Дисклеймер

Целью написания этой статьи было сделать краткий обзор принципов построения Интеллектуальных Систем Поддержки Принятия Решений (ИСППР), роли машинного обучения, теории игр, классического моделирования и примеров их использования в СППР. Целью статьи не является забуриться вглубь тяжелой теории автоматов, самообучаемых машин, равно как и инструментов BI.

Введение

Существет несколько определений ИСППР, которые, в общем-то, крутятся вокруг одного и того же функционала. В общем виде, ИСППР — это такая система, которая ассистирует ЛПР (Лицам, Принимающим Решения) в принятии этих самых решений, используя инструментарии дата майнинга, моделирования и визуализации, обладает дружелюбным (G)UI, устойчива по качеству, интерактивна и гибка по настройкам.

Зачем нужны СППР:

1. Сложность в принятии решений
2. Необходимость в точной оценке различных альтернатив
3. Необходимость предсказательного функционала
4. Необходимость мультипотокового входа (для принятия решения нужны выводы на основе данных, экспертные оценки, известные ограничения и т.п.)

Читать дальше ->

https://habr.com/post/359188/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=359188