Вступление лирическое

Если бы античный человек попал в наше время и взглянул на ночное небо, он бы наверное начал немедленно молиться своим богам, а может быть подумал, что пришёл судный день. Для нас, людей, чьё небо скрыто за световым загрязнением городов и деревень, такое утверждение может показаться абсурдным: «Звёзды такие же звёзды, что с них взять то?». Но если разобраться — оно обретёт смысл.

Выйдете вечером на природу и посмотрите в небо. Ничего не видите? Смотрите внимательнее! Практически в любой момент по небу будут лететь 2-3 ярких точки, а если присмотреться, то можно найти ещё с пяток более медленных и тусклых. Иногда (раза 3-4 за ночь) вам может посчастливиться и вы увидите ярчайшую вспышку на небе, лишь луна сравниться с ней по яркости. Всё это достижения человеческого прогресса — спутники. Для античного человека, для которого небо было символом постоянности, которое он видит над собой из ночи в ночь всё это мельтешение было бы воспринято как что-то противоестественное.

Вступление прагматическое

Хаброюзер — он не античный человек и в звёздах в большинстве своём не разбирается. И даже если воспользуется специальным софтом и литературой , то научиться разбираться на уровне древних ему потребуется не одна неделя втыкания в небо и зубрёжки античных легенд. Но, Хаброюзер, — он человек современный, технически подкованный и в своём большинстве разбирается в науке. А это значит, что среди древних он бы смог прослыть мудрецом — предсказателем, умеющим предсказывать появление этих новомодных летающих звёзд. Если бы знал, как это сделать. А вот именно о том как это сегодня делается я тут и расскажу.

Привет, Хабр!

4 мая 2011 года крупнейшая здравоохранительная организация штата Калифорния «Heritage Provider Network» сообщила о проведении конкурса на лучший алгоритм прогнозирования, благодаря которому станет возможным сократить расходы на здравоохранение.

Конкурс стартовал ещё 4 апреля 2011 года в 19:00 по Гринвичу и будет длиться почти 2 года — до 3 апреля 2013 года.

Главный приз конкурса, а именно 3 000 000 $, получит тот, кто разработает алгоритм, позволяющий предсказать с наибольшей достоверностью на основе данных за предыдущие годы, сколько дней в этом году пациенты проведут в больнице.

В качестве исходных данных предоставляются анонимные выборки аналогичных данных за минувшие 3 года.

Недавно завершился чемпионат мира, в котором победила сборная Испании. Самым известным «предсказателем» мундиаля стал осьминог Пауль, безошибочно предсказавший восемь результатов футбольных матчей подряд (в том числе исход финала).

Но, как оказалось, английские ученые тоже решили не отставать от осьминога и разработали модель, которая позволила предсказать победу Испании в финале и объяснить поражении Англии против Германии.

Профилактика преступлений – это скучно, а вот прогнозирование – значительно более веселое занятие. Нам приходилось читать о проектах по предотвращению преступлений и раньше, но большинство из них попахивало сумасбродством. Но это были цветочки по сравнению с недавней разработкой компании DARPA под названием SMITE (расшифровка аббревиатуры переводится на русский как «устранение угрозы злонамеренного инсайдерского проникновения" — Suspected Malicious Insider Threat Elimination). Детали проекта пока почти неизвестны, поскольку находятся на стадии проработки, а его суть – создать базу данных действий, которые попадают под понятие злонамеренного поведения – например, шпионаж. Предполагается, что злостные намерения можно выявить до совершения преступления. Как минимум затея вызывает массу этических и философских вопросов. А как максимум, поскольку речь идет о DARPA, есть шансы, что дальше идеи проект не продвинется.

via engadget.com

Как понимание законов развития систем и S-образной кривой развития в частности, может помочь выбрать область, в которой стоит начинать свой стартап?

Допустим, Вам пришла идея на миллион, и хочется срочно брать ее и делать. Но как же узнать, выстрелит она или нет? Как подстраховать себя от бессмысленных трат времени и денег?

Узнал вчера на «Подмосковных вечерах» о том, что существует актуальное научное обоснование определенного мирового порядка. Разработана, ни много ни мало, программа «новый путь мирового развития»

Докладчики вообще-то рассказывали всего лишь о своей прогнозирующей системе. Эта вещь хранит статистическую информацию за годы работы компании-заказчика и пытается помогать ее руководству в принятии управленческих решений. Софтину продают для прогнозирования будущих нагрузок в телеком, энергетикам и т.п. Погрешности предсказаний неплохие получаются, пара процентов для телекома и пять для энергетиков. Очень забавно они перед началом проекта заказчика убеждают в точности софтины. Либо экстраполируют более поздние данные на более ранние. Либо ось времени не крутят, но прогнозируют на конец уже известного периода по неполным статистическим данным. Это мне уже на порядок понятнее, чем «ничего-не-скажу-но-оно-может-все» бывших разведчиков. На этом закончим о конкретном решении, речь все же не о системе, а об интересной истории развития ее коллег и «новом пути мирового развития»

В прошлых статьях я описал проверенные статистические методы прогнозирования.

А теперь давайте подумаем. Все, что мы можем делать — это прогнозировать, используя короткие временные периоды. Ведь современные компании живут очень мало: многие ли из вас работают там, где есть статистика хотя бы за пять лет? Наша цель — построить достоверный прогноз на год, к примеру. Но современный бизнес кривляется и не желает быть предсказуемым.

Часто при составлении любого прогноза — забывают про способы оценки его результатов. Потому как часто бывает, прогноз есть, а сравнение его с фактом отсутствует. Еще больше ошибок случается, когда существуют две (или больше) модели и не всегда очевидно — какая из них лучше, точнее. Как правило одной цифрой (R²) сложно обойтись. Как если бы вам сказали — этот парень ходит в синей футболке. И вам сразу все стало про него ясно )

В статьях о методах прогнозирования при оценке полученной модели я постоянно использовал такие аббревиатуры или обозначения.

• R²
• MSE
• MAPE
• MAD
• Bias

Попробую объяснить, что я имел в виду.