Предисловие научного редактора русского перевода
Второй редактор этой книги, Тейво Кохонен, замечательный ученый, член многих академий и первый президент Европейского Нейросетевого Общества, является автором метода самоорганизующихся карт и, наверное, лучшим экспертом в этой области, библиография по которой уже далеко перевалила за 1000 публикаций.
Российские читатели с выходом этой книги впервые получают возможность подробно ознакомиться с этим популярным направлением современного нейро- компьютинга.
К сожалению, эта динамично развивающаяся на Западе область науки — выявление закономерностей в больших массивах данных с помощью обучающихся программ — не пользуется пока должным вниманием в России. Между тем, именно такие подходы наиболее востребованы в современном информационном обществе.«Цифровая» экономика буквально переполнена данными, причем в электронном виде, готовыми к компьютерной обработке. Потоки текстовой и численной информации ежедневно порождаются и оседают в хранилищах данных. Но насколько полно используются на практике все те закономерности, которые кроются в этих данных и, возможно, представляют большую коммерческую ценность? Можно смело утверждать, что процент переработки «сырых» данных в практически значимые знания пока что весьма скромен. Даже богатый арсенал классической статистики используется далеко не полностью, не говоря уж о более современных методах нелинейного анализа. Для этого просто не хватает специалистов, владеющих соответствующим достаточно сложным математическим аппаратом.
А теперь представьте, что закономерности, скрытые в массивах данных, «сами» проявляют себя визуально.
Данные «сами собой» упорядочиваются, располагаясь на самоорганизующейся карте в соответствии с их внутренним устройством. Причем карта эта — интерактивная. Интересуетесь каким-то аспектом данных — пожалуйста, мгновенно получаем распределение этого признака на карте. Хотите исследовать динамику сложного процесса — вот вам его траектория на карте. Все эти возможности, как и множество других, присутствуют в современных программных продуктах, основанных на методе самоорганизующихся карт признаков. Причем пользование этими продуктами не подразумевает никакой математической подготовки.Самоорганизующиеся карты «подсмотрены» Тейво Кохоненом у природы. Они основаны на тех же принципах самоорганизации, что лежат в основе деятельности головного мозга. Многие, наверное, видели в учебниках по анатомии карты сенсорной или двигательной коры человеческого мозга, где каждому органу соот-ветствует своя область мозга. Это соответствие возникло спонтанно благодаря пластичности мозга и его способности обучаться. Карты Кохонена также представляют собой пластичную обучающуюся поверхность, формирующую двумерный портрет сложных многомерных данных. Принцип их работы при желании легко понять, еще легче освоить этот удобный аналитический инструмент на практике.
Я надеюсь, что читатели этой книги смогут сами убедиться на примерах реальных практических задач из области финансового анализа в простоте и элегантности метода визуального исследования данных. Ведь это наиболее естественный для человека способ восприятия действительности и усвоения знаний.
Поэтому я полностью присоединяюсь к мнению другого замечательного ученого и успешного бизнесмена — Хехт-Нильсена о том, что изложенные в книге методы настолько приближены к практике, что имеют очень хорошие коммерческие перспективы, а потому, возможно, вскоре уже не будут столь доступны широ-кой публике.
В заключение хочется выразить глубокую благодарность всем, кто способствовал появлению этой книги на российских прилавках: коллективу переводчиков, сумевших разобраться в новом для них материале, отдельно - Александру Горбунову, взявшему на себя труд координации усилий и первоначальной редакции перевода, и, наконец, компании «НейрОК», спонсировавшей перевод этой книги.
Сергей Шумский, Москва, июнь 2000 г.