Сотрудники небольшой фирмы получили в подарок предиктивную нейросетевую систему, которая могла в зависимости от времени суток, дня недели и погоды предсказывать настроение их шефа. Программу создала знаменитая фирма, занимающаяся предиктивной аналитикой. Сотрудница А. очень хотела попросить шефа отпустить ее в отпуск не по графику. Она решила посоветоваться с новой программой. За окном светило солнце, был понедельник, начало рабочего дня. А. ввела данные в компьютер и получила результат – 15 % успеха. «Не может быть: шеф так улыбался утром», подумала она. Как узнать, насколько точен прогноз? Может быть, нейронная сеть сломалась или еще недостаточно изучила шефа данной компании?

• Надо обратиться к системному администратору: он знает, как пишут программы, и поймет, является ли прогноз нейронной сети достоверным.
• Надо обратиться к производителю нейронной сети: пусть посмотрит, почему она вынесла такое странное решение.
• Нейронную сеть нельзя проверить. Ей можно только поверить.

Другие предметы Университет Предиктивная аналитика и нейросетевые технологии информационные технологии юридическая деятельность университет предиктивная аналитика нейросетевые системы прогнозирование настроения системный администратор точность прогноза нейронные сети достоверность данных Новый

В данной ситуации сотрудница А. столкнулась с предиктивной нейросетевой системой, которая должна предсказывать настроение шефа в зависимости от различных факторов. Однако, полученный результат в 15% успеха вызывает у нее сомнения. Давайте рассмотрим шаги, которые она может предпринять, чтобы разобраться в ситуации.

1. Оценка точности прогноза:

• Сравнение с прошлым опытом: А. может вспомнить, как часто шеф реагировал на подобные просьбы в прошлом. Если в аналогичных условиях шеф обычно был расположен к отпуску, это может указывать на недостаточную точность прогноза.
• Обсуждение с коллегами: стоит поговорить с другими сотрудниками, чтобы узнать, какие у них были опыты взаимодействия с шефом в похожих ситуациях. Это поможет понять, насколько предсказания нейросети соответствуют реальности.

2. Обратиться к системному администратору:

• Проверка работы программы: системный администратор может провести диагностику нейросетевой системы, чтобы убедиться, что она функционирует корректно. Возможно, есть ошибки в коде или в алгоритмах, которые влияют на точность прогнозов.
• Анализ данных: администратор может проверить, какие данные использовались для тренировки нейросети. Если данные недостаточно репрезентативны или не учитывают важные факторы, это может привести к низкой точности прогноза.

3. Обратиться к производителю нейросети:

• Запрос на поддержку: А. может связаться с производителем и сообщить о проблеме. Возможно, они смогут предоставить дополнительные рекомендации или обновления, которые улучшат работу системы.
• Обсуждение особенностей работы: производитель может объяснить, как именно работает алгоритм и на каких данных он был обучен, что поможет понять, почему был получен такой результат.

4. Понимание ограничений нейросетей:

• Принятие неопределенности: важно понимать, что нейронные сети не всегда могут давать 100% точные прогнозы. Они основываются на вероятностях, и результат может варьироваться в зависимости от многих факторов.
• Использование системы как инструмента: нейросеть следует рассматривать как вспомогательный инструмент, а не как окончательный источник истины. Решение о просьбе об отпуске все равно должно приниматься на основе личного общения с шефом.

Таким образом, А. имеет несколько вариантов действий для проверки точности прогноза и понимания работы нейросетевой системы. Использование комбинации этих методов поможет ей принять более обоснованное решение о том, как поступить дальше.