Риски цифровизации: виды, характеристика, уголовно-правовая оценка

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.

– 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 на основе данных по другим продуктам и другим потребителям.

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.

– 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.