumā nav iespējams klasificēt jauno objektu, jo vairākām varbūtībām P C A vērtība var būt nulle. Trūkstošo datu apstrādes problēmu iespējams atrisināt, aprēķinot nosacītās varbūtības katra atribūta a i iespējamai vērtībai ar klasi c j, lietojot m vērtēšanas metodi pēc formulas 2. Lai apstrādātu nepārtrauktus datus, to vērtības ir jādiskretizē, vai ir jāpielieto kādu no zināmiem varbūtības sadalījumiem.

Naivais Baijesa algoritms izvēlas visiespējamāko objekta klasifikāciju C NB, pie definētiem atribūtiem a i, nosakot varbūtīgāko klasi pēc formulas 2. Lai salīdzinātu algoritmu rezultātus, ir nepieciešama skaitliska metrika, ar kuras palīdzību varētu novērtēt klasifikācijas precizitāti. Parasti, klasifikācijas novērtēšanai izmanto precizitāti.

Lai noteiktu precizitāti divu klašu uzdevumam piemēram, medicīnā klase C1 raksturo slimos pacientus, bet klase C0 veselos izveido neskaidrības matricu, kā parādīts 2. ĪP klases C1 objekti, kas tika klasificēti kā C1 klases objekti. ĪN klases C0 objekti, kas tika klasificēti kā C0 klases objekti. KP klases C1 objekti, kas tika klasificēti kā C0 klases objekti. Izmantojot neskaidrības matricu, var aprēķināt kopējo klasifikatora precizitāti accuracy KKP, to var izteikt kā attiecību starp pareizi klasificētajiem visu klašu objektiem un kopējo objektu skaitu, lietojot 2. Īpaši svarīgi tas ir medicīnas vai farmakoloģijas uzdevumu risināšanā, lai sabalansētu klasifikatora spēju atpazīt gan pozitīvo, gan negatīvo klasi piemēram, medicīnā divu klašu uzdevumā, kur viena klase ir veselie, otra slimietāpēc tiek lietota paplašinātā neskaidrības matrica, skatīt 2.

ĪP KN tirdzniecība ar bitcoin par robinhood. ĪN KP 2. Apmācības kopu izmanto klasifikatora izveidošanai, bet testēšana kopu izveidotā klasifikatora pārbaudei, lai novērtētu klasifikatora precizitāti. Pieeja ir efektīva, ja objektu skaits ir pietiekami liels un testēšanas kopā ir pārstāvētas visas klases, atribūti un to iespējamās vērtības. Ja šie nosacījumi neizpildās, tad būs gadījumi, kad klasifikators nevarēs prognozēt iespējamo klasi; Šķērsvalidācijā sākotnējā datu kopa tiek sadalīta u apakškopās un klasifikators tiek apmācīts un testēts u reizes.

Šķērsvalidācija garantē, ka objekta piederība kādai no apakškopām tiek noteikta nejaušā veidā. Katrs ieraksts u 1 reizes tiks iekļauts apmācības datu kopā un tieši vienu reizi testēšanas datu kopā. Klasifikatora katras iterācijas testēšanas rezultāti ir jāreģistrē atsevišķā neskaidrības matricā, pēc tam šie rezultāti tiek summēti [43]. Izlaist vienu pieeja nodrošina, ka testēšanas kopā katrā kārtā tiek izmantots tikai viens datu kopas ieraksts, pārējie apmācības datu kopā. Process turpinās, kamēr katrs datu kopas ieraksts ir pabijis testēšanas kopā tieši vienu reizi. Pieeja ir efektīva pie neliela ierakstu skaita, jo palielina apmācības datu kopas apjomu. Pastāv arī trūkumi: katrā testēšanas datu kopā pārstāvēta tikai viena klase; lēna darbība, jo tiek veiktas u bot tirdzniecība kriptonauda [1]. Abas pieejas garantē novērtējuma drošumu. Klasifikācijas precizitātes salīdzināšanai bieži izmanto arī vidējās absolūtās kļūdas un vidējās kvadrātiskās kļūdas aprēķinu, jo dažādas kļūdu aprēķinu tehnikas nodrošina precīzāku iegūto rezultātu skaidrojumu un novērtējumu [1, 52]. Vidējo kvadrātisko kļūdu RMSE [10], aprēķina starp klasifikatora klasificēto un faktisko klasi pēc formulas 2.

Šo kļūdas novērtēšanas pieeju parasti izmanto tās vienkāršuma dēļ, bet dažos rakstos tā tiek kritizēta [8, 10]. Vidējās kvadrātiskās kļūdas aprēķinu pielieto, nosakot ticamības intervālus [52]. Prognozēšana vai arī pareģošana nav īsti piemērots termins procesa norisei ir jaunu piemēru pārbaude izveidotajā klasifikatorā. Klasifikatorā tiek padoti jaunā prognozējamā objekta raksturojošie parametri atribūti ar noteiktām vērtībām, kā rezultātā klasifikators izdara prognozi, nosakot objekta iespējamo klasi. Lai pēc iespējas vieglāk būtu interpretējami un uzskatāmi iegūtie rezultāti, ieteicams izmantot klasifikatorus, kuri nodrošina saprotamu iegūto rezultātu interpretāciju, kā piemēram, induktīvie lēmumu koki, klasifikatori, kas izmanto varbūtības vai attālumu mērus Kopsavilkums un secinājumi Nodaļā dots ieskats par sistēmas izstrādāšanā lietotajām datu iegūšanas pieejām un algoritmiem. Izklāstīta darba autora izstrādāta k-vidējo sadalošā algoritma modifikācija, kas piedāvā veikt īsu laika rindu klasterizāciju, nosakot piemērotāko klasteru skaitu. Pirms datu analīzes procesa ar datu iegūšanas metodēm un algoritmiem ir jāveic datu pirmapstrāde, kurā notiek analizējamo datu kopu sagatavošana. Datu pirmapstrāde nodrošina analizējamo datu kopu sagatavošanu kvalitatīvākam datu analīzes procesam.

Kvalitātes uzlabojumus var izmērīt, nosakot klasifikatora precizitāti, piemēram, lietojot neapstrādātu un pirmapstrādātu datu kopu. Īsu laika rindu sagatavošanas procesā ir jāveic periodu izlīdzināšana, lai varētu veikt salīdzināšanu un trūkstošu vērtību atmešanu. Datu pirmapstrādes procesā laika rindās jāveic dominējošu vērtību nolīdzināšana, lietojot z- novērtējuma normalizāciju ar standarta novirzi un normalizāciju ar dzīves līkni. Raksturojošo parametru informatīvuma noteikšanai tika lietota CfsSubsetEval metode, bet atribūtu pārmeklēšanai BestFirst metode. Datu normalizācijai tika lietota z-novērtējuma normalizācija ar standarta novirzi. Šīs pieejas izraudzītas, jo tās ir populārākās datu pirmapstrādē. Klasterizācijas precizitātes novērtēšanai tika ieteikts noteikt piemērotāko klasteru skaitu, vadoties pēc vidējās absolūtās un klasterizācijas vidējās absolūtās kļūdas.

