BSD, o lo fácil que es explicar a los financieros sus propias tareas en términos de aprendizaje automático

Durante mucho tiempo me han gustado las redes de confianza bayesianas (BSD) por su claridad, que, como ve, es muy importante para el proceso educativo. De alguna manera en Internet, inesperadamente, encontré una visualización muy exitosa de tareas financieras simples, realizadas usando BSD. Se le ocurrió un pensamiento: esto, tal vez, se pueda explicar no solo a nuestros financieros, sino también a los filólogos-psicólogos, ¡junto con los médicos!





Y esta historia comenzó hace unos tres años, cuando la dirección de la universidad nos puso a nosotros, los profesores, con una opción: o estamos al mando "¡De repente!" entramos en la economía digital, o, dándonos la mano, nos dispersamos en silencio, quien sepa dónde. La razón es el agujero demográfico, la crisis económica, el éxito de los competidores, etc.





Bueno, bueno, como dicen, ¡lo digital es tan digital! Para aquellos de nosotros que, además de financieros, también teníamos una buena educación en ingeniería, todo esto no parecía un desastre, porque Masticado hace mucho tiempo en libros de texto y monografías sobre aprendizaje automático, inteligencia artificial, sistemas expertos. Sin embargo, el problema se agravó por el hecho de que la ley no impide que filólogos, psicólogos, médicos y cualquier otra persona ingresen a la magistratura financiera. Como resultado, el grupo de estudio a menudo incluye a la mitad de los filólogos y psicólogos, o incluso más. Y aquí, si no es capaz de tal audiencia, que se llama "entre tiempos", para "terminar de leer" rápidamente la teoría de la probabilidad al menos hasta el teorema de Bayes, entonces más allá: una parada completa y no digitalización.





Después de ese descubrimiento en Internet, durante algún tiempo resolví a propósito productos de software listos para usar y, al final, me decidí por Netica . Sí, hay Hugin, hay MSBN, y una docena más como ellos, pero, como siempre: uno es caro, el otro es complejo, el tercero es ambos, etc. Pero Netica es gratis (hasta 15 nodos de variables) , simple, intuitivo, los estudiantes lo dominan en una lección y, ¡adelante! Cree su propio sistema experto, aunque simple, incluso primitivo, pero que funcione "con una patada", que "vibra y hace clic" directamente en el aula.





Pero mostrar es mejor que contar, así que además muestro lo que resultó de ello.





, . – (. . 1). :





  • rice ( ) ;





  • Decision ( D) .





, () , , , (), , , , 60% , . , (10%), 30% , .





TBV para el nodo R
Higo.  1. Gráfica (a) y diagramas de probabilidad (b)
. 1. () ()

() D , , . , , , . , 100%, , , 80% (1- ).





TUV para el nodo D
D

P < X (2- ), , 100% . (3- ), – , , . 50/50.





Netica , (. 1). :





D yes = 0,8 · 0,6 + 0 · 0,3 + 0,5 · 0,1 = 0,53;





D no = 0,2 · 0,6 + 1 · 0,3 + 0,5 · 0,1 = 0,47.





, , . , (), () .





Higo.  2. Resultados de conclusiones probabilísticas
. 2.

Netica , . ( ), , .





.2 P > X. , 80% . . 2 , , , , 90,6% ( 100%) , 9,43% , . . 2. , 63,8%, 25,5% , 10,6% !





– , , (. 2). , , :





P (P_ {m} | D_ {sí}) = \ frac {P (D_ {sí} | P_ {m}) \ times P (P_ {m})} {P (D_ {sí})} P (P_ {m} | D_ {sí}) = \ frac {0.6 \ times0.8} {0.6 \ times0.8 + 0 \ times0.3 + 0.5 \ times0.1} = 0, 9057 P (P_ {l} | D_ {sí}) = 0 P (P_ {e} | D_ {sí}) = 0.0943

, ( ) , .





, , – , , – ! , , , , . , .





? – (). ? – 22, . . .








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