Применение нейросетевого анализа в оценке регионального управления цифровизацией экономики

27 росту производительности труда проектировщиков; также должна обеспечивать надежность процесса проектирования и эксплуатации проекта; помимо этого должна способствовать простому ведению проектной документации. Технология проектирования нейронной сети для оценки методов регионального управления развитием цифровой экономики в Хабаровском крае реализует определенную ее методологию. В свою очередь, методология проектирования предполагает наличие некоторой концепции, принципов проектирования и реализуется набором методов и средств. В процессе проектирования нейронной сети, в первую очередь, необходимо четко обозначить круг задач, которые она будет выполнять. Здесь следует перечислить основные задачи, которые могут быть поставлены перед нейронной сетью: предсказывать, обобщать или распознавать. В зависимости от задач, которые будут формулироваться перед нейронной сетью, определяется характер обучения, который позволит подготовить нейронные сети для работы с конкретным типом данных. При этом выделяется машинное обучение нейронной сети с учителем, когда известно выходное пространство решений нейронной сети, а также предполагается, что имеются входные сигналы и эталонные реакции на них. Также существует машинное обучение без учителя, когда нейронная сеть формирует выходное пространство решений только на основе входных воздействий. При этом в процессе машинного обучения нейронной сети для решения задач анализа регионального управления цифровизацией экономики происходит целенаправленная модификация синаптических связей нейронной сети (NN) для достижения наилучшего соответствия между реальными выходными значениями сети Y и их эталонными значениями.