|
Рубрика:
Базы данных /
Изучаем «1С»
|
Facebook
Мой мир
Вконтакте
Одноклассники
Google+
|
 ОЛЕГ ФИЛИППОВ, АНТ-Информ, заместитель начальника отдела разработки, comol@mail.ru
Использование нейронных сетей
и генетических алгоритмов в 1С
Какая связь между системой для ведения бухгалтерского учета и так называемыми инструментами искусственного интеллекта? В статье рассмотрены варианты и практические примеры применения алгоритмов искусственного интеллекта вприкладных решениях на платформе 1С
1С и новые алгоритмы
На самом деле за годы, которые прошли с тех времен, когда слова «1С» и «Бухгалтерия» были неотделимы, ситуация существенно поменялась. На сегодняшний день спектр проблем, решаемых посредством различных разработок наплатформе 1С, стал намного шире. Но для чего же могут быть использованы генетические алгоритмы и нейронные сети в 1С? Для ответа на этот вопрос сначала стоит разобраться, какие задачи может решать нейронная сеть.
Итак, нейронная сеть в общем случае – это некая функция с произвольным числом входов и выходов, которая формируется на основании их статистического анализа (данный процесс называется обучением). По сути, это самое удобное исовершенное средство подбора (подгона) значений. Подобных задач в повседневной практике встречается сколько угодно:
- Задача аппроксимации функций (прогнозирования).
- Задача разделения классов.
- Задача заполнения пропусков в данных.
- Задача классификации (кластерный анализ).
Где это может понадобиться:
- Задача аппроксимации функций (прогнозирования). В случае если нужно прогнозировать бюджет на будущий год и его изменение под влиянием различных факторов. Если нужно прогнозировать движение денежных потоков, динамику продаж и т.п.
- Задача разделения классов. Если нужно автоматически определять, к примеру, можем мы предоставить контрагенту отсрочку платежа или нет исходя из различных факторов.
- Задача заполнения пропусков в данных. Если при одних входных значениях выходы известны, а при других – нет. Задача очень похожа на аппроксимацию функций, но решается нейросетью более успешно, потому как припрогнозировании часто бывает большая погрешность как следствие удаленности исторических данных от текущей действительности. В то же время задачу заполнения пропусков нейросеть решает вполне сносно. В 1С это, какправило, встречается в случае, если консолидированный бюджет составляется помесячно, а детальный план на следующий месяц нужно рассчитать на каждый день, при этом каждый месяц план, конечно, корректируется.
- Задача классификации (кластерный анализ). Что такое кластерный анализ, знают уже многие. Типичная задача кластерного анализа в 1С – классификация товаров по группам: либо ценовым, либо по оборачиваемости, либо по поиску аналогов.
Теперь рассмотрим генетические алгоритмы – собственно, где они могут пригодиться?
Статью целиком читайте в журнале «Системный администратор», №09 за 2016 г. на страницах 62-65.
PDF-версию данного номера можно приобрести в нашем магазине.
- Разработка нейронной сети на Infostart.ru – http://infostart.ru/public/346707.
- 1Script – возможность компиляции кода, написанного на 1С, в eго приложение – http://infostart.ru/public/327581.
- Разработка генетического алгоритма на 1С – http://infostart.ru/public/401616.
Facebook
Мой мир
Вконтакте
Одноклассники
Google+
|
Использование нейронных сетей и генетических алгоритмов в 1С
