УДК 53
Амангельдыева Г.Т.
старший преподаватель кафедры высшей математики Института телекоммуникаций и информатики Туркменистана
Атамурадова Е.А. преподаватель кафедры Высшей математики Института телекоммуникаций и информатики Туркменистана
Артыкова Дж.
преподаватель кафедры Высшей математики Института телекоммуникаций и информатики Туркменистана
Оразов П.А.
преподаватель кафедры компьютерных наук Института телекоммуникаций и информатики Туркменистана
НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ, РИСК И ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В МЕЖДИСЦИПЛИНАРНОМ КОНТЕКСТЕ
Аннотация
Предлагаемая статья отражает феномены неопределенности и риска в контексте проблем принятия решений. Показано, что возможность количественно оценить вероятность реализации возможных событий позволяет принципиально различать ситуации риска и ситуации неопределенности. Риск является следствием решения и всегда связан с субъектом, который не только осуществляет выбор, но и оценивает вероятности возможных событий и связанные с ними потери. Риск - интегральный показатель, сочетающий в себе оценки, как вероятностей реализации решения, так и количественных характеристик его последствий.
Ключевые слова/
неопределенность, риск, рациональность, методология, управление.
UNCERTAINTY, RISK AND DECISION-MAKING IN AN INTERDISCIPLINARY CONTEXT
Abstract
The article reflects the author's methodological position that the phenomena of uncertainty and risk are considered within the context of decision-making problems. It is shown that the ability to quantify the probability of the occurrence of possible events makes it possible to fundamentally distinguish between risk situations and situations of uncertainty. Risk is the result of a decision and is always associated with a person who not only makes a choice, but also estimates the probabilities of possible outcomes and related losses. Risk is an integral indicator that combines estimates of both the probability of a decision and of the quantitative characteristics of its consequences.
Keywords:
uncertainty, risk, science, chance, rationality, methodology, management.
Такие понятия, как «неопределенность», «риск», «случайность» и связанные с ними проблемы вызывают оживленные дискуссии в современном мире. Этот интерес обусловлен рядом причин. Прежде всего, то, что современное общество все чаще называют «обществом риска», поэтому сегодня никак не возможно пройти мимо этого понятия. Полагаю, что информационное общество корректно рассматривать как общество знаний и, разумеется, как общество риска, поскольку, открывая новые возможности, оно
создает и риски, которых не было ранее. Неопределенность является условием нашей жизни, и необходимо учиться действовать с учетом этого фактора. В любой сфере человеческой деятельности неопределенность невозможно исключить из рассмотрения и в связи с этим возникает общая проблема анализа поведения человека в условиях неопределенности, которая имеет философский и методологический характер. Предлагаемая статья отражает феномены неопределенности и риска рассматриваются в контексте проблем принятия решений. Дело в том, что любую человеческую деятельность без особых интеллектуальных усилий легко представить как цепочку принятия решений. Всякий сознательный человек преследует определенные цели и принимает соответствующие решения, связанные с их достижением. Полагаю, что можно было бы даже определить человека как существо, принимающее решения. Этим бы подчеркивалось, что принятие решения - это деятельность, в основе которой лежит привлечение и проявление самых разных, но присущих только человеку потенций -интеллектуальных, волевых, эмоциональных, духовных, нравственных. Каждый из нас постоянно сталкивается с ситуациями, которые не полностью определены, с проблемами, которые прежде не возникали, но они, тем не менее, требуют принятия решений. Выбор решения не только происходит в условиях неопределенности, но и порождает ее. Принятие решений в условиях неопределенности является, по существу, выбором той или иной возможности из их многообразия, а сам процесс принятия решений неразрывно связан с превращением неопределенности в определенность.