Izmantoto klasterizācijas algoritmu izvēle tika noteikta pēc klasterizācijas algoritmu salīdzinošās analīzes rezultātiem. Klasifikācijas uzdevumu atrisināšanai tika izvēlēti vairāki algoritmi, tādi kā CN2, C4. Klasifikācijas precizitātes noteikšanai tika lietoti neskaidrības matricas raksturlielumi: precizitāte, jutīgums un specifiskums. Iegūto rezultātu validācijai tika lietota kartu šķērsvalidācija, atmest vienu vai datu kopas sadalīšana apmācības un testēšanas datu kopās ar attiecību pieejas. Pielietoto klasifikācijas algoritmu izvēle notiek pēc klasifikācijas algoritmu salīdzinošās analīzes rezultātiem. Jaunā objekta klases prognozēšana tiek balstīta uz noteiktā piemērotākā klasifikatora bāzes, kas apmācīts ar apmācības datu kopu un pārbaudīts ar testēšanas datu kopu. Piedāvātā prognozēšanas sistēma dažādām problēmvidēm ir parādīta 3. Analizējamā datu kopa, kas sastāv no īsām laka rindām un to raksturojošajiem parametriem, tiek pakļauta datu pirmapstrādes procesam. Īsās laika rindās tiek noteiktas objektu grupas klasteri, lietojot darba autora piedāvātu klasterizācijas algoritma modifikāciju. No iegūtajiem klasteriem tiek veidoti paraugmodeļi, kas raksturo klastera objektu vidējās vērtības katrā laika periodā.

Iegūtos klasterizācijas rezultātus objektu klasteru numurus apvieno ar pirmapstrādātajiem raksturojošajiem parametriem datu apvienošanas blokos. Ja nepieciešams pēc veikt papildu naudu tiešsaistē nosacījumiemapstrādāt klasterizācijas rezultātus ar dažādu klašu skaitu, tad lieto darba autora piedāvātu klašu transformāciju. Ja nepieciešams apvienoto datu kopu sadalīt apakškopās, tad lieto datu kopas sadalīšanas bloku, kur sadalīšana tiek veikta pēc sadalošā atribūta nosaka eksperts vērtību skaita, cik šim atribūtam ir iespējamo vērtību tik apakškopas H tiks izveidotas. Objektu sadalīšana apakškopās tiek veikta pēc sadalošā atribūta vērtības. Izveidotajās datu kopās ar klasifikācijas palīdzību, lietojot klasifikācijas algoritmu, nosaka sakarības starp raksturojošajiem parametriem un klasi. Nosacījumu likumi kalpo divu klasifikatoru rezultātu salīdzināšanai vai zināšanu bāzes izveidošanai, kurā tiek glabāti likumi par katra objekta klasi, datu kopas sadalošā atribūta vērtību un klīnisko pētījumu rezultātu izteikts kā skaitliska vērtība vai klase. Prognozēšanas specifika ir atkarīga no izvirzītā uzdevuma. Prognozēšanā ar paraugmodeļi ir jānosaka tā numurs klase. To nosaka ar apmācīto klasifikatoru, klasificējot analizējamā objekta raksturojošos parametrus. Noteiktais numurs norāda uz paraugmodeli, kas raksturo analizējamā objekta pieprasījumu. Cita prognozēšanas pieeja klasificē analizējamā objekta raksturojošos parametrus ar divu klasifikatoru palīdzību un iegūtos rezultātus salīdzina, lietojot nosacījumu likumus.

Nākamā pieeja piedāvā, izveidot pagaidu nosacījuma likumu, kas iegūts, klasificējot analizējamā objekta raksturojošos parametrus nosakot klasi, kā otrs parametrs nosacījumam kalpo sadalošā atribūta vērtība. Pēc tam no zināšanu bāzes atlasa tos likumus, kuri atbilst izveidotajam pagaidu nosacītajam likumam. No atlasītajiem likumiem izveidojas statistiskais sadalījums, no kura ar darba autora piedāvātu pieeju aprēķina prognozes vērtību analizējamajam objektam. Prognozēšanas sistēma dažādām problēmvidēm Šo sistēmu uzbūve sīkāk ir aprakstīta nākošajos apakšpunktos Pieprasījuma prognozēšanas sistēma Nelielam uzņēmumam, kas nodarbojas ar plaši pazīstamu zīmolu apģērbu mazumtirdzniecību, radās nepieciešamība izveidot pieprasījumu prognozēšanas sistēmu PPSar kuras palīdzību būtu iespējams noteikt jaunā pasūtamā produkta iespējamo pieprasījuma prognozi nākamajam periodam. Citiem vārdiem sakot, veicot jaunas kolekcijas pasūtījumus uz izveidotās sistēmas bāzes, varētu prognozēt vajadzīgo pasūtījuma daudzumu. Šāda prognoze nepieciešama, lai neveidotos lieki uzkrājumi noliktavās un uzņēmums ieekonomētu un optimizētu savus apgrozāmos līdzekļus [13]. Uzņēmuma vēlmes pret izveidojamo sistēmu bija šādas: prognozes veidošanai var izmantot tikai preces raksturojošos parametrus piemēram, cena, veids, krāsa, izmērs u. Balstoties uz uzņēmuma vēlmēm, tiek izvirzītas prasības izveidojamajai sistēmai: 1. Jāapstrādā vēsturiski preču pieprasījumi ar dažādu investīciju iespējas kriptonauda laika periodu un to raksturojošie parametri.

Jāveic raksturojošo parametru analīze un atlase. Jāveic prognozēšana ar vēsturiskiem pieprasījuma datiem un to raksturojošiem parametriem. Jāizveido pēc iespējas vienkāršāka iegūto rezultātu atspoguļošana. Tradicionālās prognozēšanas sistēmas pamatojas uz likumsakarību meklēšanu laika rindās, piemēram, piegāžu ķēžu analīze [25], tehnisko sistēmu parametru izmaiņa [60] vai ekonomisko indeksu izmaiņa valūtas kursu svārstībās [22] u. Tiek pieņemts, ka laika rinda ir stacionāra un, jo garāks ir šo novērojumus skaits, jo lielāka ir varbūtība precīzāk noteikt likumsakarības [8].

