Риски цифровизации: виды, характеристика, уголовно-правовая оценка
Шрифт:
– выбор популярных личностей среди лояльных к бренду людей в целях повысить эффективность кампаний при помощи информационных вирусных технологий, побуждающих распространять сведения о продуктах и компании саму аудиторию, которой она предназначена;
– поиск подходящих кандидатов в сотрудники компании по данным резюме и историй успеха сотрудников, которые уже плодотворно работают в компании;
– подбор сотрудников для какого-либо проекта;
– повышение эффективности командообразования на основе подтвержденных личных и профессиональных качеств;
– фокусировка
– выявление латентных, не выражаемых явно потребностей покупателей, которые не ищут товар в интернете и не обращаются в магазины, но в общедоступных сообщениях (постах), группах, в которых состоят эти пользователи, оставляют информацию о своих намерениях или предпочтениях;
– определение кластеров коррумпированности – связей бизнеса и представителей власти.
Задача поиска ассоциативных правил – определение часто встречающихся наборов объектов в большом множестве таких наборов. Прикладные задачи, решаемые установлением ассоциативных правил:
– изучение событий, выявление причинно-следственных связей в поведении поставщиков, покупателей, сотрудников, инвесторов, конкурентов и иных лиц, оказывающих или могущих оказать влияние на компанию;
– анализ покупательской корзины – определение сочетаний товаров, пользующихся стабильным спросом, в целях оптимизировать поиск наборов покупателями;
– стимулирование спроса за счет формирования дополнительных предложений, проведения эффективных маркетинговых акций, продвигающих среди аудитории дополнительные товары.
Задача фильтрации выбросов – обнаружение в обучающей выборке небольшого числа нетипичных объектов. К задаче сводятся проблемы
– обнаружение мошенничества, т. е. выявление аномальных финансовых показателей по выручке или объему продаж, что помогает обнаружить факт кражи денежных средств или передачу информации конкурентам;
– обеспечение информационной безопасности. В частности, аномальное время работы сотрудника или его нетипичные действия дают возможность установить факт инсайдерской деятельности либо идентифицировать несанкционированный доступ к информационной системе;
– выявление ошибок при экономических расчетах, т. е. фильтрация выбросов привлекает внимание к ошибочно введенной в ручном режиме информации за счет определения ее нетипичности или отсутствия смысла.
Задача сокращения размерности заключается в том, чтобы при помощи некоторых функций преобразования перейти к наименьшему числу признаков объекта, не потеряв при этом никакой существенной информации. Решение задачи дает возможность оптимизации:
– производственных процессов – благодаря выявлению действий, не влияющих на эффективность;
– расходов на содержание сложных систем;
– использования вычислительных ресурсов.
Задача заполнения пропущенных значений – замена недостающих значений в матрице «объекты-признаки» их прогнозными значениями. Метод замены используется в социальных исследованиях, когда данные собираются не в полном объеме; для восстановления данных при сбоях или преднамеренном уничтожении; при прогнозировании удовлетворенности от продукта
Кроме обучения с учителем и без учителя, в машинном обучении применяются и другие методы:
Обучение с подкреплением – процесс, при котором происходит обучение модели, не имеющей сведений о системе, но обладающей возможностью производить действия в ней. Действия переводят систему в новое состояние, и модель получает от системы некоторое вознаграждение. Подобное обучение используется:
– в управлении роботами при выполнении таких задач, как манипулирование предметами, навигация в загруженном пространстве, поиск устойчивого положения предмета;
– в управлении технологическими процессами;
– при персонализации показов рекламы в интернете;
– в управлении ценами и ассортиментом в сетях продаж;
– при маршрутизации в телекоммуникационных сетях.
Частичное обучение занимает промежуточное положение между обучением с учителем и без учителя. Пример прикладной задачи – автоматическая рубрикация большого количества текстов при условии, что некоторые из них уже отнесены к каким-то рубрикам. Такая задача стоит при работе с большими объемами текстовых данных экономистами и юридическими службами, а также в научной деятельности.
Динамическое обучение возможно как с учителем, так и без него. Специфика такого обучения состоит в том, что информация о состоянии объектов поступает потоком и требуется немедленно принимать решение по каждому прецеденту, одновременно доучивая модель зависимости с учетом новых прецедентов. Как и в задачах прогнозирования, здесь существенную роль играет фактор времени.
Метаобучение отличается от методов тем, что прецедентами являются ранее решенные задачи обучения. Требуется определить, какие из используемых в них приемов работают более эффективно. Конечная цель – обеспечить постоянное автоматическое совершенствование алгоритма обучения с течением времени.
Биологическое моделирование искусственного интеллекта. Биокомпьютинг, или квазибиологическая парадигма (Biocomputing), – это биологическое направление в ИИ, сосредоточенное на разработке и использовании компьютеров, которые функционируют как живые организмы или содержат биологические компоненты, так называемые биокомпьютеры. В отличие от понимания ИИ, когда исходят из положения о том, что искусственные системы не обязаны повторять в своих структуре и работе структуру и протекающие в ней процессы, присущие биологическим системам, сторонники биокомпьютинга считают, что феномены человеческого поведения, способность человека к обучению и адаптации есть следствие именно биологической структуры и особенностей ее функционирования. Биокомпьютинг позволяет решать сложные вычислительные задачи, организуя вычисления при помощи живых тканей, клеток, вирусов и биомолекул. Часто используют молекулы дезоксирибонуклеиновой кислоты, посредством которых создают ДНК-компьютер. Биопроцессором также могут служить белковые молекулы и биологические мембраны. Например, на основе бактериородопсин-содержащих пленок создают молекулярные модели перцептрона.