“The mind is a strange and wonderful thing,
I’m not sure it’ll ever be able to figure itself out.
Everything else, (?) from the atom to the universe,
everything except itself.”
(unknown in Invasion Of The Body Snatchers)
Kończę najbardziej radosny etap pracy - symulacje i eksperymenty, czas teraz dokończyć pisanie dwóch ostatnich rozdziałów pracy. Niestety, muszę to powiedzieć - Statistica jest jednym z najmniej “user-friendly” programem, jaki znam. Chyba już wiem, czemu jest uznawana za pakiet akademicki 
Na opanowanie wszystkich potrzebnych opcji poświęciłam czas idący w setki godzin (sic!). Joone był niestety zbyt ubogi, a tylko Statistice można było na AE dostać na licencji studenckiej. Ciekawa jestem jak by to wyglądało w SPSS albo SASie (chociaż w SASie z tego, co pamiętam była tylko opcja pracy z model data-miningowym i kodem…)
No, ale w końcu Statistica policzyła, co miała policzyć Do tego wszystkie moje intuicyjne założenia znalazły potwierdzenie w książce Azoff’a. Teraz tylko wystarczy to jakoś spójnie opisać i pożenić razem: sztuczne sieci neuronowe, modele ekonometryczne, systemy transakcyjne, modele data-miningowe, strategie inwestycyjne, dwa typy akcji (Próchnik i Pekao), prognozowanie cen za pomocą modeli ARMA-GARCH (które służą de facto do prognozowania zmienności…) itd…
Opis konferencji i szczegóły agendy dostępne pod linkiem, więc nie będę się o tym rozpisywać:
http://www.sdevelopment.gigacon.org/prt/view/sdev.html
Pierwszego dnia trafiłam na bardzo ciekawe wykłady:
Na uznanie zasługują “gry i zabawy” organizowane przez animatora konferencji
Zbudowałam po jednym takim modelu dla każdej pomocniczej hipotezy badawczej - źródło danych jest powielane, oddzielnie są dane do budowy modelu i oddzielnie do wdrożenia. Nie wiem jeszcze tylko, jak do modelu wstawić obiekt “Automatycznego projektanta”, który zaczytuje więcej niż jeden szereg czasowy, więc tę hipotezę testuję z poziomu modułu “Automatyczny projektant…”. Nauczyłam się za to zapisywać wybrane sieci neuronowe i otwierać je do ponownego uczenia 
Systemy klasy workflow i systemy obiegu dokumentów wspierające zarządzanie wiedzą w organizacji - temat do rozgryzienia na konferencję WSB:
http://www.tizw2008.wsb.poznan.pl/
Wiem, że wiele osób do tematu zarządzania wiedzą podchodzi bardzo… ostrożnie - i słusznie, bo nie wszędzie, gdzie jest system informatyczny mamy do czynienia z system zarządzania wiedzą. A wiedza kojarzy nam się z czymś nowatorskim, odkrywczym, zaawansowanym, więc nazywanie rozwiązania biznesowego, w którym np. szablony dokumentów są trzymane w centralnym repozytorium - zarządzaniem wiedzą - wydaje się nieco na wyrost - czy aby na pewno?
http://www.egov.pl/index2.php?option=content&task=view&id=56&pop=1&page=0
http://www.itvp.pl/video.html?channel_id=-1&site_id=709&genre_id=501&form_id=479&video=19606
Nocne balangi zabijają szare komórki 
jaaasne…
http://przekroj.pl/index.php?option=com_content&task=view&id=933&Itemid=51
“ciągły wzrost entropii jest wskaźnikiem pokazującym kierunek biegu czasu”
Mózg i entropia - dwa niezwiązane ze sobą wątki? Tylko pozornie - funkcja entropii jest wykorzystywana przy kontroli uczenia sieci neuronowych - pozwala określić stan równowagi systemu dynamicznego. (coś mi świta z wykładów prof. Yoichi Uetake - o maszynie Boltzmanna, entropii, energii… - wydaje się, że to termodynamika, a to “po prostu” układy dynamiczne i stąd te wspólne mechanizmy)
A oto i pierwsze mądre wnioski z badań - dotyczące… trybów pracy z SSN w Statistice
Zaczynałam od “Automatycznego projektanta” - taki odpowiednik łizarda, który na podstawie podanych parametrów (liczba opóźnień szeregu, liczba warstw i neuronów w warstwach ukrytych itd.) przeszukuje w zadanym czasie lub dla zadanej liczby - przestrzeń topologii sieci. Dużą zaletą jest to, że pozwala wyrobić intuicję i wskazuje dalsze kierunki poszukiwań, a dużą wadą to, że wiele ważnych parametrów jest ukrytych, nie mamy kontroli nad procesem budowania modelu, czyli… “czarna skrzynka w czarnej skrzynce”
Dalej pracuje z projektami predykcyjnych modeli Data-Mining. Używam tam Automatycznego Projektanta jako obiektu, przy czym mam widok na model jako całość, mogę edytować kod , podłączać różne źródła danych i podawać dane”do wdrożenia” (czyli do zastosowania na gotowym modelu).
Następnie wybraną sieć - zapisaną w pliku lub opisaną ręcznie - analizuję szczegółowo w trybie “Projekt sieci użytkownika”. Tam widać wszystkie szczegóły, w tym nawet wagi poszczególnych krawędzi.
Oto moje wnioski po setkach (sic!) godzin pracy ze Statisticą - najlepszą z możliwych - metodą “trial&error”
PS: W kolejnym odcinku - zarys planu badań, czyli jakie hipotezy będę badać oraz jak pozyskiwać uran domowym sposobem…
Odkrycie dnia - youtube w służbie nauki:
http://youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M
Godzinny wykład, fajny wstępniak o sieciach i prezentacja nowego pomysłu na algorytm uczenia.
Language jezyk = new Language(”Polski”);
Zmieniłam język i poprzestaję na angielskich tagach. No i wklejam kolejnego ciekawego linka (ciekawe, czy ktoś w nie klika…):
http://www.e-mentor.edu.pl/artykul_v2.php?numer=20&id=448
No to jeszcze jak zacznę pisać dłuższe notki, to już w ogóle będzie sukces
ps: już wkrótce - wyniki symulacji ze Statistici (moje neurony zaczynają do mnie mówić “Mama” plus pewnie jakieś ciekawe materiały ze starych esejów i projektów.
houk
http://www.wzhiu.poznan.pl/kupiec.php?artId=18
It’s nice to discover the history of the place where you work…