Taču reālajā dzīvē pastāv uzdevumi, kuros laika rindas garums ir samērā īss līdz 40 periodiem un noteikt tajā procesa funkcionēšanas likumsakarības praktiski nav iespējams. Par šādiem uzdevumiem tiek uzskatīti: preces dzīves cikla analīze [42], tekstila preču pārdošanas apjomu analīze pie liela piedāvājumu klāsta un īsa dzīves cikla [64, 66, 67] u. Šeit izveidojas prognozēšanas uzdevums, kuram jārisina laika rindu analīze ar liela apjoma Jaunā produkta prognoze ir jāveic, lietojot tikai preces raksturojošos parametrus cena, tips, krāsa u. Tāpēc lietderīgi ir lietot klasterizāciju, kas vēsturiskus preču pieprasījuma datus pēc līdzības pazīmēm [68] apvieno grupās kriptogrāfijas tirdzniecības lietotne klasteros [18, 20, 29], uz kuru bāzes izveido pieprasījumu paraugmodeļus. Ar izveidotiem pieprasījuma paraugmodeļiem tiek noteikta saite starp vēsturiskiem preču pieprasījuma datiem un šo preču raksturojošajiem parametriem. Klasterizācijas rezultātā iegūtie paraugmodeļi, aizvieto reālo objektu pieprasījuma novērtējumu klasterī un tiek apvienoti ar preces raksturojošajiem parametriem.

Analizējot iegūtās pieprasījuma paraugmodeļu kopas ar induktīvajiem lēmuma kokiem [58], tiek iegūtas zināšanas nosacījumu likumu veidā, kur likuma nosacījuma daļa raksturo preces pieprasījumu, bet slēdziena daļa produkta raksturojošos parametrus [70, 76]. Jaunās preces iespējamais pieprasījums prognoze tiek noteikts pēc klasterizācijas rezultātā iegūtā paraugmodeļa. Paraugmodeļa numurs klastera numurs tiek noteikts klasifikācijas procesā, izmantojot induktīvos lēmuma kokus, projicējot uz tiem jaunās preces raksturojošos parametrus. Izstrādājamajai prognozēšanas sistēmai ir jānodrošina augsta precizitāte, tāpēc tās izveides procesā ir jācenšas samazināt gan klasterizācijas, gan klasifikācijas kļūdas PPS uzdevuma nostādne Pieprasījuma prognozēšanas sistēma uzņēmuma pasūtījumu optimizācijai pamatojas uz iepriekšējo gadu preču pieprasījuma pieredzi un jaunā pasūtamā produkta preces raksturojošajiem datiem ar šādiem parametriem: preces cena, tips, sezonalitāte, kolekcijas ilgums mēnešoskrāsa, izmērs u. Lai izveidotu PPS, ir jārealizē šādi uzdevumi: 1. Vēsturisku pieprasījumu datu apkopošana. Atlasīto datu sagatavošana datu iegūšanas procesiem.

Sagatavoto datu pirmapstrāde. Piemērotākā klasteru skaita noteikšana vēsturiskās pieprasījumu laika rindās. Iegūto klasterizācijas rezultātu analīze. Klasterizācijas rezultātu apvienošana ar produkta aprakstošajiem datiem, piemēram, preces cena, tips, sezonalitāte, krāsa, izmērs u. Klasifikācijas procesu un rezultātu analīze. Izveidotās sistēmas precizitātes pārbaude. Jauna produkta pieprasījuma prognozēšana. Iegūto rezultātu atspoguļošana. Datu bāze glabā informāciju par preču pieprasījumu dažādos laika periodos, preču veidiem, izmēriem, krāsām, cenām, pavadzīmēm, piegādātājiem, klientiem, svītrkodiem u.

neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra labākais kriptonauda ieguldīt

Operators FROM norāda, no kādas tabulas tiks izgūti dati. Vaicājuma izpildes rezultātā tiek atlasīta datu kopa, bot tirdzniecība kriptonauda tālāk nodota datu investīciju iespējas kriptonauda blokam, kurā informācija sadalās divās datu plūsmās. Pirmo veido īsas laika rindas preces identifikators un šīs preces pieprasījums gada griezumā pa mēnešiembet otro raksturojošie parametri preces identifikators, veids, tips un cenakas tālāk nonāk prognozēšanas sistēmas modulī. Prognozēšanas sistēmas modulī īsas laika rindas tiek pakļautas datu pirmapstrādei, kuras rezultātā dati tiek attīrīti no trokšņainām vērtībām objekti ar šāda veida vērtībām tiek izslēgti no datu kopas un normalizēti izlīdzināti vērtību diapazoni. Ar klasterizācijas algoritmu nosaka sakarības starp īsām laika rindām, kuras pēc līdzības pazīmēm apvieno grupās jeb klasteros. Piemērotāko klasteru skaitu nosaka klasterizācijas algoritms, pēc minimālās klasterizācijas absolūtās kļūdas. Tad katram noteiktajam klasterim tiek izveidots paraugmodelis, kas raksturo klastera objektu vidējās vērtības katrā laika periodā.

Arī otra datu plūsma ir pakļauta datu pirmapstrādei, kuras rezultātā no raksturojošo parametru datu kopas tiek izslēgti objekti ar trūkstošām vērtībām un normalizētas atribūtu vērtības. Pēc tam noteikti informatīvākie atribūti neinformatīvākie atribūti tiek izslēgti no datu kopaslietojot CfsSubsetEval metodi, bet atribūtu pārmeklēšanai BestFirst metodi. Tālāk vienā datu kopā apvieno pirmapstrādātos raksturojošos parametrus un klastera numuru, kas objektam noteikts klasterizācijas procesā. Apvienošana tiek veikta pēc objektu identifikācijas numuriem.

