УДК 007
ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ
ЗАДАЧ АНАЛИЗА РЫНКА
Application of parsing for market analysis tasks
Бубало Д.А.
Bubalo D.A.
к.т.н., доц. Томашевский С.Б.
Tomashevsky S.B.
Брянский государственный технический университет
Bryansk State Technical University, Russia, Вryansk
Аннотация. В данной статье рассмотрен вопрос применения
искусственного интеллекта для автоматизации анализа рынка.
Annotation. This article discusses the use of artificial intelligence to
automate market analysis.
Ключевые слова: анализ, данные, интеллект, автоматизация, бизнес,
машинное обучение, конкуренция.
Keywords: analysis, data, intelligence, automation, business, machine
learning, competition.
Искусственный интеллект - это область компьютерных наук,
которая занимается созданием компьютерных систем, способных
выполнять задачи, обычно требующие интеллекта человека. Он
включает в себя различные методы и технологии, такие как машинное
обучение, нейронные сети, глубокое обучение, обработку
естественного языка и другие.
Идея создания искусственного интеллекта возникла еще в 50-х
годах XX века. В 1956 году состоялась историческая конференция
"Джетрум", где термин "искусственный интеллект" был введен в
обиход. С тех пор исследования в области искусственного интеллекта
продолжаются и активно развиваются. В последние годы, благодаря
развитию компьютерной техники и большому количеству данных,
стали возможными существенные прорывы в области искусственного
интеллекта, что привело к появлению многих новых приложений и
возможностей.
Современное использование искусственного интеллекта в
анализе рынка предоставляет множество возможностей для более
точного и быстрого анализа данных, выявления трендов и
прогнозирования рыночных изменений.
Один из способов применения искусственного интеллекта - это
использование машинного обучения для создания моделей, которые
могут определять закономерности в больших массивах данных.
Например, можно обучить нейронные сети распознавать образцы на
графиках цен, что позволяет быстро выявлять различные тренды и
сигналы.
Еще один способ - это использование анализа естественного
языка, который позволяет извлекать информацию из текстовых
источников, таких как новости, блоги и социальные медиа. Это может
помочь в понимании мнений и настроений на рынке, а также
предоставить информацию о продуктах и услугах.
Преимущества использования искусственного интеллекта в
анализе рынка включают в себя более точный и быстрый анализ
данных, возможность автоматизировать процессы и увеличить
производительность, а также выявление закономерностей и трендов,
которые могут остаться незамеченными при анализе вручную. Кроме
того, искусственный интеллект может помочь в прогнозировании
рыночных изменений, что позволяет снизить риски и принимать более
обоснованные решения
Искусственный интеллект (ИИ) может использоваться для
анализа и обработки больших объемов данных во многих сферах,
включая бизнес, медицину, финансы, транспорт и другие. Ниже
приведены некоторые инструменты, которые можно использовать для
работы с большими объемами данных с помощью искусственного
интеллекта.

Apache Hadoop - это фреймворк для обработки
больших данных, который позволяет распределить обработку
данных на кластер узлов. Он основан на концепции MapReduce
и позволяет работать с данными в различных форматах, таких
как текст, изображения, аудио и видео. Преимущества Apache
Hadoop: масштабируемость, отказоустойчивость, возможность
обработки различных типов данных. Недостатки включают
высокий порог входа и сложность настройки.

Apache Spark - это фреймворк для обработки
больших данных, который предоставляет высокую скорость
обработки данных за счет использования в памяти хранения
данных. Spark поддерживает работу с данными в различных
форматах, таких как текст, CSV, JSON, Parquet и Avro.
Преимущества Apache Spark: высокая скорость обработки
данных, поддержка различных источников данных и форматов,
легко интегрируется с другими технологиями. Недостатки
включают более высокие требования к ресурсам памяти, чем у
Apache Hadoop.

