Виды нейросетевых технологий, применяемых в экономике

Козак Евгений

Современные условия цифровой экономики характеризуются большим потоком информационных данных, поступающим из многочисленных источников, что не способен обработать человеческий интеллект. Причиной этому является не только достаточно большой объем данных, но и их неопределенность, а также не редко их недостаточность. Возникшая в результате этого проблема эффективного распознавания образов, необходимого для анализа и прогнозирования в экономике, стала решаться при помощи использования нейронных сетей в математическом программировании. За последние несколько лет произошел значительный рост в области использования возможностей искусственного интеллекта в экономике в результате развития технологии нейронных сетей. Создание новых алгоритмов, построенных на базе принципиальных основ работы обычного человеческого мозга, дали возможность обработки намного большей экономической информации. В связи с тем, что нейронные сети не программируются, а самостоятельно обучаются с помощью анализа предыдущего опыта, их использование позволяет снижать процент ошибок, повышая эффективность деятельности экономических субъектов. В статье рассматриваются виды нейронных сетей, которые в настоящее время применяются в экономике с целью решения разнообразных задач. Выделено шесть классификационных признаков таких нейронных сетей. В последние годы наибольшее распространение в экономике получили сверточные нейронные сети, обладающие большими возможностями по сравнению с другими видами моделей нейросетей.

Ключевые слова:нейросетевые технологии, нейронные сети, распознавание образов, цифровые технологии.