AMD Ryzen 3 1200 tehniskie parametri

Ar apvienoto datu kopu tiek veikta klasifikācija, lietojot induktīvos kā jūs nopelnījāt naudu tiešsaistē kokus, rezultātā nosakot sakarības starp paraugmodeli klastera numuru un raksturojošajiem parametriem. Pieprasījuma prognozēšanas sistēma Uz klasifikācijas procesā uzbūvētā induktīvā lēmuma koka, projicējot tajā prognozēšanas process jaunā prognozējamā produkta raksturojošos parametrus, nosaka šī produkta klasi piemēram, C1. Datu projicēšana notiek, virzoties no lēmuma koka saknes uz leju pa koka līmeņiem, līdz tiek sasniegta apakšējā līmeņa koka lapa ar klases numuru. Iegūtās klases numurs piemēram, C1 norāda uz attiecīgo paraugmodeli, kas noteikts klasterizācijas procesa rezultātā. Paraugmodelis C1 norāda kāds būs prognozētā produkta, kura raksturojošie parametri tika ievadīti sistēmā iepriekš, iespējamais pieprasījums 12 mēnešiem periodiem no T1 līdz T12 nākotnē [40]. Vēsturisku pieprasījuma un to raksturojošo parametru datu pirmapstrāde Vēsturisko pieprasījuma datu īsas laika rindas pirmapstrāde ir svarīgs datu apstrādes posms, jo no tā būs atkarīga turpmāk iegūto rezultātu precizitāte sistēmā. Vēsturiskos pieprasījuma datus, ja tas ir nepieciešams, attīra no trokšņainām un nepiederošām vērtībām. Piemēram, ja objektam 12 mēnešu periodā ir tikai viens pārdošanas fakts, tad šāds objekts tiek izslēgts no analizējamās datu kopas, jo tas nesatur informāciju, no kuras varētu tikt iegūtas jaunas zināšanas.

Lai izvairītos no dominējošām vērtībām īsās laika rindās, tiek pielietota datu normalizācija. Īsu laika rindu datu normalizācijai izmanto z-novērtējuma normalizāciju ar standarta novirzi, kuras darbība aprakstīta apakšpunktā, un pieprasījumu normalizāciju ar dzīves līkni, kuru aprēķina pēc formulas 2. Pirms uzsākt datu pirmapstrādi raksturojošajos parametros, ir jāveic šo parametru agregācijas stāvokļu noteikšana uzņēmumā kā parādīts 3. Protams, pastāv arī alternatīvi risinājumi, piemēram, uzņēmuma pasūtījumu eksperts var strikti nodefinēt parametru agregācijas neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra, pēc kuriem ir jāveido prognozēšanas sistēma, bet šāda veida risinājumi var izrādīties neprecīzi, jo pastāv tā saucamais cilvēka faktors, kas var radīt neviennozīmīgu faktu interpretāciju.

Tāpēc tiek veikta raksturojošo parametru informatīvuma noteikšana. Datu pirmapstrādes procesā no raksturojošo parametru datu kopas, tiek izslēgti tie objekti, kuriem ir nepilnīga informācija iztrūkst kāda atribūta vērtība. Ja nepieciešama dominējošu atribūtu vērtību izlīdzināšana, tiek pielietota datu normalizācija, izmantojot Z-novērtējuma normalizāciju ar standarta novirzi skatīt apakšpunktu.

Turpinājumā tiek veikta atribūtu informatīvuma noteikšana [64]. Tiek uzskatīts, ka piegādes sistēmas efektivitāte uzņēmumā ir tieši atkarīga no komercprognozes rezultāta [23]. Agregācijas stāvokļus uzņēmumā definē eksperts. Veids sez. Tips jakas; bikses; Cena 1,00; 1,99; Krāsa balta; melna; Izmērs XS; S; M; Atribūtu agregācijas stāvokļu noteikšana uzņēmumā Vēsturisku pieprasījumu klasterizācija un klasteru paraugmodeļu ieguldi bitcoin akcijas Pieprasījumu apvienošana klasteros jeb klasterizācija tiek realizēta tā, lai grupā apvienotu tos vēsturiskos pieprasījumus, kuriem ir līdzīga struktūra, lietojot Eiklīda attāluma mēru [70]. Šādu apvienojuma tehniku nodrošina k vidējo sadalošais algoritms [63], maksimālās līdzības algoritms [51] un darba autora izstrādātais modificētais k-vidējo sadalošais algoritms, kurš aprakstīts apakšpunktā. Ar klasterizācijas palīdzību tiek noteiktas, kuras no preču pieprasījuma datu pirmapstrādes pieejām ir piemērotākās īsu laika rindu analīzei. Klasterizācijas algoritmu iegūtie rezultāti pie dažādu klasteru skaita ir savstarpēji jāsalīdzina un jāizvēlas piemērotākais algoritms pieprasījuma prognozēšanas sistēmas izstrādāšanā, kā arī jānosaka piemērotākais klasteru skaits, kas nepieciešams datu kopas klasterizācijai.

Iespējams, ka lietotā pieeja, piemērotāka klasteru skaita noteikšanai, nav vienīgais risinājums, bet ar izvēlētajiem klasterizācijas algoritmiem tas ir vienīgais ceļš, kā noteikt piemērotāko klasteru skaitu. Kad piemērotākais klasterizācijas algoritms un klasteru skaits ir noteikts, tad katram noteiktajam klasterim tiek izveidots paraugmodelis, kura piemērs parādīts 3. Iegūtie paraugmodeļi turpmāk tiek pielietoti jaunā produkta pieprasījuma prognozēšanā. Šie paraugmodeļi binārie ieguldījumi el paso jaunā prognozējamā produkta iespējamo pieprasījumu nākotnē. Klasterizācijas rezultātā iegūto klasteru paraugmodeļi Dažādu datu plūsmu apvienošana Dažādu datu plūsmu apvienošanas procedūra tiek veikta ar objektu raksturojošajiem parametriem preces tips, cena un veidspievienojot objekta klasterizācijas rezultātā iegūto klasi pēc to identifikācijas numuriem. Organizējot meklēšanu, tiek izmantotas morfoloģiskās analīzes metodes, kas ļauj dokumenta tekstā atrast ne tikai precīzi norādīto vārdu vai frāzibet arī visas tā vārdu formas.

Morfoloģijas meklēšanu var veikt gan dokumenta tekstā, gan tā detaļās. Ir arī vairāki rīki un funkcijas, kas vienkāršo dokumentu meklēšanas pieprasījuma ģenerēšanas darbu:. Kopsavilkuma ziņojumu apkopojumu veidošana, sagrupēti pēc dažādām informācijas sadaļām, ir neatņemama sistēmas funkcionalitātes sastāvdaļa 4. Lai ieviestu šo funkciju, Astarta sistēmā ir komponents, kas ļauj jums izveidot dažādas veidnes informācijas prezentēšanai ziņojumos, kur ir iestatīti visu pārskatu komponentu stili un struktūra un norādīta dokumentu šķirošanas metode.

Pieejamie iestatījumi ļauj sastādīt īssavilkumu, pamatojoties tikai uz dokumenta anotāciju, vai ģenerēt pilna teksta īssavilkumu. Izmantojot labākais veids kā ieguldīt bitcoin krājumā informācijas daudzumu, jūs varat izveidot vairāku apjomu dokumentu vai, gluži pretēji, tikai tā satura rādītāju.

