ббк76. 0 Қ 54 Редакционная коллегия
жүктеу/скачать 14,62 Mb. Pdf көрінісі
|
- Бұл бет үшін навигация:
- «ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ»
- Список использованной литературы
«ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ» V ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ
161
Рисунок 1 – Онтологическая модель предметной области «Туризм» на турецком языке.
Идентичная онтология на казахском языке представлено на рисунке 1:
Рисунок 2 – Онтологическая модель предметной области «Туризм» на казахском языке. Более подробно на рисунках 3 и 4 показана онтологическая модель объекта поезд.
Рисунок 3 –Онтологическая модель « tren»
«ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ» V ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ
162
Рисунок 4 – Онтологическая модель « пойыз»
Ниже показана онтологическая модель объекта «туристическое агентство»:
Рисунок 5 – Онтологическая модель « туристическое агенство» на турецком языке
Рисунок 6 – Онтологическая модель « туристическое агенство» на казахском языке
«ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ» V ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ
163
Рисунок 7 – Главная страница сайта казахско-турецкого турецко-казахского словаря
компьютерной техники, электронных словарей, программа распознавания речи и текста ускорило и облегчило работу переводчиков. Результатом тому является существенный подъём переводческой отрасли. Несмотря на все это, накопители переводов находят применение далеко не все переводчики. Полученная онтологическая модель предметной области дает возможность формализовать ее знания и показать онтологии как ее спецификацию. Поскольку проделанная онтология предметной области Туризм на казахском языке является симметричной предметной области Туризм на турецком языке это позволит создать универсальную базу знаний для семантического машинного перевода, вопросно-ответных систем и других систем, в которых в основе лежит семантическая обработка текста на естественном языке. А то обстоятельство, что объектами формализации являются родственные тюркские языки открывает потрясающие возможности обеспечения высокого качества машинного перевода.
1. https://811mtk.wordpress.com/2012/10/10 2. https://sites.google.com/site/sashakhts/istoria-masinnogo-perevoda 3. https://ru.wikipedia.org/wiki/Prot%C3%A9g%C3%A9 4. Gruber T.R. A Translation Approach to Portable Ontology Specifications / Gruber T.R.// Knowledge Acquisition,1993, P.199-220 5. Gruber T.R. Toward Principles for the Design of Ontologies Used for Knowledge Sharing / Gruber T.R. // International Journal Human-Computer Studies. – 1995, - Vol. 43 - P.907-928 6. BanuYergesh, AsselMukanova, AltynbekSharipbay, GulmiraBekmanova, and BibigulRazakhova. Semantic Hypergraph Based Representation of Nouns in the Kazakh Language. Computación y Sistemas Vol. 18, No. 3, 2014 pp. 627– 635 ISSN 1405-5546 DOI: 10.13053/CyS-18-3-2041. 7. Mukanova, A., Yergesh, B., Bekmanova, G., Razakhova, B., Sharipbay, A.Formal models of nouns in the Kazakh language. Leonardo Electronic Journal of Practices and Technologies. 8. L.Zhetkenbay, A.A.Sharipbay, G.T.Bekmanova, M.Khabylashimuly, U.Kamanur. Тhe semantical, ontological models and formalization rules Кazakh compound words. Turklang'14 II International Conference on Computer processing of Turkic Languages, 2014 .–Istanbul, 2014. – P.107-113. ISBN No.:978-975-561-449-6
«ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ» V ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ
164
