Treść książki

Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
wprost-danedobierasiędonarzędzia,anienarzędziedodanych.Czytelnika,który
uważatakistanrzeczyzapożądany,szczególniezachęcasiędodalszejlektury.
Siecineuronowepozwalajązatemnabudowęnieliniowychmodelizachowań
złożonychsystemów,zwyklelepiejodwzorowującychrzeczywistośćodprostszych
modeliliniowych.Owaprostotajestgłówniezwiązanaztym,żezałożeniamodeli
liniowychdobrzerozpoznaneiistniejąwypracowanestrategieoptymalizacji.
Wnajogólniejszymujęciuzwiązekliniowypoleganatym,żezmiennaniezależnama
staływpływ(wsensiejegokierunkuiwielkości)nazmiennązależną.Ówwpływ
jestniejakonuśredniany”pomiędzyzmiennymiwskalicałegobadanegoprocesu.
Jesttoszczególniedobrzewidocznewwypadkuoperowaniazmiennymiwyra-
żonymiwskaliporządkowej:wzwiązkachliniowychzakładasię,żeprzejścieod
jednejkategoriidokolejnejjestzawszerówne,jestjednakowydystanspomiędzy
tymikategoriami.Kwestiąotwartąpozostaje,nailejesttozgodnezempirycznym
ekwiwalentem21.Pozostawiającnabokudanewyrażonewskaliporządkowej,dość
prostym,aleijednocześniedobrymprzykłademzżyciacodziennegojestzwiązek
pomiędzywzrostemtemperatury(zmiennaniezależna)apodnoszeniemsięsłupka
rtęciwtermometrze(zmiennazależna):dokonujesiętozawszewtymsamymtem-
pie,toznaczywzrosttemperaturyodanąwielkośćpowodujezawszewzrostsłupka
rtęci,niezależnieczytowartościdodatnie,czyteżujemne22.Winteresującychnas
zagadnieniachpolitologicznychliniowośćoznaczamożliwośćopracowaniamodelu,
któryprzywykorzystaniuskończonej(choćznacznej)liczbyparametrówjestwsta-
niewyjaśnićdanezjawisko;jesttopostulatcodomożliwościwyznaczeniandetermi-
nistycznegoalgorytmu”23.
Zkoleiprocesynieliniowecharakteryzująsiępodatnościąnadużywpływmałych
zmianwarunkówpoczątkowych(nefektmotyla”),nierównowagąprzebiegu,złożo-
nymiwzoramizachowań,nagłymizmianamiwynikóworaz-cooczywiste-skom-
plikowanympowiązaniemzmiennychiichróżnymwpływemnawynikkońcowy24.
21Szerzejzob.D.H.Bearce,EconomicSanctions…,s.272.
22Przykładza:S.Astill,P
.Cairney,ComplexityTheoryandPoliticalScience:DoNewTheoriesRequireNew
Methods?,w:HandbookonComplexityandPublicPolicy,red.R.Geyer
,P
.Cairney,EdwardElgarPublishingLtd.,
Cheltenham,UK2015,s.133.NatematzdolnościSSNdoanalizyzjawiskodznaczającychsięnieliniowością
iodziaływaniemnasiebiezmiennychzob.np.Ch.M.Bishop,NeuralNetworksforPatternRecognition,Oxford
UniversityPress,Oxford1995;K.K.Minu,M.C.Lineesh,C.J.John,Waveletneuralnetworksfornonlineartime
seriesanalysis,nAppliedMathematicalSciences”2010,t.4,nr50,s.2485-2495;S.Tonidandel,E.B.King,
J.M.Cortina,BigDataMethods:LeveragingModernDataAnalyticTechniquestoBuildOrganizationalScience,
nOrganizationalResearchMethods”2018,t.21,nr3,s.533.Zkoleiosieciachneuronowychjakoprzykła-
dachukładówzłożonychnp.D.W
.Tank,J.Hopfield,CollectiveComputationinNeuronlikeCircuits,nScientific
American1987,t.257,nr6,s.104-114.
23Z.J.Pietraś,Sztucznainteligencjawpolitologii.Heurystycznemodelowanieprocesówadaptacjipolitycz-
nej,WydawnictwoUMCS,Lublin1990,s.62.
24Za:D.Richards,NonlinearModeling:AllThingsSufferChange,w:Politicalcomplexity:nonlinearmodels
ofpolitics,red.D.Richards,UniversityofMichiganPress,AnnArbor2000,s.2,8.
24
Rozdział1Wprowadzeniedotematyki