Pēc noklusējuma iegūtais dokuments tiek izveidots microsoft formāts Word tomēr veidnes aizpildīšanas posmā varat izvēlēties citu datu iesniegšanas formātu. Investīciju iespējas kriptonauda analīzes galvenais uzdevums ir noteikt pētāmās problēmas attīstības tendences. Vis ilustratīvākie rezultātu uzrādīšanas veidi ir laika rindas, kas parāda pētāmā daudzuma attīstību laika gaitā, un diagramma, kas parāda pētītā daudzuma proporciju attiecībā pret citiem daudzumiem. Ja prognozēšanas problēmu risināšanai nepieciešams izmantot dažādas statistikas paketes, kurās tiek izmantoti īpaši algoritmi piemēram, autoregresīvais algoritms un integrālais slīdošais vidējais ARISS - ARIMAtad kvalitatīvu novērtējumu, kas iegūts, pamatojoties uz uzbūvēto laika rindu, var iegūt, izmantojot standarta Excel pakotni. Astarta sistēma īsteno abas dažādu statistikas kopsavilkumu veidošanas metodes: izmantojot Statistica 5. Eksportējot uz Excel no sistēmas saskarnes, varat norādīt informācijas prezentācijas veidu: diagrammu, sektoru diagrammu vai tabulu. Laika rindas piemērs, kas izveidots, izmantojot Lenta.

Uzņēmumu informācijas un analītiskajiem dienestiem viņu darbā ir jātiek galā ar visdažādākajiem informācijas avotiem. Tie ir papīra periodiskie izdevumi, elektroniskie laikraksti, citi interneta resursi, e-pastsziņu plūsmu pārsūtīšana pa IP un ftp kanāliem utt. Rakstā aprakstītās tehnoloģijas izmantošana informācijas apstrādei un analīzei, kas nāk no neviendabīgiem avotiem, ar automātisku grupēšanu pēc tematiskām pazīmēm, samazina vajadzīgās informācijas trūkuma iespējamību. Automātiska plūsmu filtrēšana ļauj ātri iegūt neatņemamu informācijas attēlu, un detalizētai ienākošās informācijas izpētei var izmantot jaudīgu meklētājprogrammu ar sarežģītu vaicājumu izveidi.

Informācijas un analītiskās sistēmas ieviešanas pieredze dažādās organizācijās ir parādījusi augstu efektivitāti un ērtu sistēmas pielāgošanu vietējiem apstākļiem, pateicoties izstrādātajam universālajam instrumentam lielu, neviendabīgu teksta informācijas plūsmu automatizētai ielādēšanai. Universālais formātu parsētājs ļauj pilnībā automatizēt kā es varu saņemt naudu tieši tagad informācijas plūsmu ievadīšanu no neviendabīgiem avotiem, samazinot informāciju par vienu iekšēju attēlojumu, kā arī līdz minimumam samazināt ikdienas darbu, ievadot neregulārus teksta datus piemēram, tekstu ievadīšana no papīra, atpazīstot rakstus no drukātajiem materiāliem, piezīmju veidošana un nākotnē automātiska pašreizējās audio informācijas atpazīšana utt.

Iebūvētā automātisko izsekošanas sistēma "svaigu" ziņu publicēšanai informācijas vietnēs internetā ļauj automatizēt šo uzņēmumu informācijas un analītisko pakalpojumu darbību daļu. Virsrakstu saraksta sastādīšanu un sistēmas apmācību var veikt eksperts - konkrēta uzņēmuma informācijas un analītiskā dienesta speciālists - specializētu informācijas un analītisko pakalpojumu vajadzībām. Ekspertam jābūt pieejamam arī uzticamu novērtējumu diapazoniem par dokumentu atbilstību norādītajām pozīcijām kā instrumentu sistēmas analīzei vai pašmācībai, pamatojoties uz svaigiem datiem. Analītiskais bloks kalpo, lai automatizētu ziņojumu un pārskatu sagatavošanu, kā arī ļauj analītiķim izsekot un prognozēt dažādu tendenču atspoguļojumu publiskajā informācijas telpā plašsaziņas līdzekļos, internetā. Šīs klases informācijas un analītisko sistēmu efektivitāti var palielināt, pateicoties mākslīgā intelekta metožu izstrādei un ieviešanai, kas tiek piemērotas teksta analīzei, jo īpaši tekstu automātiskās semantiskās analīzes metodēm, izprotot to nozīmi.

Dati noliktavā tiek iegūti no operētājsistēmām OLTP sistēmāmkas paredzētas biznesa procesu automatizēšanai. Turklāt krātuvi var papildināt ar ārējiem avotiem, piemēram, statistikas pārskatiem. Repozitorija uzdevums ir nodrošināt izejmateriālu analīzei vienuviet un vienkāršā, saprotamā struktūrā. Ir vēl viens iemesls, kas attaisno atsevišķas krātuves parādīšanos - sarežģīti analītiski vaicājumi operatīvai informācijai palēnina pašreizējo uzņēmuma darbu, ilgstoši bloķējot tabulas un izmantojot servera resursus. Analizatoram nav vajadzīga centralizācija un ērta strukturēšana. Viņam joprojām ir nepieciešams rīks informācijas skatīšanai un vizualizēšanai. Tradicionālajos pārskatos, pat veidojot uz viena krātuves, trūkst vienas lietas - elastības. Tos nevar pagriezt, izvērst vai sakļaut, lai iegūtu vēlamo tirdzniecības ģēnija pieteikšanās kriptovalūtai skatu. Es vēlos, lai viņam būtu šāds rīks, kas ļautu vienkārši un ērti paplašināt un sakļaut datus!

OLAP darbojas kā šāds rīks. Lai gan OLAP nav nepieciešams datu noliktavas atribūts, to arvien vairāk izmanto, lai analizētu šajā noliktavā uzkrāto informāciju. Vieta OLAP uzņēmuma informācijas struktūrā. Operatīvie dati tiek apkopoti no dažādiem avotiem, tīrīti, integrēti un glabāti relāciju krātuvē. Turklāt tie jau ir pieejami analīzei, izmantojot dažādus ziņošanas rīkus.

Tad dati pilnībā vai daļēji tiek sagatavoti OLAP analīzei. Tos var ielādēt īpašā OLAP neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra bāzē vai atstāt relāciju krātuvē. Tās vissvarīgākais elements ir metadati, tas ir, informācija par nākamais kriptogrāfijas ieguldījums struktūru, izvietojumu un pārveidošanu. Pateicoties viņiem, tiek nodrošināta dažādu uzglabāšanas komponentu efektīva mijiedarbība.