TensorFlow - это библиотека машинного
обучения, которая используется для создания, обучения и
развертывания
моделей
искусственного
интеллекта.
TensorFlow позволяет работать с данными в различных
форматах, включая изображения, аудио и текст. Преимущества
TensorFlow:
легкость
в
использовании,
высокая
производительность, поддержка обработки больших объемов
данных. Недостатки включают ограниченную поддержку для
некоторых типов моделей и сложность настройки
гиперпараметров.

PyTorch - это фреймворк для создания и
обучения
моделей
машинного
обучения.
PyTorch
предоставляет простой API для создания моделей
искусственного интеллекта и позволяет работать с данными в
различных форматах, включая изображения, аудио и текст.
Другие виды анализа также могут использоваться для анализа
рынка, но принципиальное отличие искусственного интеллекта в
анализе рынка заключается в его способности быстро и эффективно
обрабатывать большие объемы данных и выделять скрытые связи
между ними, что может привести к более точным прогнозам.
Например, при использовании традиционных методов анализа
данных (например, статистических моделей), требуется много времени
и ресурсов на предварительную обработку данных и выбор
соответствующей модели. Это может ограничить количество данных,
которые можно анализировать, и повлиять на точность прогнозов.
Искусственный интеллект может помочь преодолеть эти
ограничения, так как он способен автоматически обрабатывать данные
и определять соответствующие модели, используя машинное обучение
и глубокие нейронные сети. Кроме того, ИИ может обнаруживать
скрытые связи между данными, которые могут быть упущены
традиционными методами анализа, что позволяет более точно
прогнозировать будущие тенденции рынка.
Также, искусственный интеллект может использоваться для
анализа неструктурированных данных, таких как данные социальных
медиа или веб-страниц, которые традиционные методы анализа данных
не могут эффективно обрабатывать. Это дает возможность
анализировать мнение и настроения потребителей относительно
определенных продуктов или услуг, что может помочь компаниям
адаптировать свою маркетинговую стратегию и улучшить
кастомерский опыт.
Использование искусственного интеллекта в анализе рынка
может дать значительное преимущество перед традиционными
методами анализа, так как ИИ способен быстро и точно анализировать
большие объемы данных и обнаруживать скрытые связи между ними,
что может привести к более точным прогнозам и улучшению
кастомерского опыта.
В
заключение
можно
отметить,
что
применение
искусственного интеллекта для анализа рынка является важным
инструментом для принятия бизнес-решений. Использование
алгоритмов машинного обучения и анализа данных позволяет улучшить
качество анализа, ускорить процесс принятия решений и повысить
точность прогнозирования.
Применение искусственного интеллекта также помогает
автоматизировать рутинные задачи, освобождая время для более
важных задач. Кроме того, анализ рынка с помощью ИИ позволяет
выявить скрытые закономерности и тренды, которые могут оказать
существенное влияние на бизнес-процессы.
рынка
В целом, применение искусственного интеллекта для анализа
является эффективным инструментом, который может
существенно повысить качество принимаемых бизнес-решений и
улучшить результаты работы компании.
Библиографический список
1. Каллан Робертс. Основные концепции нейронных сетей //
2.
3.
4.
5.
6.
Каллан Робертс – М.: Издательский дом «Вильямс», 2013.
– 287 с.
Колесников А.В. Гибридные интеллектуальные системы.
Технология разработки / А.В. Колесников – СПб.: Изд-во
СПбГТУ, 2011. – 111 с.
Лохин В.М. Интеллектуальные системы управления:
понятия, определения, принципы построения / В.М. Лохин,
В.М. Захаров // Мехатроника. – 2013. – №2. – 27-35 с.
Галушкина А.И. Нейрокомпьютеры и их применение. / под
общей ред. А.И. Галушкина, Я.З. Цыпкина. – М.: ИПРЖР,
2011. – 145 с.
Пупков, К.А. Интеллектуальные системы / К.А. Пупков,
В.Г. Коньков – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2013. –
148 с.
Романов, В.П. Интеллектуальные информационные
системы в экономике: Учебное пособие / В.П. Романов; под
ред. д.э.н., проф. Н.П. Тихомирова. – М.: Экзамен, 2013. –
96 с.