Интенсивный тренинг на русскоязычных нейронных сетях STATISTICA

В течение тренинга пользователь интенсивно и всесторонне осваивает аппарат нейронных сетей, реализованный в SNN StatSoft, и учится решать конкретные задачи прогнозирования, классификации и построения нелинейных зависимостей. Для слушателя результатом прослушивания курса является свободное овладение пакетом SNN, возможность самостоятельной работы и эффективного решения задач в SNN.

Основные парадигмы нейронных сетей

• Формальный нейрон
• Функции активации нейронных элементов
• Основные идеи обучения нейронных сетей
• Теорема Колмогорова - математический базис нейронных сетей

Знакомство с интерфейсом SNN

• Стартовая панель SNN
• Вкладка: Сети/Ансамбли. Сохранение и загрузка сетей
• Мастер решений SNN
• Вкладки: Быстрый, Тип сети. Основные настройки Мастера решений
• Вкладки: Сохранить, Сложность, Обратная связь. Дополнительные опции Мастера решений
• Кнопка Выборки. Диалог формирования выборок.
• Вкладка: Быстрый
• Вкладка: Случайный
• Вкладка: Бутстреп
• Окно процесса тестирования сетей
• Диалог: Результаты
• Вкладки: Быстрый, Дополнительно, Описательные. Основные показатели качества обучения
• Вкладки: Предсказанные, Графики, Чувствительность, Остатки
• Кнопки: Выбрать модели, Наблюдения
• Диалог: Результаты. Вкладка: Дополнительно
• Прогноз наблюдения пользователя. Анализ "Что-если".
• Диалоги построения откликов. График отклика. Поверхность отклика.
• Вкладки: Быстрый и Дополнительно
• Вкладка: Фиксированные независимые
• Архитектура сети. Просмотр активаций.

Решение задачи регрессии в пакете SNN

• Задание анализа на стартовой панели.
• Мастер решений. Необходимые настройки. Итеративная процедура поиска.
• Вкладки: Быстрый и Тип сети
• Диалог результатов. Просмотр результатов. Анализ качества обучения.
• Вкладка: Быстрый. Опции вывода результатов
• Вкладки: График и Остатки. Анализ качества регрессии.
• Вкладка: Чувствительность. Выбор значимых входных переменных.
• Вкладка: Предсказанные. Получение прогнозов.
• Решение задач регрессии с помощью Конструктора сетей.
• Вкладка: Быстрый. Доступные типы сетей
• Вкладка: Элементы. Параметры сети.
• Диалог: Многослойный персептрон - обучение.
• Вкладка: Быстрый. Задание алгоритма обучения. Вкладка настроек алгоритма.
• Вкладки: Начало анализа и Окончание анализа. Дополнительные настройки обучения.
• Вкладка: Интерактивный. Настройка графика ошибок.
• Диалог: Идет обучение. Наблюдение за графиком ошибок
• Вкладка: Динамические опции
• Вкладка: Статические опции
• Кнопка Дополнительно. Процесс дообучения.
• Альтернативные виды сетей в задачах регрессии.
• Диалог: Радиальная базисная функция - обучение
• Диалог: Обобщенная регрессионная нейронная сеть - обучение
• Диалог: Линейная сеть - обучение
• Самостоятельная работа. Решение задачи регрессии

