d9e5a92d

How database marketing could marry


Теория сетей 5



How database marketing could marry data mining? - Sergei M. Ananyan
Эта статья адресована двум категориям работников: менеджерам по маркетингу, стремящимся понять, исследуя накопленные базы данных, какую пользу может привнести в их деятельность data mining, и разработчикам систем data mining , изучающим области применения методов анализа, которые они разрабатывают. Здесь описывается, как data mining и database marketing могут взаимовыгодно сотрудничать и почему соединение двух этих концепций так удачно для торгового бизнеса.

Генетические алгоритмы –в поисках священного Грааля – Сергей Головин
Каждый трейдер мечтает получить механическую торговую систему, которая работала бы стабильно, надежно и не требовала много внимания. Технологии не стоят на месте и предлагают все новые и новые решения проблемы. Генетические алгоритмы –это новое и еще далеко не изученное направление на которое трейдерам стоит обратить внимание.

Нейросетевое прогнозирование на Форекс – Андрей Хомич
Особенности предлагаемой технологии предсказания курсов валют на Форекс заключается в оптимизации как параметров, так и топологии нейронных сетей. Ни водном из 18 экспериментов применения технологии нейросетевого прогнозирования не была получена отрицательная норма прибыли. Сделана оценка вероятности случайного получения результатов

НЕЙРОННЫЕ СЕТИ и ИХ УСТРОЙСТВО - Четвериков С.В
Нейронные сети представляют собой новую и весьма перспективную вычислительную технологию, дающую новые подходы к исследованию динамических задач в финансовой области. Первоначально нейронные сети открыли новые возможности в области распознавания образов, затем к этому прибавились статистические и основанные на методах искусственного интеллекта средства поддержки принятия решений и решения задач в сфере финансов.

СЕМАНТИЧЕСКИЕ СЕТИ
Семантическая сеть - структура для представления знаний в виде узлов, соединенных дугами. Самые первые семантические сети были разработаны в качестве языка-посредника для систем машинного перевода, а многие современные версии до сих пор сходны по своим характеристикам с естественным языком. Однако последние версии семантических сетей стали более мощными и гибкими и составляют конкуренцию фреймовым системам, логическому программированию и другим языкам представления.




Содержание раздела