Чаще всего неопределенность понимается как условие, принимаемое для составления более точного прогноза будущей экономической ситуации. В данном случае близким по содержанию выступает понятие риска. Задачи исследования неопределенности в таком случае зачастую сводятся к попыткам расчета степени неопределенности: «Для оценки риска сначала необходимо "измерить" неопределенность, возникающую в результате принятия решений субъектом, т. е. определить и дать количественную характеристику вероятности возможных событий». На основании этого можно заключить, что в экономике неопределенность используется для характеристики ситуации нестабильности, когда прогностические суждения носят сугубо вероятностный характер. Опять же из контекста работы можно сделать вывод о том, что риск в подобных работах есть риск, обусловленный несовпадением реальной экономики и моделей экономического развития.
Возможность количественно оценить вероятность реализации возможных событий позволяет принципиально различать ситуации риска и ситуации неопределенности. Рискованная ситуация является разновидностью неопределенной, когда можно оценить вероятность реализации решения с учетом влияния природной среды, действий партнеров, противников и т. п. В ситуации риска существует количественная оценка последствий принимаемых решений, чего нельзя сделать в ситуации неопределенности, и это является ключевым фактором, различающим риск и неопределенность. Для описания этой ситуации требуется совокупность понятий: <Субъект, Решение, Вероятность, Потери>. Риск является следствием решения и всегда связан с субъектом, который не только осуществляет выбор, но и оценивает вероятности возможных событий и связанные с ними потери. Риск - интегральный показатель, сочетающий в себе оценки, как вероятностей реализации решения, так и количественных характеристик его последствий. Рискуя, субъект выбирает альтернативу, являющуюся результатом принятого им решения, хотя возможный результат в точности ему не известен. Ключевым здесь является вопрос об измерении риска, поскольку нельзя осуществлять рациональный выбор из возможных линий поведения, пока риск не оценен. Риск является интегральной характеристикой, сочетающей в себе оценки и вероятностей реализации решения, и его последствий.
Слово «риск» употребляют так называют неопределенность любого вида, связанную с непредвиденными обстоятельствами неблагоприятного толка; точно так же термин «неопределенность» подразумевает благоприятный исход. «Мы говорим о риске убытков и о неопределенности выигрыша».
Главное и принципиальное различие между этими понятиями, согласно Ф. Найту, заключается в том, что в одних случаях «риск» означает некое количество, доступное измерению, тогда как в других случаях это нечто совсем иного рода.
Таким образом, возможность количественно оценить вероятность реализации возможных событий позволяет концептуально различать ситуации риска и ситуации неопределенности. Риск является следствием решения и всегда связан с субъектом, поэтому нельзя говорить о риске вне субъекта. Кто-то может заметить, что субъект имплицитно присутствует в решении, и поэтому не требуется его специально выделять. Ведь не может быть решения без субъекта. Но субъект не только принимает решение, но и оценивает как вероятности возможных событий, так и связанные с ними потери. Легко представить ситуацию, когда два человека принимают одинаковые решения, но риск, связанный с их реализацией, оценивают совершенно по-разному. Рискуя, субъект выбирает альтернативу, являющуюся результатом принятого им решения, хотя возможный результат в точности ему не известен. Без принятия решения не возникает и рискованная ситуация и, следовательно, не будет и риска. Без решения нет и риска!
