| Автор о себе: | Я предлагаю услуги по анализу данных, созданию интеллектуальных компьютерных программ для решения разнообразных задач обработки данных, изображений и видео, а также описываю результаты моих исследований по изучению и применению нейросетей.
Круг задач обработки информации (подробнее см. Услуги → решаемые задачи) очень широк и многообразен, например:
обнаружение взаимосвязей и зависимостей между разнообразными измерениями и показателями;
классификация − отнесение объектов и ситуаций к тем или иным (заранее заданным или автоматически определяемым) категориям;
прогнозирование временных рядов, обнаружение нетипичных событий во временных рядах;
распознавание образов (изображений) и видео, создание систем технического зрения;
сбор и обработка сигналов в реальном времени, очистка (фильтрация) показателей от шума;
выбор и оптимизация (идентификация) параметров объекта по экспериментальным данным, диагностика состояния (контроль) объекта, управление, автоматическая адаптация к изменившимся условиям;
моделирование развития процесса;
обнаружение новых или аномальных ситуаций.
Перечисленные задачи возникают в различных областях деятельности: в бизнесе (прогноз объемов продаж,…), финансах (прогноз курсов акций и валют, оценка риска невозврата кредита заёмщиком,…), промышленном производстве (управление процессами,…), конструировании технических систем, медицинской диагностике, обеспечении безопасности (распознавание лиц, отпечатков пальцев, детекция движения на видео,…), обработке текстов на естественном языке (фильтрация спама, автоматическая рубрикация новостей,…), робототехнике, экологическом прогнозировании,…
Также см. описание пользы и преимуществ от применения методов анализа данных и самообучающихся компьютерных алгоритмов.
В качестве математических методов я использую:
искусственные нейронные сети (artificial neural networks) − широкий набор архитектур и алгоритмов, включая глубокое обучение (deep learning);
генетические и эволюционные алгоритмы оптимизации;
математическую статистику: регрессионный, кластерный анализ, метод главных компонент, проверка статистических гипотез,…
другие методы идентификации зависимостей и "машинного обучения" (machine learning);
методы искусственного интеллекта и технологии data mining;
разнообразные (в т.ч. неклассические и эмпирические) методы моделирования, визуализации данных.
Решения представляются в виде:
математических моделей и алгоритмов;
превращения обученной нейросети в набор правил логического вывода вида "если …, то …", доступных затем для анализа и осмысления (важно: эта технология является одним из моих эксклюзивных предложений и преимуществ, поскольку никакой чужой нейрософт такого делать не умеет);
программных модулей или библиотек для встраивания в программы заказчика;
экспертных систем, основанных на разработанных моделях и реализующих ввод и хранение информации и отображение результатов в удобном для пользователя виде;
программно-аппаратных комплексов для обработки сигналов с датчиков и управления техническими системами.
(возможные варианты программных или аппаратных решений более подробно описаны тут).
Мой авторский софт для анализа данных и создания-обучения нейросетей по ряду характеристик не имеет аналогов в мире и постоянно дополняется новыми алгоритмами и технологиями. Высокое качество программирования даёт очень быструю работу программ, что позволяет обучать нейросети на базах данных размером в десятки гигабайт.
Заинтересованы? Обращайтесь! |