РИСК — 1. Возможность наступления событий с отрицательными последствиями в результате определенных решений или действий 2. Вероятность понести убытки или упустить выгоду неуверенность в получении соответствующего дохода или убытка. Существует множество классификаций Р., например, риск предпринимательский — Р. деятельности компании, обусловленный характером бизнеса. Бизнес невозможен без Р. Некоторые виды Р. можно перенести на страховые компании, заключив соответствующие договоры. Однако значительная часть Р. (ошибки менеджеров, изменения цен, спроса, неправильно выбранный проект и т.д.) полностью ложится на предпринимателей. [c.277]
Проблема классификации может быть решена по принципу сверху вниз с необходимым описанием контекста, в котором обнаружена ошибка характера проявления ошибки кода или данных, которые были некорректны стадии разработки ПО, на которой сделана ошибка, и причины возникновения ошибки. В качестве первого уровня классификационной схемы можно выделить пять основных вопросов, ответы на которые позволяют определить характер ошибки. Этими вопросами являются следующие [c.56]
Аналитики используют на практике широкий круг моделей — от самых элементарных до весьма изощренных. Предположения, лежащие в основе этих моделей, зачастую сильно различаются, и все же модели имеют общие черты, которые можно отнести к нескольким широким категориям. Используемая классификация имеет свои преимущества. С ее помощью стало легче определить место отдельных моделей в общей картине, понять различия, возникающие в результате их применения, и, возможно, даже усмотреть фундаментальные логические ошибки. [c.14]
Как уже отмечалось, применение теории распознавания образов для решения задач нормирования труда конструкторов требует прежде всего выделения классов или образов с общими значениями времени. Принятое в теории разбиение на классы тесно связано с допустимой погрешностью в оценке затрат труда чем больше размеры частичных интервалов, соответствующих образованным классам работ, тем больше погрешность определения затрат труда. При решении задач к ошибкам, связанным с размерами частичных интервалов разбиения, неизбежно будут добавляться случайные ошибки, вызванные неправильной классификацией. Естественно, чем больше размеры интервалов разбиения, тем меньше будут величины этих погрешностей. Видимо, необходимо найти оптимальный способ разбиения конструкторских работ на классы, при котором суммарная величина погрешности достигает минимума. Руководствуясь чисто практическими представлениями о допустимой величине ошибки, в каждом конкретном случае можно задаться [c.86]
По назначению АСУ условно можно разделить на поисковые, советующие и управляющие системы. Под информационно-поисковой системой (ИПС) обычно понимается система поиска информации о некотором объекте. Поиск осуществляется по требованию, которое в зашифрованном виде описывает классификацию свойств объекта. Такие системы применяются в библиографических системах, для поиска нужного дела (например, описания конструкций машин, близких к проектируемой, патента и т. д.). В условиях АСУ ЭС функции такой системы сводятся к выдаче ответов на запросы диспетчера (дежурного инженера). Обычно он задает вопросы из некоторого заранее заданного списка, причем каждому запросу заранее присваивается некоторый номер (имя). Получив запрос, АСУ печатает его (отображает на экране) и просит ввести необходимую для запроса информацию, указывая, какую именно. Введенная информация проверяется и в случае явной ошибки АСУ просит ввести необходимые уточнения. После получения принятой информации АСУ выдает необходимую справку. [c.363]
Можно доказать, что с ростом объема обучающей выборки решающее правило г э в пределе дает известное правило Байеса, минимизирующее риск ошибки при классификации объектов. [c.181]
Когда говорят об "искусственном интеллекте", имеют в виду так называемые эвристические программы, которые способны решать задачи - примерно так же, как это делает человек. Работу компьютера, решающего эвристическую задачу, в принципе можно назвать "разумной" он оценивает условия, принимает решения и даже учится на своих ошибках. Функция автоматического распознавания моделей позволяет машине учиться принимать решения и делать прогнозы на основе классификаций различных объектов или инди- [c.518]
Согласно полученным выше оценкам ошибка классификации на таком классе задач порядка 10%. Это, конечно, не означает, что с такой точностью можно предсказывать что угодно. Многие относительно простые задачи классификации решаются с большей точностью, поскольку их эффективная размерность гораздо меньше, чем число входных переменных. Напротив, для рыночных котировок достижение соотношения правильных и неправильных предсказаний 65 35 уже можно считать удачей. Действительно, приведенные выше оценки предполагали отсутствие случайного шума в примерах. Шумовая составляющая ошибки предсказаний должна быть добавлена к полученной выше оценке. Для сильно зашумленных рыночных временных рядов именно она определяет предельную точность предсказаний. Подробнее эти вопросы будут освещены в отдельной главе, посвященной предсказанию зашумленных временных рядов. [c.65]
Анализ маргинального влияния переменных имеет смысл только тогда, когда коэффициент решаемости DE ISIVN велик, а фактическая ошибка классификации ABSERR (равная разности номеров действительного и спрогнозированного классов) мала. Иначе говоря, если классификация оказалась успешной, можно ожидать сильную обратную зависимость между решающей способностью и ошибкой классификации. На рис. 6.4 показано совместное распределение решающей способности (упорядочена по убыванию) и абсолютной ошибки. Хорошо видно, что число случаев неправильной классификации и величина ошибки растут с убыванием решающей способности — что и следовало ожидать. [c.151]
Линейное программирование также приводит к линейной скоринговой модели. Провести абсолютно точную классификацию на плохих и хороших клиентов невозможно, но желательно сзести ошибку к минимуму. Таким образом, задачу можно сформулировать как поиск весовых коэффициентов, для которых ошибка и будет минимальной, что приведет к минимизации кредитных рисков. [c.231]
Смотреть страницы где упоминается термин Классификация воз.можных ошибок
: [c.73]Смотреть главы в:
Аудит теория и практика 3 изд -> Классификация воз.можных ошибок