NeuroPro

нейронные сети
и анализ данных

Решаемые задачи

Несколько примеров сложных реальных задач описано отдельно, а нижеследующий список задач обработки и анализа данных, прогнозирования и классификации является более абстрактным и академичным.

1. Построение модели для прогнозирования значений одних показателей по известным значениям других показателей.
2. Прогнозирование будущих значений показателей.
3. Повышение точности прогноза по сравнению с некоторой существующей прогнозирующей или решающей моделью.
4. Сокращение числа показателей, на основе которых принимается решение.
5. Определение значений свойств объекта, соответствующих новому состоянию объекта.
6. Сжатие данных.
7. Коррекция данных, исправление искажений в данных, фильтрация, поиск нетипичных данных.
8. Восстановление неизвестных данных.
9. Кластеризация данных (автоматическая классификация, разбиение набора ситуаций на несколько групп).
10. Визуализация данных.
11. Оптимизация.
12. Идентификация набора параметров объекта и их значений.
13. Управление объектом.
14. Обнаружение событий во временных рядах.
15. Обработка, распознавание и анализ изображений.