Продукты STATISTICAНиже мы представляем цепочку диалоговых окон в STATISTICA Automated Neural Networks SANNи покажем, как организован диалог с пользователем системы. Обратим внимание на удобный интерфейс и наличие инструментов Автоматизированная нейронная сеть АНС, Пользовательская нейронная сеть ПНС и Метод многократных подвыборок,  позволяющих пользователям конструировать собственные сети и выбирать наилучшие. Итак, прежде всего, запустим нейронные сети. UPNpAKyqQ.HnTi/img-jyb7O2.png' alt='Statistica Neural Networks' title='Statistica Neural Networks' />Statistica Neural Networks ЭтоВы начинаете со стартовой панели посмотрите на рис. В данной панели вы можете выбрать различные виды анализа, которые Вам необходимо выполнить регрессию, классификацию, прогнозирование временных рядов с непрерывной и категориальной зависимой переменной, кластерный анализ. Стартовая панель. Пример прогнозирования числа авиаперевозок с помощью временных рядов. Нейронные сети STATISTICA Neural Networks. В последние несколько лет мы наблюдаем взрыв интереса к нейронным сетям, которые успешно. STATISTICA Automated Neural Networks SANN  Выберите, например, Временные ряды регрессия, если вы хотите построить прогноз, или Классификация, если решается задача классификации. Диалоговое окно Нейронные сети Отбор данных вкладка Быстрый. Statistica программный пакет для статистического анализа, разработанный компанией. STATISTICA Neural Networks Методология и технологии современного анализа данных Под редакцией В. П. Шаг 2. На вкладке Быстрый следует выбрать необходимые переменные для анализа. Переменные могут быть непрерывными и категориальными, зависимыми и независимыми кроме того, наблюдения могут принадлежать разным выборкам. Окно выбора переменных Далее следует выбрать стратегию построения нейронной сети. Для начинающих пользователей рекомендуется выбирать стратегию Автоматизированная нейронная сеть АНС. Опытный пользователь может с легкостью использовать любую доступную стратегию Автоматизированная нейронная сеть АНС,Пользовательская нейронная сеть ПНС и Метод многократных подвыборок. Мы выберем Автоматизированная нейронная сеть АНС. Рис. Диалоговое окно Нейронные сети Отбор данных вкладка Быстрый. На вкладке Подвыборки ПНС и АНС следует задать желаемое разбиение данных на подвыборки обучающую, контрольную и тестовую. Разбиение можно задавать случайным образом, а можно фиксировать с помощью дополнительной переменной кодов. В данном случае будем использовать случайное разбиение. Рис. Диалоговое окно Нейронные сети Отбор данных вкладка Подвыборки АНС и ПНСВкладка Подвыборки ПНС и АНС предназначена для первых двух стратегий Автоматизированная нейронная сеть АНС и Пользовательская нейронная сеть ПНС а вкладке Создание подвыборок используется для последней стратегии Метод многократных подвыборок. Нажимаем ОК и переходим к шагу задания параметров архитектуры. STATISTICA Automated Neural Networks единственный в мире нейросетевой программный продукт, полностью переведенный на русский языкШаг 3. На вкладке Быстрый диалогового окна Автоматизированные нейронные сети необходимо указать тип сети, количество скрытых нейронов, количество обучаемых и сохраняемых сетей, а также тип используемых функций ошибок. Программа предлагает следующие типы сетей многослойные персептроны и сети радиальных базисных функций. Рис. Диалоговое окно Автоматизированные нейронные сети вкладка Быстрый. Далее на вкладке Функции активации для МЛП задаются типы функций активаций, которые мы хотим использовать в различных нейросетевых моделях на разных слоях многослойных персептронов. Рис. Диалоговое окно Автоматизированные нейронные сети вкладка Функции активации для МЛПНа вкладке Затухание можно включить опцию регуляризации весов, которая будет регулировать сложность обучаемых сетей. Это полезно, когда задача имеет большое число входных переменных, а также задано большое число нейронов на скрытом слое. Но в нашем случае мы это использовать не будем. Рис. Диалоговое окно Автоматизированные нейронные сети вкладка Затухание. Теперь можно перейти к шагу обучения нейронных сетей. Программу Для Удаления Битых Секторов далее. Шаг 4. Запустите процедуру обучения нейронных сетей, нажав кнопку ОК. В диалоговом окне, приведенном на рис. Мы можем анализировать архитектуру сети, смотреть за ходом итераций алгоритма и фиксировать ошибки моделей. Для регрессии используется среднеквадратичная ошибка, для классификации используется процент правильной классификации наблюдений как в нашем случае. Диалоговое окно Обучение нейронной сети. Программа автоматически переходит к следующему шагу. Шаг 5. Анализ результатов. В окне результатов вы можете проанализировать полученные решения. Программа отберет лучшие сети и покажет качество решения. Рис. Диалоговое окно Нейронные сети Результаты вкладка Предсказанные. Можно выбрать определенную сеть, лучшую на наш взгляд, с помощью кнопки ВыбратьСнять сети. Рис. Диалоговое окно Активация модели. Далее можно вывести всевозможные результаты и проанализировать их для выбранной сети. Например, одним из способов проверки является сравнение наблюдаемых значений и предсказанных результатов. Сравнение наблюдаемых и предсказанных значений для выбранной сети, например, для обучающей и тестовой выборок. Рис. Таблица наблюдаемых и предсказанных значений. Или посмотреть матрицу ошибок классификации на тестовой выборке Рис. Матрица классификаций. Шаг 6. Сохраните лучшие сети с целью дальнейшего использования, например, для автоматического построения прогнозов. Для дальнейшего запуска, сети сохраняются в формате PMML. Рис. Диалоговое окно Нейронные сети Результаты Сохранение сетей. Рис. Стандартное окно сохранения файла сети. Шаг 7. Запуск сохраненных моделей на новых данных. Итак загружаем новые данные, но чтобы переменные совпадали с переменными в моделях. Чтобы запустить модель на новых данных, можно на стартовой панели рис. Загрузить модели из предыдущих анализов и нажить кнопу Загрузить сети. Рис. Стандартное окно выбора файла сети. Получаем Рис. Стартовая панель STATISTICA Automated Neural Networks SANNПосле выбора необходимого файла, все настройки автоматически определяются, поэтому можно сразу переходить к окну результатов нажимая два раза кнопку ОК и анализировать полученные результаты. Именно таков типичный сценарий исследования в пакете нейронные сети STATISTICA.