2 VF
да я сейчас в аспирантуре.
прикладной, коммерческой работой в этом плане не занимаюсь, по большему счету, в связи с малым багажом знаний и опыта практических наработок в этой области. Так сказать учусь еще. Поработав после учебы захотел «нарастить» свой багаж знаний в области математического анализа и моделирования.

2 VF
отписал.

... канечно.
мой умнейшый омериканЪский белый брат... :)))

из ваших слов видно, что вы работали над тем, чего нет...
т.е. - "прогнозированием на рынке ценных бумаг" типа есть, но "это лженаука", по тому как в принятие решений в бизнесе от ее толку нету.
Вам не кажется, что брильянт вашей мысли немного запутался?

и еще...
приведите доводы к вашим тезисам: ЗЫ анегдот.
встречаются два однокашника. один доктор наук, а другой бизнесмен.
доктор наук спрашивает:
- как так? у тебя ведь по жизни 2*2=~7. как ты в бизнес пошел?
- а че? купил бочку пива за 100$ продал за 200$ вот на эти два процента и живу.
(с) Quantitative Analysts

Начну из далека.
Как может быть реализована функция? Допустим какая либо функция Y=F(x) где <x> принадлежит какому то множеству значений [X0,…,Xn].

- ее можно выразить аналитически, т.е F(x) = (x+3)/2 (типа того, что нибудь)
- ее можно выразить в виде графика и на его основании находить решение.
- ее можно выразить в виде таблицы, где соответствующим значениям <x>, сопоставить значения <Y>.

В вычислительных системах применяются в основном первый и третий вариант реализации, второй выражается либо первым, либо третьим.

А теперь давайте рассмотрим один из типов нейронной сети – Сети функций.
Здесь в качестве нейрона выступает определенная функция или взаимосвязанная цепь функций, где начальное значение получается от внешней среды, а остальные функции в цепи обрабатывают значение предыдущих функций.
Вот такая голимотья.

А теперь давайте обратимся к реляционным СУБД.
Возьмем БД с одной таблицей. В ее на основании логики определенного функционала заносим значения. Далее обращаемся к ней с запросом для получения результат по определенным условиям.
ЧТО ЭТО? Простая нейронная сеть? Где функция выражена в виде таблицы?
А если у нас структура БД более сложная, есть несколько таблиц и определены связи.
Тогда

Select x.b, y.b from x left outer join y on x.id=y.id;

Запрос к нейросети функций определенных в виде таблиц?
А формирование данных в БД, это обучение нейросети?

Исходя из логики господина «Выбегалло» не только нейросети не используются в «интеллектуальные системы принятия решений в бизнесе» но и реляционные СУБД являются лженаукой.

УРА… я уже дочитался…

а что тогда определяет "самообучение"?
Возьмем к примеру реализацию БД с "переодической" обработкой информации, т.е. Определенный значения характеризуются на определенный период времени. Формируем структуру, создаем представление, описываем на представление тригеры. И в перед... Самообучение в чем отсудствует?
И в чем данная нейросеть реолизованная на платформе СУБД не пригодда для классификации?

я понимаю, что читать быстро по русЬки вы разучились...
поэтому пишу медленно. - в свое время на машиностроительном предприятии была поставленна следующая задача:

разработать модель маршрутизации разовых заказов на производстве.
Главной целью было дать рукаводству обоснованные сроки исполнения заказа, необходимые для формирования договора с заказчиками и поставщиками.

Также была поставленна задача смоделировать "вариант исполнения" заказа, в том плане, что допустим шайбу (это штучка каторую ложат под гайку) к примеру можно купить, отштамповать из листа или нарезать из трубы. Изделие может содержать мно вариантов комплектации, а следовательно неплохо бы знать какой из них выгоднее.

Ведь это будет определять стоимость договора и сроки его выполнения.

Задача была решена. Руководство получило возможность более четко и обасновано подходить к формированию договора.

Они даже незнали, да и я не знал, что это лженаука.

ЗЫ с вами "интерестно" поболтать.
ваши довады очень оргументированы всегда, и очень позновательны.

ЗЗЫ да ктати о птичках...
как на счет нейросетей в бизнесе?

у меня возникают некоторые сомнения по поводу вашей компетентности в данном вопросе, а именно мат. моделирования экономических задач. А по сему вести с вами дискусию в этой области считаю песполездной тратой времени.
Лузер вы батенька. Все что можете, так только говорить лозунгами даже не вникая в их смысл.

обсуждалась нейросеть функций спланированная для классификации определенных значений на определенный момент времени.
значения:
"Сидоров" "01.01.2001" "Работал в ООО на дне"
"Сидоров" "01.01.2003" "Работал в ООО рога и копыта"

А теперь нужно классифицировать - где работал сидоров 01.01.2002

Весов нет?
Значения в полях никак между собой не связаны?

БД рассматривалась как реализация функций в виде таблиц, при этом присудствует и логика реализованная процедурами, функциями, тригерами БД.
БД не рассматривалось как чистое хранилише данных. И поэтому считать его снимком оснований нет.

<<Задача выбора кратчайшего пути в нагруженном графе никогда не была "интеллектуальной".

Если не учитывать то, что такую задачу изначально необходимо составить, а потом только решить.
Можем ли мы разработать логику способную на это. Да! Вполне можем.
Есть задача – маршрутизация выполнения заказа с определенной стартовой точки во времени, т.е. мы знаем когда хотели бы начать выполнение, но необходимо выяснить сроки исполнения, конечно и начальную точку можно скорректировать.
Ну поехали.
На основании спецификации к изделию и технологических процессов нам известно какой материал необходим и какое оборудование, на какой срок. Из базы данных бух. учета берем список основных средств и сопоставляем с тех. процессом. Также сопоставляем с графиком ремонта оборудования, планом производства, ведь оборудование может быть уже задействовано. Сопоставляем с наличием материала на складе и графиками поставки материала, если даже оборудование свободно но материала нет, какой смысл включать его в условие. И так далее и тому подобное, здесь еще и персонал нужной квалификации и многое другое. Вот таким нехитрым образом наша система составила условие задачи и далее его решила. Решение «игровое», основано на «игровой ситуации» с элементами линейной оптимизации. Но тем не менее Задача составляет условие, а потом его решает.

<<И нейронные сети для ее решения нахрен не нужны.

«Игровую» модель анализа рассмотрели, а как на счет прецедента? Ведь подобные заказы уже могли выполнятся ранее, а не было ли среди их выполнения с похожими условиями?
Проектируем нейросеть, обучаем ее на основании данных по выполнению прошлых заказов.
И надо же! Но теперь мы можем проводить анализ на основании прецедента используя нашу нейросеть!

Вот она сила лженауки!

Ну а теперь немного о «интеллекте».
Если объект способен на основании анализа информации составлять условие задачи и решать его, моделируя цепь событий. Так же он способен обучаться на основании уже имеющегося опыта и сопоставляя его с текущими условия проводить анализ на основании прецедента.
Можно ли такой объект считать обладающим определенным уровнем интеллекта?