ӘОЖ 372.851.02 ХАКИМОВА Т.Х., АДИЛЖАНОВА С.А., ТЮЛЕПБЕРДИНОВА Г.А., СПАБЕКОВА Ж.Х. ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ ЖҮЙЕСІН ОҚЫТУДЫ ЖЕТІЛДІРУ (Әл-Фараби атындағы Казақ ұлттық университеті, Алматы, Қазақстан) Қоғамда ақпараттандыру, есептеу техникасы құралдары кеңінен таралуымен байланысты, оқу процесін ұйымдастыруға, сол сияқты білім берудің мазмұнын өзгертуге де елеулі ықпал жасайды. Қазіргі заманғы оқыту интелектуалдык ерекшеліктеріне сүйене отырып білім беруді жаңа инновацияларды пайдалануды кажет етеді.Соңғы жылдары компьютерлік телекоммуникациялық техниканың және технологияның рөлі мен орны түбегейлі өзгерді. Қазіргі технологияның дамуы мен оның қолданылуының деңгейі материалдық базасының дамуымен ғана емес, оның жаңа білімді туындату, игеру және қолдана білу қабілеті мен де анықталады.Бүгінгі таңда ақпараттық коммуникациялық технологияларды оқу үрдісінде қолдану әлемдік ақпараттық - коммуникациялық білім беру кеңістігіне қосылуды қамтамасыз етеді. Қазіргі кезде программистің жұмыс істеу сапасы дәрежесі интеллектуалдық жүктеудің көп бөлігін компьютерлер орындағанда ғана жоғары болады.Осы жағдайда жоғарғы дәрежеде прогреске қол жеткізу үшін “Жасанды интеллект” әдісі қолданылады, мұнда компьютер бір типті және қайта-қайта жасала беретін операцияларды ғана орындамайды, сонымен қатар өзі де үйренеді. Бұған қоса толық қанағаттандыратын “жасанды интеллектіні” құру адамзатқа дамудың жаңа деңгейлері ашады. Жасанды интеллект (artificial intelligence) – ЖИ (AI) автоматты жүйелердің адам интеллектісінің бөлек бір функцияларын атқаруын айтады.ЖИ(Жасанды интеллекті) әр жағынан зерттеу тарихи түрде қалыптасты, олар бір бірінен тәуелсіз түрде дамыды, тек ақырғы кезде ғана олардың жақындасуына жол ашылды: құрылымдық, имитациалық, логикалық, эволюциалық.Жасанды интеллект (artificial intelligence) – ЖИ (AI) автоматты жүйелердің адам интеллектісінің бөлек бір функцияларын атқаруын айтады. Мысалы, ертерек алынған тәжірибе және сыртқы әсерлерді рационалды талдау негізінде тиімді шешімдерді таңдау және қабылдау,интеллект деп мидың қабылдау, еске сақтау және бағытталған түрде білімді оқу барысында түрлендіруді пайдалана отырып тәжірибе және түрлі жағдайларға байланысты адаптациялану негізінде интеллектуалды есептерді шешу мүмкіндігін айтады.[1] Есепті шешу барысында байқалатын интеллектуалдың өзіндік белгілері–оқуға, жалпылауға,тәжірибе жинауға және есепті шешу барысында өзгерістерге адаптациялануға бейімділік. Интеллектінің осы қасиеттерінің арқасында ми түрлі есептерді шеше алады, сонымен қатар бір есептің шешуінен екіншісіне оңай ауысады. Осылай интеллектісі бар ми көптеген алдын-ала шығарылу әдістері, стандартты шығарылуы жоқ есептерді шеше алатын әмбебап құрал.Егер диалог барысында адамдар машиналармен сөйлесіп отырғандарын байқамаса, онда машинаны интеллектіге ие деп айтуға болады. ЖИ(Жасанды интеллекті) жүйелеріндегі барлық нейрондық зерттеулер спектрі құрылымдық деп аталды. Құрылымдық деп ЖИ-ні адам миының құрылымын модельдеу арқылы құру. Бейнелерді ажырату есептерінде көп қолданылады. Адам миы негізінде құрылған модельдер үшін айқындылық қасиеті тән емес. Бұл желілерді адам миымен жақындастыратын тағы бір қасиеті –нейронды желілер қоршаған орта туралы толық мәліметсіз болса да жұмыс істей береді, яғни адам тәрізді, қойылған сұрақтарға тек «иә», «жоқтан» басқа, «нақты білмеймін, бірақ иә сияқты» деген жауаптар бере алады. «ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ» V ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ
165