Kopumā OLAP var definēt kā daudzdimensionālu datu analīzes rīku kolekciju, kas uzkrāta noliktavā. OLAP koncepcija ir balstīta uz daudzdimensionālu datu prezentēšanas principu. Pēc Codd domām, daudzdimensionāls konceptuāls skats ir vairāku perspektīvu, kas sastāv no vairākām neatkarīgām dimensijām, pa kurām var analizēt īpašas datu kopas. Vienlaicīga vairāku dimensiju tirdzniecības ģēnija pieteikšanās kriptovalūtai tiek definēta kā daudzfaktoru analīze. Katrā dimensijā ir iekļauti datu konsolidācijas virzieni, kas sastāv no secīgu apkopošanas līmeņu sērijas, kur katrs augstākais līmenis atbilst lielākai atbilstošās dimensijas datu apkopošanas pakāpei. Tādējādi Izpildītāja dimensiju var noteikt pēc konsolidācijas virziena, kas sastāv no vispārināšanas līmeņiem "uzņēmums - nodaļa - nodaļa - darbinieks". Laika dimensija var ietvert pat divus konsolidācijas virzienus - gads - ceturksnis - mēnesis - diena un nedēļa - diena, jo laika skaitīšana pa mēnešiem un nedēļām nav savienojama. Šajā gadījumā kļūst iespējams patvaļīgi izvēlēties vajadzīgo informācijas detalizācijas līmeni katram mērījumam. Urbšanas operācija atbilst kustībai no konsolidācijas augstākajiem posmiem uz zemākajiem; gluži pretēji, satīšanas operācija nozīmē pāreju no zemākiem līmeņiem uz augstākiem 2.

Daudzdimensionālā pieeja parādījās gandrīz vienlaikus un paralēli relāciju pieejai.

Matemātiskie aparāti

Tomēr tikai kopš deviņdesmito gadu vidus vai drīzāk kopš tā laika Tieši šajā gadā parādījās jauns programmas neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra, ko veidoja monētas tec oficiālā mājas lapa no relāciju pieejas pamatlicējiem E. Coddakurā viņš formulēja 12 pamatprasības ieviešanas līdzekļiem OLAP 1. Lietotājam nevajadzētu zināt, kādus īpašus līdzekļus izmanto datu glabāšanai un apstrādei, kā dati tiek organizēti un no kurienes tie nāk.

Rīkiem jāizvēlas labākais datu avots un jāsazinās ar to, lai atbildētu uz konkrēto pieprasījumu. Līdzekļiem jāspēj automātiski kartēt savu loģiku uz dažādiem neviendabīgiem datu avotiem. Atbalsts operācijām dažādi mērījumi. Visas daudzdimensionālās operācijas piemēram, apkopošana jāpielieto vienmērīgi un konsekventi jebkuram skaitam jebkura izmēra. Fondiem ir jāatbalsta dažādi ceļi datu vizualizācija prezentācija. Šo prasību kopums, kas faktiski kalpoja kā OLAP definīcija, jāuzskata par padomdevēju, un par konkrētiem produktiem būtu jāvērtē pēc pakāpes, kādā tie ir tuvu tam, lai tie pilnībā atbilstu visām prasībām. Codd 12 noteikumu atcerēšanās lielākajai daļai cilvēku ir pārāk apgrūtinoša. Šī definīcija pirmo reizi tika formulēta ĀTRI Ātri - nozīmē, ka sistēmai lietotājiem jānodrošina lielākā daļa atbilžu aptuveni piecu sekunžu laikā. Turklāt vienkāršākie pieprasījumi tiek apstrādāti vienas sekundes laikā, un ļoti maz - vairāk nekā 20 sekundes. Pētījumi ir parādījuši, ka galalietotāji procesu uztver neveiksmīgi, ja pēc 30 sekundēm netiek saņemti rezultāti. No pirmā acu uzmetiena var šķist pārsteidzoši, ka, saņemot ziņojumu minūtes laikā, kas nav tik sen pagājis dienām, lietotājam gaidīšanas laikā ļoti ātri kļūst garlaicīgi, un projekts izrādās daudz mazāk veiksmīgs nekā tūlītējas atbildes gadījumā pat par mazāk detalizētas analīzes cenu. ANALĪZE analīze nozīmē, ka sistēma var apstrādāt jebkuru loģisku un statistisku analīzi, kas raksturīga šī pieteikuma un nodrošina, ka tas tiek saglabāts galalietotājam pieejamā formā.

Nav svarīgi, vai šī analīze tiek veikta pārdevēja paša rīkos vai ar to saistītā ārējā programmatūras produktā, piemēram, izklājlapā, vienkārši lietotājiem intuitīvā veidā jāsniedz visa nepieciešamā analīzes funkcionalitāte. Analīzes rīki varētu ietvert īpašas procedūras, piemēram, laika rindu analīzi, izmaksu sadali, valūtas pārskaitījumus, mērķa meklēšanu, daudzdimensiju struktūras izmaiņas, ar procedūrām nesaistītu modelēšanu, izņēmumu noteikšanu, datu iegūšanu un citas no lietojumprogrammām atkarīgas darbības. Šādas iespējas atkarībā no mērķa orientācijas dažādos produktos bināro opciju signāli, kas darbojas ar portera finansēm ļoti atšķirīgas. SHARED kopīgots nozīmē, ka sistēma atbilst visām konfidencialitātes aizsardzības prasībām iespējams, līdz pat šūnu līmenim un, ja nepieciešama vairāku rakstīšanas piekļuve, nodrošina modifikāciju bloķēšanu attiecīgajā līmenī.

