Контрольная работа по "Информатике"

Систе́ма подде́ржки приня́тия реше́ний (СППР) (англ. Decision Support System, DSS) — компьютерная автоматизированная система, целью которой является помощь людям, принимающим решение в сложных условиях для полного и объективного анализа предметной деятельности. СППР возникли в результате слияния управленческих информационных систем и систем управления базами данных.

Для анализа и выработок  предложений в СППР используются разные методы. Это могут быть: информационный поиск, интеллектуальный анализ данных, поиск знаний в базах данных,рассуждение на основе прецедентов, имитационное моделирование, эволюционные вычисления и генетические алгоритмы, нейронные сети, ситуационный анализ, когнитивное моделирование и др. Некоторые из этих методов были разработаны в рамках искусственного интеллекта. Если в основе работы СППР лежат методы искусственного интеллекта, то говорят об интеллектуальной СППР или ИСППР.

Иску́сственные нейро́нные се́ти (ИНС) — математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сетиМаккалока и Питтса^[1]. Впоследствии, после разработки алгоритмов обучения, получаемые модели стали использовать в практических целях: взадачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления и др.

ИНС представляют собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты, особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах. Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие локально простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи.

С точки зрения машинного обучения, нейронная сеть представляет собой частный случай методов распознавания образов, дискриминантного анализа, методов кластеризации и т. п. С математической точки зрения, обучение нейронных сетей — это многопараметрическая задачанелинейной оптимизации. С точки зрения кибернетики, нейронная сеть используется в задачах адаптивного управления и как алгоритмы для робототехники. С точки зрения развитиявычислительной техники и программирования, нейронная сеть — способ решения проблемы эффективного параллелизма^[2]. А с точки зрения искусственного интеллекта, ИНС является основой философского течения коннективизма и основным направлением в структурном подходе по изучению возможности построения (моделирования) естественного интеллекта с помощью компьютерных алгоритмов.

Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Это значит, что в случае успешного обучения сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке, а также неполных и/или «зашумленных», частично искаженных данных.

Альтернативный интернет

Задумался, знаете ли тут, на тему альтернативных сетей. Сейчас, в принципе, наиболее распространена и востребована сеть интернет - за доступ к ней платится определённая сумма, и вы получаете доступ к ресурсам сети. Сеть, не спорю, большая. Огромная просто сеть. Но если заглянуть под занавеску - можно увидеть и недостатки. Во-первых, информации в этой сети хотя и много, но по большому счёту она совершенно несвободная. Т.е. по сути, информация находящаяся в сети регламентируется законодательством той страны, в которой находится сервер. И любая страна, например Китай, используя Великий Китайский Файрвол - может закрыть доступ к тем или иным ресурсам, исходя из каких-то своих соображений. Если вы думаете, что так только в китае, то глубоко заблуждаетесь - у нас тоже есть такая практика, скажем, существуют уже списки экстремистских ресурсов, доступ к которым напрямую через открытый канал - закрыт самим провайдером, по указанию сверху (правда, система tor позволяет обойти практически любую блокировку, но статья не об этом). И ладно бы - я сомневаюсь, что такие сайты  читает больше 3-4 тысяч человек ежедневно. А как быть с торрент-трекерами, и прочими высокопосещаемыми, и общественно востребованными ресурсами?В целом, видимо, на моё мнение влияет убеждённость в необходимости свободы информации, но так или иначе - факт ограничения доступа налицо. И этот нажим будет только усиливаться, ведь, как мы помним, тот кто контролирует информацию - контролирует и общество, видимо, основываясь на том факте, что люди не в состоянии сами разобраться, "где говно, где леденец". Но, как известно, существует ещё и другая категория людей, которые таки могут разобраться в этой непростой ситуации, и сделать верные выводы - а выводы простые: нам необходимо средство коммуникации, которое принципиально не поддерживает средства контроля, ограничения доступа, и так далее и тому подобное. А хде его взять, спросите вы?))

В общем-то, для начала можно вспомнить, что была (и до сих пор пока что существует) такая  сеть как FIDO. Ну, как вы все знаете, она успешно загибается с каждым месяцем. Видимо в первую очередь  за счёт ориентированности на использование  телефонных каналов с низкой пропускной способностью. Но идеи заложенные в фидо - в принципе портируемы на другие каналы, в том смысле, что подключение к системе и её использование - бесплатно, практически не контроллируется извне, и так далее и тому подобное. Ещё одна проблема фидо - использование проводов, т.е. привязка к материальному каналу... В целом, я к чему веду - в Израиле тут разрабатывают, помаленьку, систему WiPeer - правда на .NET, что на данный момент означает привязку к платформе от Microsoft... Но идея - интересна. Посмотрите на ссылку, что там придумали евреи. Смысл в том, что получается нечто наподобие Fido, только в привязке к беспроводному каналу - достаточно иметь, скажем, коммуникатор, с поддержкой этого стандарта связи. Т.е. получается пиринговая локальная сеть, если вкратце, с разделяемыми ресурсами доступа. Хотя ещё раньше чем евреи, схожую идею родили японцы. Называется система Netsukuku. Там идёт без привязки к WiFi, а используется любое локальное соединение - в общем, почитайте, тоже интересное решение...

