Список проголосовавших за комментарий "<p>А. Г., </p><p>принимаю ваше определение. Вы запрещаете использовать:</p><ul><li><p>Перцептрон (однослойный)</p></li><li><p>Карты Кохонена</p></li><li><p>Сети Кохонена</p></li><li><p>ART</p></li><li><p>Обучение без учителя</p></li></ul><p>Прекрасно. Я с вами согласен — эти методы не подходят для прогнозирования временных рядов на нестационарных данных.</p><p>Но я их и не использую.</p><p>Можно использовать совсем другие архитектуры (например, LSTM, GRU, Transformer, или даже просто градиентный бустинг на признаках). Они обучаются с учителем, имеют память, адаптируются и не входят в ваш список.</p><p>Кстати, вы сказали, что нейросеть — это только то, что Вы перечислили. Но тогда, по Вашему определению, нейросетей, созданных после 1990 года (а их тысячи), просто не существует. Вы отрицаете всю современную науку о данных.</p><p>С таким же успехом можно утверждать, что «автомобиль» — это только Ford Model T 1908 года, а Tesla — не автомобиль.</p><p>Может быть стоит работать с современными инструментами? И увидеть, как они приносят результат?</p><p>Наш спор окончен.</p>"