Ne visām lietojumprogrammām ir nepieciešams pierakstīt datus. Tomēr šādu lietojumu skaits pieaug, un sistēmai jāspēj savlaicīgi un droši apstrādāt vairākas modifikācijas. Ja jums būtu jādefinē OLAP ar vienu vārdu, jūs to izvēlētos. Sistēmai jānodrošina daudzdimensionāls konceptuāls datu skatījums, ieskaitot pilnīgu hierarhiju un vairāku hierarhiju atbalstu, jo tas noteikti ir loģiskākais veids, kā analizēt uzņēmējdarbību un organizācijas. Nav minimālā dimensiju skaita, kas jāapstrādā, jo tas ir atkarīgs arī no lietojumprogrammas, un lielākajai daļai OLAP produktu ir pietiekami daudz izmēru tirgiem, uz kuriem tie attiecas. Nepieciešamā informācija jāiegūst tur, kur tā nepieciešama. Tomēr daudz kas ir atkarīgs no lietojuma. Dažādu produktu jauda tiek mērīta pēc tā, cik daudz izejvielu viņi var apstrādāt, bet ne pēc tā, cik gigabaitus tie var uzglabāt. Produktu jauda ir ļoti atšķirīga - lielākie OLAP produkti spēj apstrādāt vismaz tūkstoš reižu vairāk datu nekā mazākie. Šajā sakarā jāņem vērā daudzi faktori, tostarp datu dublēšanās, nepieciešamā operatīvā atmiņa, diska vietas izmantošana, veiktspēja, datu glabāšanas integrācija utt. Tātad OLAP būtība sastāv no tā, ka sākotnējā informācija analīzei tiek pasniegta daudzdimensionāla kuba formā un tiek nodrošināta iespēja patvaļīgi ar to manipulēt un iegūt neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra informācijas sadaļas - ziņojumus.

Tajā pašā laikā galalietotājs redz kubu kā daudzdimensionālu dinamisku tabulu, kas automātiski apkopo datus faktus dažādās sadaļās dimensijās un ļauj interaktīvi kontrolēt aprēķinus un pārskata veidlapu. Līdz šim pasaulē ir izstrādāti daudzi produkti, kas tiek ieviesti OLAP -tehnoloģijas. Apskatīsim tuvāk katru kategoriju OLAP darbavietas. Daudzdimensionāli kubi tiek veidoti, pamatojoties uz avota un apkopotajiem datiem. Gan neapstrādātus, gan apkopotus kubu datus var glabāt gan relāciju, gan daudzdimensiju datu bāzēs. MOLAP gadījumāavota un apkopotie dati tiek glabāti daudzdimensionālā datu bāzē vai daudzdimensionālā lokālā kubā. ROLAP -produktus, avota dati tiek glabāti relāciju datu bāzēs vai plakanās vietējās tabulās failu serverī. Apkopotos datus var ievietot vienas un tās pašas datu bāzes pakalpojumu tabulās. Datu pārveidošana no relāciju datu bāzes uz daudzdimensionāliem kubiem notiek pēc pieprasījuma OLAP rīki. Lietošanas gadījumā HOLAP arhitektūra, sākotnējie dati paliek relāciju datu bāzē, un agregāti tiek ievietoti daudzdimensionālajā. Servera OLAP -apkopoto datu aprēķināšanas un uzglabāšanas līdzekļus veic atsevišķs process - serveris. Klienta lietojumprogramma saņem tikai vaicājumu rezultātus pret daudzdimensionāliem kubiem, kas tiek glabāti serverī.

Daži OLAP serveri atbalsta datu glabāšanu tikai relāciju datu bāzēs, daži - tikai daudzdimensionālos. Tas nozīmē, ka serveris datu glabāšanai izmanto daudzdimensionālu datu bāzi MDB. MDB lietošanas jēga ir acīmredzama. Tas var efektīvi uzglabāt daudzdimensionālus datus, nodrošinot ātru datu bāzes vaicājumu apkalpošanu. Dati no datu avota tiek pārsūtīti uz daudzdimensionālu datu bāzi, un pēc tam datu bāze tiek apkopota. Novērtēšana padara OLAP vaicājumus ātrākus, jo kopsavilkuma dati jau ir aprēķināti.

neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra visticamākie veidi kā nopelnīt naudu tiešsaistē

Pieprasījuma laiks kļūst tikai par laiku, kas nepieciešams, lai piekļūtu konkrētam datiem un veiktu aprēķinu. Šī metode atbalsta koncepciju, ka darbs tiek veikts vienu reizi, un pēc tam rezultāti tiek izmantoti atkal un atkal. Daudzdimensionālas datubāzes ir salīdzinoši jauna tehnoloģija. MDB izmantošanai ir tādi paši trūkumi kā lielākajai daļai jauno tehnoloģiju. Proti, tie nav tik stabili kā relāciju datu bāzes RDBun tie nav tikpat optimizēti. Vēl viena MDB vāja vieta ir neiespējamība datu apkopošanas procesā izmantot lielāko daļu daudzdimensionālo datubāzu, tāpēc ir vajadzīgs laiks, līdz jauna informācija kļūst pieejama analīzei.

Sākotnējie dati tiek ievadīti relāciju datu bāzē, parasti zvaigžņu vai sniegpārslu shēmā, kas palīdz samazināt izguves laiku. Serveris nodrošina daudzdimensionālu datu modeli, izmantojot optimizētus SQL vaicājumus. Relāciju datu bāzes izvēlei vairākdimensiju datu bāzei ir vairāki iemesli. RDB ir labi izveidota tehnoloģija ar daudzām optimizācijas iespējām.

neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra bināras iespējas mums, tirgotājiem

Lietošana reālajā dzīvē radīja sarežģītāku produktu. Tie ir vienkārši paredzēti šādiem apjomiem. Galvenais arguments pret RDB ir to vaicājumu sarežģītība, kas nepieciešami, lai izgūtu informāciju no lielas datu bāzes ar izmantojot SQL Nepieredzējis SQL programmētājs ieguldot alternatīvā kriptovalūtā viegli noslogot vērtīgus sistēmas resursus, mēģinot dažus izpildīt līdzīgs lūgumskas ir daudz vieglāk MDB. OLAP ir nepieciešama ātra vaicājumu ieviešana. Tas ir viens no OLAP pamatprincipiem - spēja intuitīvi manipulēt ar datiem prasa ātru informācijas izguvi. Kopumā, jo vairāk jāaprēķina, lai iegūtu informāciju, jo lēnāk reaģē. Tāpēc, lai ietaupītu nelielu laiku vaicājumu ieviešanai, informācijai, kurai parasti piekļūst visbiežāk, bet kurai vienlaikus ir nepieciešams aprēķins, tiek veikta iepriekšēja apkopošana. Tas ir, tie tiek skaitīti un pēc tam saglabāti datu bāzē kā jauni dati. Datu veida, kuru var aprēķināt iepriekš, kā apiet nodokļus? ir kopsavilkuma dati - piemēram, pārdošanas rādītāji pēc mēneša, ceturkšņa vai gada - par kuriem faktiskie ievadītie dati ir ikdienas skaitļi. Dažādiem piegādātājiem ir dažādas parametru izvēles metodes, kurām nepieciešama iepriekšēja apkopošana un vairākas iepriekš aprēķinātas vērtības. Apkopošanas pieeja ietekmē gan datu bāzes, gan vaicājuma izpildes laiku.

