Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе
Практические выводы
Джон Такер провел тщательное сравнительное исследование использования логистической регрессии и нейронных сетей и определил следующее их принципиальное различие, которое сохраняет свое значение и при общем сопоставления статистики и нейрокомпьютинга. В то время как статистические методы фокусируются на оптимальном методе выбора переменных, нейрокомпьютинг ставит во главу угла предобработку этих переменных. Если нейронная сеть представляет собой многослойный персептрон, то функцией скрытых слоев и является такая последовательная предобработка данных. Вследствие этого нейронные сети занимают уникальное место среди методов обработки данных, превосходя их в универсальности и сложности, оставаясь при этом data-driven методом мало чувствительным к форме данных как таковых.
Главный практический вывод, который может сделать читатель, сводится к фразе, уже ставшей афоризмом:
Если ничего не помогает, попробуйте нейронные сети.