В целом, я думаю  рано или поздно, мир начнёт помаленьку переезжать с существующей инфраструктуры интернета на открытые сети, особенно с развитием беспроводных технологий. Просто необходимы аналогичные ресурсы  в открытых сетях - форумы, сайты, файлы, информационные ресурсы. Ну и само собой  время такого перехода - несколько  десятков лет, скажем, интернет развивался 40 лет до того состояния, которое  мы наблюдаем сейчас. А пока что, можно строить анонимизирующие децентрализованные сети с применением тех же tor и i2p, на основе существующей инфраструктуры интернета. Но это мера временная, хотя пока что достаточно эффективная.

Tor (сокр. от англ. The Onion Router) — свободное программное обеспечение для реализации второго поколения так называемой «луковой маршрутизации». Это система, позволяющая устанавливать анонимное сетевое соединение, защищённое от прослушивания. Рассматривается как анонимная сеть, предоставляющая передачу данных в зашифрованном виде. Написана преимущественно наязыках программирования Си, C++ и Python. По состоянию на август 2012 года имеет 300 000 строк программного кода^[2].

С помощью Tor пользователи могут сохранять анонимность при посещении веб-сайтов, публикации материалов, отправке сообщений и при работе с другими приложениями, использующими протокол TCP. Безопасность трафика обеспечивается за счёт использованияраспределённой сети серверов (нод — «узлов»), называемых «многослойными маршрутизаторами» (onion routers). Технология Tor также обеспечивает защиту от механизмов анализа трафика, которые ставят под угрозу не только анонимность пользователя, но такжеконфиденциальность бизнес-данных, деловых контактов и др. Tor оперирует сетевыми уровнями onion-маршрутизаторов, позволяя обеспечивать анонимные исходящие соединения и анонимные скрытые службы^[3].

I2P (сокр. от англ.  «Invisible Internet Project», рус. «Проект Невидимый Интернет», произносится «айтупи») — открытое программное обеспечение, созданное для организации сверхустойчивой анонимной, оверлейной, зашифрованной сети и применимое для веб-сёрфинга, анонимного хостинга (создания анонимных сайтов, форумов и чатов, файлообменных серверов и т. д.), систем обмена мгновенными сообщениями, ведения блогов, а также для файлообмена (в том числе P2P — Torrent,eDonkey, Kad, Gnutella и т. д.), электронной почты, VoIP и многого другого. Адреса сайтов в сети I2P имеют вид: «http://адрес_сайта.i2p».

Data Mining (рус. добыча данных, интеллектуальный анализ данных, глубинный анализ данных) — собирательное название, используемое для обозначения совокупности методов обнаружения в данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Термин введён Григорием Пятецким-Шапиро в 1989 году^[1][2][3].

Английское словосочетание «Data Mining» пока не имеет устоявшегося перевода на русский язык. При передаче на русском языке используются следующие словосочетания^[4]: просев информации, добыча данных, извлечение данных, а, также, интеллектуальный анализ данных^[5][6][7]. Более полным и точным является словосочетание «обнаружение знаний в базах данных» (knowledge discovering in databases, KDD).

Основу методов Data Mining составляют всевозможные методы классификации, моделирования и прогнозирования, основанные на применении деревьев решений, искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов, эволюционного программирования, ассоциативной памяти, нечёткой логики. К методам Data Mining нередко относят статистические методы (дескриптивный анализ, корреляционный и регрессионный анализ, факторный анализ, дисперсионный анализ, компонентный анализ, дискриминантный анализ, анализ временных рядов). Такие методы, однако, предполагают некоторые априорные представления об анализируемых данных, что несколько расходится с целями Data Mining (обнаружение ранее неизвестных нетривиальных и практически полезных знаний).

Одно из важнейших назначений методов Data Mining состоит в наглядном представлении результатов вычислений, что позволяет использовать инструментарий Data Mining людьми, не имеющих специальной математической подготовки. В то же время, применение статистических методов анализа данных требует хорошего владения теорией вероятностей иматематической статистикой.