Ja tiek aprēķinātas vairāk vērtības, palielinās varbūtība, ka lietotājs pieprasīs jau aprēķinātu vērtību, un līdz ar to atbildes laiks būs īsāks, jo nav nepieciešams prasīt sākotnējo vērtību aprēķinam. Tomēr, ja visu iespējamo vērtību aprēķināšana nav labākais risinājums - šajā gadījumā datu bāzes apjoms ievērojami palielināsies, kas padarīs to nepārvaldāmu, un apkopošanas laiks būs pārāk garš. Turklāt, kad datu bāzē tiek pievienotas skaitliskas vērtības vai ja tās mainās, šī informācija jāatspoguļo iepriekš aprēķinātās vērtībās, kas ir atkarīgas no jaunajiem datiem. Tādējādi datubāzes atjaunināšana var aizņemt arī ilgu laiku, ja liels skaits iepriekš aprēķinātās vērtības. Tā kā apkopošanas laikā datu bāze parasti ir bezsaistē, ir vēlams, lai apkopošanas laiks nebūtu pārāk garš. OLAP -klients ir sakārtots citādi. Uzbūvējot daudzdimensionālu kubu un OLAP -rēķini tiek veikti klienta datora atmiņā. Daži no tiem var atbalstīt abu veidu piekļuvi datiem. Katrai no šīm pieejām ir savi plusi un mīnusi. Pretēji izplatītajai pārliecībai par serveru rīku priekšrocībām salīdzinājumā ar klientu rīkiem, vairākos gadījumos to izmanto OLAP - klients var būt efektīvāks un izdevīgāks lietotājiem OLAP serveri.

Analītisko lietojumprogrammu izstrāde, izmantojot OLAP klienta rīkus, ir ātrs process, un darbuzņēmējam bot tirdzniecība kriptonauda nepieciešama īpaša apmācība. Lietotājs, kurš zina datubāzes fizisko ieviešanu, var pats izstrādāt analītisko lietojumu, neiesaistot IT speciālistu. Izmantojot OLAP serveri, jums jāizpēta 2 dažādas sistēmas, dažreiz no dažādiem piegādātājiem - kubu izveidošanai serverī un klienta lietojumprogrammas izstrādei. OLAP klients nodrošina vienotu vizuālo saskarni kubu aprakstīšanai un to lietotāja saskarņu pielāgošanai. Šajā gadījumā OLAP - klients apvieno augstas veiktspējas īpašības ar zemām izmaksām. Piesakoties OLAP serveri, šīs jaudas netiek izmantotas. Darot OLAP - netiek ģenerētas jaunas datu plūsmas. ROLAP klientu darbības princips ir iepriekšējs semantiskā slāņa apraksts, aiz kura slēpjas sākotnējo datu fiziskā struktūra. Atbalstīto datu avotu saraksts ir specifisks produktam. Pēc tam lietotājs var patstāvīgi manipulēt ar objektiem, kurus viņš saprot priekšmeta apgabala ziņā, lai izveidotu kubus un analītiskās saskarnes. OLAP servera klients darbojas atšķirīgi. OLAP serverī, veidojot kubus, lietotājs manipulē ar datu bāzes fiziskajiem aprakstiem. Tādējādi pašā kubā tiek izveidoti pielāgoti apraksti. OLAP servera klients ir konfigurēts tikai kubam.

Veidojot semantisko slāni, datu avoti - tabulas Pārdošana un Darījums - tiek aprakstīti galalietotājam saprotamos terminos un pārvēršas par "Produkti" un "Piedāvājumi". Pēc tam tiek izveidots biznesa objekts Sales. Biznesa objekts ir plakans galds, no kura tiek veidots daudzdimensionāls kubs. Kad tiek izveidots biznesa objekts, tabulas "Produkti" un "Piedāvājumi" apvieno ar produkta lauku "Kods". Tā kā pārskatā nav jāparāda visi tabulas lauki, biznesa objekts izmanto tikai laukus "Vienums", "Datums" un "Summa". Šajā piemērā, pamatojoties uz biznesa objektu Pārdošana, mēs esam izveidojuši pārskatu par preču pārdošanu pa mēnešiem. Strādājot ar interaktīvu pārskatu, lietotājs var iestatīt filtrēšanas un grupēšanas nosacījumus ar vienādām peles kustībām. OLAP servera klients ģenerē jaunu vaicājumu pret daudzdimensiju datu bāzi. Piemēram, piemērojot filtru pēc produktiem pārdošanas pārskatā, jūs varat saņemt pārskatu par mums interesējošo produktu pārdošanu. Visus OLAP lietojumprogrammas iestatījumus var saglabāt īpašā metadatu krātuvē, lietojumprogrammā vai daudzdimensionālā datu bāzes sistēmas krātuvē. Ieviešana ir atkarīga no konkrētā programmatūras produkta. Viss, kas iekļauts šajās lietojumprogrammās, ir standarta ieskats saskarnē, iepriekš definētās funkcijas un struktūra un ātri lēmumi vairāk vai mazāk standarta situācijām. Piemēram, finanšu paketes ir populāras.

Iepriekš izveidotas finanšu lietojumprogrammas ļaus profesionāļiem izmantot pazīstamus finanšu instrumentus, neizstrādājot datu bāzes kā es varu saņemt naudu tieši tagad vai kopīgas formas un pārskatus. Internets ir jauna forma klients. Turklāt tam ir jaunu tehnoloģiju zīmogs; ķekars interneta risinājumi ievērojami atšķiras pēc to iespējām kopumā un it īpaši ar OLAP risinājumu kvalitāti.

OLAP ziņojumu ģenerēšanai internetā ir daudz priekšrocību. Visnozīmīgākais ir tas, ka nav vajadzīga specializācija programmatūru lai piekļūtu informācijai. Tas ietaupa uzņēmumam daudz laika un naudas. Īstenojot informācijas un analītisko sistēmu, ir svarīgi nekļūdīties, izvēloties OLAP lietojumprogrammas arhitektūru. Termina Tiešsaistes analītiskais process burtiskā tulkošana - "tiešsaistes analītiskā apstrāde" - tiek uztverta burtiski tādā nozīmē, ka sistēmā ievadītie dati tiek nekavējoties analizēti. Tas ir malds - analīzes efektivitātei nav nekāda sakara ar datu atjaunināšanas kas ir tirdzniecības valūtu pāri laiku sistēmā. Šis raksturlielums attiecas uz OLAP sistēmas reakcijas laiku uz lietotāju pieprasījumiem. Šajā kontekstā OLAP tulkošana kā "interaktīva analītiskā apstrāde" ir precīzāka.



★ Vera Merkurjeva