Решение задачи классификации в пакете SNN

• Задание анализа на Стартовой панели
• Мастер решений. Необходимые настройки. Итеративная процедура поиска.
• Вкладки: Быстрый и Тип сети
• Вкладка: Порог
• Диалог: Результаты. Анализ качества классификации.
• Вкладки: Быстрый и Описательные. Матрица ошибок
• Вкладка: Чувствительность
• Вкладка: Дополнительно
• Решение задач Классификации с помощью Конструктора сетей
• Вкладка: Быстрый. Доступные типы сетей.
• Вкладка: Элементы. Параметры сети
• Диалог: Многослойный персептрон - обучение
• Вкладка: Быстрый. Задание алгоритма обучения. Вкладка настройки алгоритма.
• Вкладки: Начало анализа и Окончание анализа. Дополнительные настройки обучения.
• Вкладка: Интерактивный. Настройка графика ошибок.
• Вкладка: Классификация. Пороги обучения
• Диалог: Вероятностная нейронная сеть - обучение
• Вкладки: Быстрый, Пороги, Априорно, Удаление
• Вкладка: Матрица потерь. Задание матрицы потерь
• Альтернативные сети в задачах классификации
• Диалог: РБФ - обучение
• Диалог: Линейная сеть - обучение
• Самостоятельная работа. Решение задачи классификации

Анализ временных рядов в пакете SNN. Нейросетевой подход

• Задание анализа на Стартовой панели. Особенности списков переменных.
• Решение задач прогнозирования с помощью Мастера решений. Итеративная процедура поиска.
• Вкладки: Быстрый, Тип сети.
• Вкладка: Временные ряды. Окно прогноза
• Диалог Результаты. Анализ качества прогнозирования
• Вкладки: Быстрый, Описательные статистики
• Вкладка: Дополнительно. Проекция временного ряда. Прогноз наблюдения пользователя.
• Анализ временных рядов с помощью Конструктора сетей
• Вкладка: Быстрый. Список доступных сетей
• Вкладка: Элементы. Параметры сетей
• Вкладка: Временные ряды. Основные параметры прогноза - окно и горизонт
• Диалог: Многослойный персептрон - обучение.
• Вкладка: Быстрый. Задание алгоритма обучения. Вкладка настроек алгоритма.
• Вкладки: Начало анализа и Окончание анализа. Дополнительные настройки обучения.
• Вкладка: Интерактивный. Настройка графика ошибок.
• Альтернативные сети в задаче прогнозирования.
• Диалог: Радиальная базисная функция - обучение
• Диалог: Обобщенная регрессионная нейронная сеть - обучение
• Диалог: Линейная сеть - обучение
• Самостоятельная работа. Решение задачи прогнозирования.

Дополнительные инструменты анализа в SNN

• Стартовая панель. Вкладка: Дополнительно.
• Ансамбли нейронных сетей. Диалог: Создать/редактировать ансамбль
• Прогон сети на новых данных. Особенности задания переменных
• Понижение размерности задачи. Диалог: Понижение размерности.
• Вкладки: Быстрый и Дополнительно. Пошаговые методы понижения размерности.
• Вкладка: Генетический алгоритм. Генетический алгоритм понижения размерности
• Вкладка: Интерактивный. Настройка отображения процесса анализа.
• Альтернативное понижение размерности. Обучение сети главных компонент.
• Повторное обучение сети
• Самостоятельная работа. Сокращение размерности задачи.

Генератор кода SNN

• Диалог: Запуск Генератора кода. Доступные языки программирования

Управление сетями и наборами сетей в SNN

• Стартовая панель. Вкладка: Сети/Ансамбли. Сохранение и загрузка сетей.
• Стартовая панель. Вкладка: Дополнительно. Редакторы моделей и наборов.
• Диалог: Редактор файлов.
• Вкладки: Сети, Дополнительно. Блокирование сетей. Объединение, слияние, удаление сетей.
• Вкладка: Опции замены. Алгоритм поддержания разнообразия сетей в наборе.
• Диалог: Редактор сети. Обзор вкладок.
• Самостоятельная работа. Конвейерное соединение сетей. Сохранение и загрузка сетей.

Углубленные примеры решения задач

• Автоассоциативные сети. Построение интегрального показателя устойчивости банков.
• Распознавание символов.
• Диагностика острого аппендицита.

Вопросы и ответы

Длительность курса: 10 академических часов.

Заявку на этот курс можно оформить, позвонив в наш офис или отправив запрос по e-mail: sales@statsoft.ru.