Для оценки риска требуется количественно оценить возможные потери, и, как правило, для этого используются деньги, являющиеся мерой стоимости товаров и услуг, играющие роль всеобщего эквивалента, поскольку они выражают в себе стоимость всех других товаров и обмениваются на любой из них. Но оказывается, что подход, при котором «цена потерь» исчисляется в деньгах, далеко не совершенен и приводит к противоречиям, что может служить подтверждением пословицы «не в деньгах счастье». В 1738 г. Д. Бернулли опубликовал в «Известиях Императорской Санкт-Петербургской Академии наук» свою статью «Изложение новой теории об измерении риска», где он сформулировал свой знаменитый Санкт-Петербургский парадокс. В своей статье Д. Бернулли показывает, как предположение о том, что риск определяется только ценой исхода и его вероятностью, приводит к противоречию и парадоксу. Он выдвигает тезис о том, что ценность чего-либо должна иметь основанием не цену, но скорее полезность. Понятие полезности ассоциируется с пользой, желательностью или удовлетворением. Поэтому переменными, подлежащими усреднению, предлагает Д. Бернулли, нужно считать не действительную денежную стоимость исходов, а внутреннюю стоимость их денежных значений. Разумно предположить, писал Бернулли, что внутренняя стоимость денег увеличивается с ростом суммы денег, но в уменьшающейся степени. При этом оценка полезности благ не является простой линейной функцией, и зависит от человека, находящегося в рискованной ситуации. Таким образом, знания цены и вероятности еще не всегда достаточно для определения ценности исхода, поскольку полезность в каждом отдельном случае может зависеть от субъекта, делающего оценку. При этом деньги, несмотря на всю их универсальность, не могут служить единым средством «измерения» человеческих предпочтений. Каждый субъект имеет свою систему ценностей и реагирует на риск в соответствии с этой системой. Что и отражено в моем междисциплинарном определении риска. Еще раз подчеркну, что риск - интегральный показатель, сочетающий в себе оценки как вероятностей реализации решения, так и количественных характеристик его последствий. Интеграцию этих оценок осуществляет субъект, причем вовсе не обязательно используя какой-то универсальный алгоритм или модель. В итоге субъект выбирает ту альтернативу, которая наиболее полно соответствует его целям, оценкам и системе ценностей. В то же время общие методологические подходы к выработке решений в условиях риска нужны, поскольку человек в такой ситуации хочет иметь рациональную основу для принятия благоразумных решений.
Список использованной литературы:
1. Диев В.С. Риск и неопределенность в философии, науке, управлении // Вестник Томского государственного университета. Философия. Социология. Политология. 2011. № 2 (14). С. 79-89.
2. Диев В. С. Рациональный выбор в условиях риска: методологические и
3. ценностные основания // Философские науки. 2018. № 5. С. 48-58.
4. Дорожкин А. М., Соколова О. И. Понятие «неопределенность» в современной науке и философии // Вестник Вятского государственного гуманитарного университета. 2015. № 12. С. 5-12.
5. Кэллахан Джин "Экономика для обычных людей: Основы австрийской экономической школы"-2012.
© Амангельдыева Г.Т., Атамурадова Е.А., Артыкова. Дж., Оразов П.А., 2024
УДК 004.942
Горячев А.С.,
студент, факультет информационных технологий, кафедра информационных систем и технологий НХТИ ФГБОУ ВО «КНИТУ»
Россия, г. Нижнекамск Научный руководитель: Вотякова Л.Р., кандидат педагогических наук, доцент кафедры информационных систем
и технологий ФГБОУ ВО «КНИТУ» Россия, г. Казань
ОБЗОР АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ЗАДАЧАХ ПРЕДИКТИВНОГО АНАЛИЗА РАБОТЫ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ
Аннотация
Растущая сложность и разнообразие современных производственных систем требует разработки эффективных алгоритмов для прогнозирования, диагностики и управления работой технологического оборудования. В статье представлен обзор наиболее распространенных алгоритмов машинного обучения, таких как алгоритмы классификации, регрессии и кластеризации. Описываются основные особенности и применение этих алгоритмов в решении задач предиктивного анализа работы технологического оборудования.
Ключевые слова:
алгоритмы машинного обучения, предиктивный анализ, технологическое оборудование, линейная регрессия, случайный лес, градиентный бустинг, нейронные сети.
Annotation
The growing complexity and diversity of modern production systems requires the development of effective algorithms for forecasting, diagnosing and controlling the operation of technological equipment. The article provides an overview of the most common machine learning algorithms, such as classification, regression and clustering algorithms. The main features and application of these algorithms in solving problems of predictive analysis of technological equipment are described.
Key words:
machine learning algorithms, predictive analysis, technological equipment, linear regression, random forest, gradient boosting, neural networks.
Введение
Современные производственные системы и технологии все больше и больше полагаются на технологическое оборудование для выполнения различных операций и процессов. Промышленность во