аттарымен байланысты, олар келесі принципке негізделген, адам миы нәтиже бойынша символдарды басқару туралы қарапайым есептер жиынтығына келуі мүмкін, яғни компьютер орындай алатын операциялар. Есептердің шешімі мүмкін болатын шешімдер жиыны кеңістігінен эвристикалық ережелер бойынша іздестіріледі, олар іздестіруді, белгілі бір бағыт бойынша жүруді тездетеді.Эвристикалық іздестіру көлемінде шығарылған типтік есептерге теоремаларды дәлелдеу, түрлі ойындар, жұмбақтарды шешу, геометриялық және шахматтық есептер, әуендерді құру, химиялық құрылымдарды анықтау, т.б. ЖИ имитациялық программаларының келесі қол жеткізулері, атап айтсақ шахматтық компьютер Deep Blue 1997 жылы әлем чемпионы Г.Каспаровты жеңуі, тек эвристикалық іздестірумен ғана байланысты емес, ЖИ-нің басқа синтетикалық салаларының пайда болуымен де. Оларға мықты көппроцессорлы паралелльді жүйелерге және нейронды акселераторларға негізделген эвристикалық программаларды қолдайтын аппаратты жабдықтау жатады. Мысалы, аталған компьютерде жүрістер генераторы 256 паралелльді процессорлар негізінде жүзеге асырылған. Имитациялық зерттеудің негізгі кемшілігі көптеген модельдердің төмен ақпараттық мүмкіндігі. Жасанды интеллекттің бағыттары: Робототехника. Автономды үй құрылғыларды құру кезінде кедергілер, әскери және ғарыш роботтарын жасаудан кем емес кедергілер болады. Шаңсорғыш автономды үй машиналар рыногы дамуында,құрылғылар неше түрлі навигациялық жүйемен және барынша түрлі перефириялық датчиктармен қамтылған. Робот- шаңсорғыштар үй ішінде кез-келген траекториямен қозғалып, қоқысықтарды жинай отыра, статикалық заттарға немесе жанды заттарға жақындағана олар қашады. Ақылды шаңсорғыштар өздерінін тұратын орнына қайтып бара алады.Мысалы, Electrolux фирмасы шабу машинасының күн батареясына зарядталып, тәулік бойы жұмыс істей алатын машиналарын шығарады. Мұнда интеллектуалды машиналар иелеріне сусындар мен аяқкиімдерін апарумен қоса,түрлі басқа функцияларды орындайды. Probotics фирмасының
программа арқылы дистанционды түрде басқарылады. Ыңғайлы виртуалды инструмент арқылы қолданушы үй жоспары бойынша Суе-ға пәтер территоиясындағы керекті траектория маршрутын белгілеп қоя алады. Роботпен контакт протокол бойынша жүзеге ашады. Ол протоколда 35 команда және роботтың 20 жауап қайтаруы енгізілген.Келешекте
басқару жүйесі бір жүйе. Көптеген Cog түйіндерінде Motorola 68 332 16 МГц процессорлары орнатылған. Ол
процессорларда L (версия
Common Lisp) интерпритаторы орындалады.Каролина университеті адамдарды түрлі катастрофадан болған түрлі қоқысықтардың астынан шығарып алатын роботтарды жасау үстінде. NASA кішкене доп көлеміндегі робот жасап шығарды. Ол робот дауыс командаларын түсіне отыра, камерамен, температура датчигімен қамтылған. Огайо штатындағы мемлекеттік университетінің медициналық орталығы хирург-роботын жасап шығарды. Ол робот камера және екі қолмен қамтылған. Ол роботты адам компьютер арқылы басқарады. Автономды агенттер Автономды агент технологиясының басты бір ыңғайлылығы дұрыс шешімін нақты білмейтін өндірушіге агент прототипін құруы. Ол Microsoft Agent технологиясы бойынша жұмыс істейді.
институты мен Мачестер технологиялық институтының швеция және америка ғалымдары кәдгімгі адамның миының функцияларын орындайтын техналогия құрды,ол бір уақытта сандық және аналогтық информацияны қабылдайды.
ағзаға қарап,оның функцияларын орындайтын технологияны жасап шығару. DARPA финанстайтын проектілердің бірі – Лего кубиктарын жинайтын ситема. Ол видеокамера, манипулятор және компьютер. «ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ» V ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ
166
араласа отырып, оның эмоционалды жағдайын байқауы..
есеппен араласып, оған иә немесе жоқ жауабын беретін сұрақтарды қоюға болады. GAC-тың құрушысы, Крис Мак-Кинли 12 жасында микрокомпьютерге шахмат TRS-80 программасын жасап шығарды. Жасанды интеллект жүйелерін бағдарламалық қамтамасыз ету.Интелектті мәселелерді шешу үшін арнайы тілдер қажет. Олар LISP, PROLOG, SMAL TALK және басқалар жатады.
