Интеллектуалды жүйелердің негізгі компоненттеріне шолу

Мәліметтерді өңдеу және талдау мәселелері

жүктеу/скачать 0,98 Mb. бет 6/8 Дата 29.12.2023 өлшемі 0,98 Mb. #144613

Бұл бет үшін навигация:

• Құрылымдалмаған деректерді талдау
• Құпиялық және қауіпсіздік мәселелері
• Сызықтық регрессия
• Логистикалық регрессия
• Тірек векторлық әдіс (SVM)
• Жасанды нейрондық желілер (ANN)
• Конволюциялық нейрондық желілер (CNN)
• Қайталанатын нейрондық желілер (RNN)

Мәліметтерді өңдеу және талдау мәселелері: Үлкен көлемдегі мәліметтерді өңдеу (Big Data): Үлкен көлемдегі деректерді өңдеу және талдау арнайы құралдар мен технологияларды қажет етеді, өйткені деректер көлемі үлкен болуы мүмкін және дәстүрлі әдістермен өңдеу мүмкін емес. Деректер сапасы: Жетіспейтін деректер немесе деректердегі қателер сияқты деректер сапасының төмендігі талдау нәтижелерін бұрмалап, дұрыс емес қорытындыларға әкелуі мүмкін. Құрылымдалмаған деректерді талдау: Мәтіндік деректерді, кескіндерді және аудионы талдау олардың құрылымдалмаған табиғаты мен гетерогенділігіне байланысты күрделі болуы мүмкін. Құпиялық және қауіпсіздік мәселелері: Деректерді өңдеу және сақтау, әсіресе құпия деректермен жұмыс істегенде, құпиялылық пен қауіпсіздік мәселелерін көтеруі мүмкін Деректер Негізгі машиналық оқыту және терең оқыту алгоритмдері: Сызықтық регрессия: Бұл алгоритм кіріс мүмкіндіктері мен шығыс мәндерінің жиынтығы арасындағы қатынасты модельдеу үшін қолданылады. Ол жылжымайтын мүлік бағасын немесе кірісті болжау сияқты регрессия мәселелерінде кеңінен қолданылады. Логистикалық регрессия: Логистикалық регрессия екілік классификация үшін пайдаланылады, мұнда мақсат екі класстың бірін болжау болып табылады. Оны көп класты жіктеуге де кеңейтуге болады. Шешім ағаштары: Шешім ағаштары - енгізу мүмкіндіктеріне негізделген шешімдер қабылдау үшін пайдаланылатын графикалық модель. Олар классификация мен регрессияны қоса алғанда, мәселелердің кең ауқымында қолданылуы мүмкін. Кездейсоқ орман: Кездейсоқ орман - бұл болжау сапасын жақсартатын және артық орнатуды азайтатын шешім ағаштарының ансамблі. Оны классификация және регрессия есептеріне қолдануға болады. Тірек векторлық әдіс (SVM): SVM жіктеу және регрессия есептері үшін қолданылады және деректерді жақсы бөлетін гиперпланды табуға мүмкіндік береді. Жақын көршілерге (KNN): KNN объектілерді жақын көршілеріне k жақындығына қарай жіктейді. Бұл әдіс көбінесе жіктеу есептерінде қолданылады. Терең оқыту алгоритмдері (нейрондық желілер): Жасанды нейрондық желілер (ANN): ANN — адам миының жұмысына еліктейтін және бір-бірімен байланысқан нейрондардан тұратын модель. Олар кескінді, дыбысты және мәтінді өңдеуді қоса алғанда, қолданбалардың кең ауқымында қолданылады. Конволюциялық нейрондық желілер (CNN): CNN кескіндерді өңдеуге маманданған және кескіндерден мүмкіндіктерді алу үшін конволюционды қабаттарды пайдаланады. Олар үлгіні тану, кескінді классификациялау және басқа компьютерлік көру тапсырмаларында қолданылады. Қайталанатын нейрондық желілер (RNN): RNN мәтіндік және уақыттық қатарлар сияқты дәйекті деректерді өңдеуге арналған. Олар табиғи тілді өңдеуде және мәтінді құру тапсырмаларында кеңінен қолданылады. Алгоритмдер мен әдістер жүктеу/скачать 0,98 Mb. Достарыңызбен бөлісу: