Перейти к содержанию
Форум интернет-конференций ВолНЦ РАН
  • 0
Сергей Владимирович Дианов

Обеспечение временной адекватности нейросетевых моделей

Вопросы

Дмитрий Александрович, добрый день. Подскажите, пожалуйста, существует ли проблема обеспечения адекватности нейросетевых моделей в условиях динамичности социально-экономических систем? И если да, то как ее можно решить?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

5 ответов на этот вопрос

Recommended Posts

  • 0

Сергей Владимирович, спасибо за вопрос.

Если правильно понял, то проблема существует и связана она с тем, что если на отработанный алгоритм подать принципиально изменившиеся аналогичные данные, то модель будет работать некорректно. Данные алгоритмы в плане работы с системами естественнонаучного направления себя очень хорошо отрабатывают, так как там с течением времени все работает практически без изменений. А с гуманитарными системами могут возникнуть накладки. Но опять же не со всеми, а где фигурируют факторы, связанные с уровнем власти субъектов, принимающих решения. Подобные лица могут в кратчайшие сроки кардинально поменять не только ход протекания социально-экономического процесса, но и правила игры, по которым он функционирует.

Возможным решением, на мой взгляд, может служить увеличение сложности подобной системы. Больше факторов; модулей; аналитических решений, моделирующих конечный результат. Но жертвой выступить интерпретируемость подобной системы. По простому идея следующая - больше краников и вентилей, которые настраивают воду на выходе. В случае поломки части системы, другие, возможно, ее компенсируют. Но как это все работает в общей взаимосвязи - понять становится сложно :)

 

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
  • 0

Дмитрий Александрович, спасибо за ответ! На динамику изменений социально-экономических систем (как мне представляется) может влиять не только субъектовый фактор, но и другие (например, развитие технологий). И здесь, соглашусь, все очень непросто (применительно к любым подходам). 

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
  • 0

Я ещё попробую дополнить.

Развитие технологий, как мне видится, довольно продолжительный во времени процесс, и если в угоду устоявшихся традиций не игнорировать предпосылки возникновения чего-то нового, то своевременно можно скорректировать реализуемую нейросетевую модель (да и другие, в принципе, тоже).

Естественные и физические системы тоже подвержены изменениям по аналогии с появлением в обществе новых технологий:

  • экосистемы - постепенно меняются в ходе борьбы обитающих в них живых организмов, которые в свою очередь постоянно адаптируются и приспосабливаются под текущие условия. Субъективный фактор в этом случае - мутации. Или помещение в среду принципиально нового организма: колорадский жук, кролики в Австралии, ...;
  • физические системы. Тоже могут себя повести совсем иначе, если например обеспечить в ней полный вакуум, или забабахать влажность под самое не балуй.

Спасибо.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
  • 0

Здесь еще , может быть стоит планировать на этапе разработки временные рамки актуальности модели (либо некоторые индикаторы, свидетельствующие об утрате ее актуальности). Имеются еще возможности самообучения (по крайней мере для нейросетей).

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
  • 0

Решение одной проблемы, порождает 10 других :) Думаю Вы правы.

В плане ИНС есть возможность подкрутки реализуемого алгоритма оценки в силу сущности и характера его естества как такового. Но тут надо настраивать непрерывной поток поступления данных. И как она среагирует на кардинально сильные изменения в них? Наверно просто не поймет, что произошло, и выдаст какое-либо крайнее оценочные значения. Спасибо.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать

Вы сможете оставить комментарий после входа в



Войти

×