логика,бейнелеулерді өңдеу,эксперттік жүйе,ыңғайлы комбинаторды мәселелердің шешім табатын интелектуалды қосымша,қазіргі кездегі ОЖ,әскери технологиялар;Шығарылатын есептердің формалды еместігін және эверистикалық, қолданылатын білімнің өзіндік түрінн ескере отырып, қолданушы яғни эксперт эксперттік жүйемен диалогтық түрде байланысуы керек.ЭЖ (эксперттік жүйе) қорының негізі білім ,содықтан ЭЖ білімді қабылдап алу керек. Білімді алу процесі:білімді эксперттен алу; жүйенің нәтижелі жұмыс істеуін, білімді ұйымдастыру; білімді түсінікті жүйеде көрсету.Білімді алу процессі ”білім инженерінің”(knowledge engineer), яғни күрделі есеп шығаратын, экспертің жұмысының анализінің негізінде жүзеге асады. Білімнің эвристическалық мінезі оның алуын қыиндатады. ЖИ жүйесінде және эксперттік жүйелерде көп жағдайда формалды емес есептер шығарылады , яғни ЭЖ және ЖИ формалды есеп шешуге арналған програмалардың құрылуын өзггертпейді және шек қоймайды. Эксперттік жүйелер мен жасанды интеллект мәліметтерді өңдеу жүйесінен айырмашылығы, оларда символдық түрде ұсыну, символдық шығару және эверистикалық нәтиже іздеуге қолданылады. Эксперттік жүйе — бұл компьютерлерге арналған программа ,ол шешім немесе кеңес беру мақсатында белгілі бір аймақты қамтиды.Эксперттік жүйе шешім қабылдайтын адамның
ассистенті және
толығымен адам
қатысуын сұрайтын орындайды..Кім шешім қабылдайды сол өзінің құқығы бар эксперт бола алады,және сол кезде ғана программа өзінің бар болуын ақтайды. Альтернативті вариант — осындай программмамен істейтін адам оның көмегімен жоғары сапалы үлкен жетістіктерге жетеді.Адам мен машина арасындағы функциялардың дұрыс бөлінуі эксперттік жүйенің еңгізілуінің тиімділігі.. Ақпарттық технологияларды мамандығы бойынша оқытуда Жасанды интеллект
кезеңге бөлуге болады: 1. Бірінші кезең оқытудың мақсаттары мен міндеттері 2. Екінші кезең оқыту мазмұнын іріктеу 3. Үшінші кезең оқу материалын іріктеу 4. Төртінші кезеңде ұсынылған оқу-бағдарламалық құжатпен оқу-әдістемелік құралдарды тәжірибелік-эксперименталды мақұлдау [2]. Жасанды интеллект үшін Prolog тілінде программа құру мысалы:Visual Prolog аяқталған телефондық анықтама секілді программаларды көрсетеді. Тек стандартты домендер пайдаланылғандықтан оған domains бөлiмінің программада қажеті жоқ. Predicates phone_number (symbol, symbol) clauses
phone_number ("Albert " , "EZY-3665 " ). phone_number ("Betty " , "555-5233 " ) . phone_number ("Carol " , "909-1010 " ) . phone_number ("Dorothy " , "438-8400 " ) . goal программаны енгізіп, орындауға жібергеннен кейін рет-ретімен мақсаттарды еңгізіңіз. «ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ» V ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ
167
phone_number ("Carol " , Number) . phone_number ("438-8400 " Who, ). phone_number ("Albert " , Number). phone_number (Who, Number). Енді ұсыныстарды өзгертiңiз. Kim және dorothy бiр телефон номеріне ие деп есептейік. Бұл айғақты сlauses бөлiмiне енгізіп, келесі мақсатты енгіземіз: Рhone_number ("438-8400 " Who, ). Бұл сұраныстан сіз екі нәтиже алуыңыз керек: Who=dorothy Who=kim 2 Solutions. Програмасындағы сhar доменiн сипатау үшін isletter предикаты пайдаланылады. Тапсырама барысында оған төменлегідей мақсаттар қойылған: isletter(%). isletter(Q). "Yes" немесе "No" сәйкес келетін мағынасына қарай қайтарады Predicates isletter(char) clauses
= > белгісі % таңбасын анықтайды. % мына теңдік "Алфавиттің алдында қойылады" isletter (Ch):-‘ а’< = Ch, Ch<=’z’. isletter (Ch ):-‘A’<= Ch, Ch<=’Z’ Программасын енгізіп, Test Goal -да әрбір мақсатты рет-ретімен сынап көріңіз: a ) isletter (‘х’).
d ) isletter (a ) . b ) isletter (‘ 2 ‘ ).
e ) isletter (X ). c ) isletter ("Hello " ). (c) және (d) мақсаттары қателіктің түріне алып келеді,ал (е) мақсаты және "Free variable " (байланыспаған айнымалы) хабарламасын қайтарады. Сіз берілмеген объектінің а немесе z-ке қатынасын тексере алмайсыз.[2] Студенттерге қойылатын бақылау сұрақтары: - Логикалық программалау тілдерінің мүмкіндіктері. - Тілдің құрылымы Логикалық бағдарламалауды үйрену студенттердің болашақ маман болуда , жалпы кәсіби қабілеттері мен дағдыларының дамуына септігін тигізеді.
1. Т.Х.Хакимова.Жасанды интеллекті іс жүзінде пайдалану. ИНФОРМАТИКА НЕГІЗДЕРІ. Республикалық- ғылыми әдістемелік журнал.№1,Алматы,2012ж,9-13бет. 2.
Т.Х.Хакимова.Жасанды интелекг негіздері.(Оқу құралы)ISBN 978-9965-830- 686"NURPRESS" баспасыАлматы,2014ж.106 бет.
«ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ» V ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ
168
УДК 004.855.5 ШАРИПБАЙ А.А., КАЗИЕВ Г.З., КАЖМАГАНБЕТОВА З.А. ВЫВОД ФУНКЦИИ РАСЧЕТА НАГРУЗКИ НА ВЕБ-РЕСУРС С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННОЙ СЕТИ (ЕНУ им. Л.Н. Гумилева, г. Астана, Республика Казахстан) Абстракт Данная работа посвящена решению задачи по нахождению аппроксимации нелинейной функции для расчета нагрузки на веб-ресурс. Для решения задачи в качестве математического аппарата применяется нейронная сеть. 1. Введение Нейронные сети [1] - одно из популярных направлений в области искусственного интеллекта благодаря гибкости данного аппарата и его успешного применения для анализа больших данных. Нейронные сети способны выявлять знания из данных и успешно применяются для решения задач аппроксимации нелинейной функции, классификации, кластеризации и прогнозирования временных рядов. Нейронные сети состоят из искусственных нейронов - математической абстракции на принципах действия биологического нейрона [2]. Искусственные нейроны в сети классифицируются в зависимости от местонахождения в сети и выполняемых функций. Входные нейроны, как правило, не производят каких-либо действий с сигналом, и их количество соответствует количеству входных параметров. Количество нейронов в скрытом слое может быть любым. Данные нейроны производят собственно решение задачи, адаптируя веса связей между друг другом. В процессе обучения поступающие сигналы с входного слоя нейронов проходят через скрытый слой по связям нейронов, затем сигнал попадает в выходной слой. Количество нейронов выходного слоя зависит от задачи, в случае аппроксимации соответствует количеству выходных результатов функции, чаще один. В случае задач классификации - число нейронов в выходном слое равно количеству классов, при кластеризации - данное число выбирается произвольно и выявляется в процессе обучения. В данной работе сигнал суммируется на одном выходном нейроне, и результат сравнивается с целевым посредством расчета ошибки. Величина ошибки по обратной связи распространяется на скрытый слой, адаптируя веса связей для следующего сигнала. В процессе обучения целью является минимизация ошибки. Таким образом, в зависимости от выбранного алгоритма, обучение заканчивается при достижении минимального значения ошибки (обычно рассчитываемого методом наименьших квадратов) или при отсутствии необходимой величины дельты между весами двух итераций.
Данная работа посвящена применению нейронной сети для решения практической задачи нахождения аппроксимации нелинейной функции от нескольких переменных. Целью нахождения функции аппроксимации является дальнейшее ее применение для оценки необходимой пропускной способности канала на веб-ресурс. В результате обучения сети данными о нагрузке на ресурс за 18 недель, производится вывод функции для расчета количества активных сессий в зависимости от четырех входных параметров: час, рабочее/нерабочее время, день недели, будний день/выходной день. Располагая сведениями о количестве активных сессий в зависимости от параметров определенного периода времени, рассчитанном с помощью обученной сети, и среднем объеме передаваемой информации за сессию, возможно рассчитать необходимую скорость на канале в данный период времени. Назначением подобного расчета может быть как оценка будущих затрат на канал, которые зависят от скорости, так и расчет полосы для резервирования с целью обеспечения
|