Интеллектуалды жүйелердің негізгі компоненттеріне шолу


Мәліметтерді өңдеу және талдау мәселелері



бет6/8
Дата29.12.2023
өлшемі0,98 Mb.
#144613
1   2   3   4   5   6   7   8
Байланысты:
Лекция 3,4

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


    Достарыңызбен бөлісу:
    1   2   3   4   5   6   7   8




    ©emirsaba.org 2024
    әкімшілігінің қараңыз

        Басты бет