Интеллектуалды жүйелердің негізгі компоненттеріне шолу
Терең нейрондық желілер (DNN)
жүктеу/скачать 0,98 Mb.
|
Лекция 3,4
- Бұл бет үшін навигация:
- Медициналық диагностика
- Автономды машиналар
- Қаржылық талдау
- Градиенттің түсуі және оның вариациялары
- Регуляризация
- Құрастыру
- Мүмкіндіктерді таңдау
| Терең нейрондық желілер (DNN): DNN - көптеген жасырын қабаттары бар нейрондық желілер. Оларды абстракциялау мен жалпылаудың жоғары дәрежесін қажет ететін әртүрлі тапсырмаларда қолдануға болады.
Нақты есептердегі алгоритмдерді қолдану мысалдары: Медициналық диагностика: Конволюционды нейрондық желілер ауруларды диагностикалау үшін рентген және МРТ сканерлері сияқты медициналық кескіндерді талдау үшін қолданылады. Автономды машиналар: Автономды машиналарда жол белгілерін, жаяу жүргіншілерді және басқа да нысандарды тану үшін машиналық оқыту және терең оқыту алгоритмдері қолданылады. Қаржылық талдау: Машиналық оқыту алгоритмдері қаржы нарықтарын болжау және алаяқтықты анықтау үшін қолданылады. Табиғи тіл: Қайталанатын нейрондық желілер машиналық аударма, сөйлеу синтезі және мәтіндік сезімді талдау сияқты табиғи тілді өңдеу тапсырмаларында қолданылады. Жақсарту және оңтайландыру алгоритмдері: Градиенттің түсуі және оның вариациялары: Градиенттің түсуі машиналық оқыту үлгілерінің параметрлерін оңтайландыру үшін пайдаланылады. Оқу процесін тездететін және жетілдіретін стохастикалық градиенттің түсуі және Адам сияқты әртүрлі вариациялар бар. Регуляризация: Регуляризация үлгі күрделілігі үшін айыппұл қосу арқылы шамадан тыс орнатудың алдын алуға көмектеседі. L1 және L2 регуляризациялары сызықтық және нейрондық модельдерде жиі қолданылады. Құрастыру: Ансамбльдеу дәлдігі мен беріктігін жақсарту үшін бірнеше үлгілерді біріктіреді. Мысалдар кездейсоқ орманды және градиентті күшейтуді қамтиды. Мүмкіндіктерді таңдау: ең ақпараттандыратын мүмкіндіктерді таңдау және аз ақпарат беретін мүмкіндіктерді жою үлгі өнімділігін жақсартады. Гиперпараметрлерді автоматты түрде анықтау: Тор іздеу және кездейсоқ іздеу сияқты гиперпараметрлерді оңтайландыру алгоритмдері ең жақсы үлгі параметрлерін автоматты түрде табуға көмектеседі. Интеллектуалды жүйелер автоматтандыруды жеңілдететін, болжамдарды жақсартатын және шешімдерді оңтайландыратын әртүрлі салаларда кең қолданыс тапты. Міне, олардың практикалық қолдануының кейбір мысалдары: 1. Денсаулық сақтау: Медициналық диагностика: Зияткерлік жүйелер рентген, МРТ және ультрадыбыстық сияқты медициналық кескіндерге негізделген ауруларды автоматты түрде диагностикалау үшін қолданылады. Ауруды болжау: Машиналық оқыту алгоритмдері жұқпалы аурулардың таралуын болжау және қоғамдық денсаулыққа қауіп-қатерді бағалау үшін қолданылады. Емдеуді басқару: Зияткерлік жүйелер дәрігерлерге медициналық деректер мен пациенттердің тарихына негізделген ең жақсы емдеу режимдерін таңдауға көмектеседі. 2. Қаржы: Нарықты болжау: Деректерді талдау және терең оқыту алгоритмдері қаржы нарықтарының қозғалысын болжау және оңтайлы инвестицияларды анықтау үшін қолданылады. Алаяқтық: Зияткерлік жүйелер банк жүйелеріндегі жалған транзакциялар мен әрекеттерді автоматты түрде анықтай алады. Несиелік скоринг: Машиналық оқыту алгоритмдері банктерге қарыз алушылардың қаржылық тарихына және басқа факторларға негізделген несие қабілеттілігін анықтауға көмектеседі. 3. Автомобиль өнеркәсібі: Автономды автомобильдер: интеллектуалды жүйелер, соның ішінде компьютерлік көру және деректерді өңдеу жүйелері жолдарда қауіпсіз жүре алатын автономды автомобильдерді жасау үшін пайдаланылады. Қауіпсіздік жүйелері: Деректерді талдау және анықтау жүйелері жолдағы қауіпті жағдайларды анықтау және апаттардың алдын алу үшін қолданылады. Жақсартылған тиімділік: Зияткерлік жүйелер сонымен қатар отын шығынын оңтайландыруға және көлік ағындарын басқаруға көмектеседі. 4. Өндіріс: Сапаны тексеру: Құрылғыны көру жүйелері ақауларды ерте кезеңде анықтауға мүмкіндік беретін өндірістік желілерде өнім сапасын бақылау үшін қолданылады. Өндірісті жоспарлау: Зияткерлік жүйелер өндіріс кестелері мен процестерін оңтайландыра алады, шығындарды азайтады және өнімділікті арттырады. 5. Білімі: Оқытуды қолдау: Зияткерлік жүйелер студенттерге жекелендірілген оқу материалдарын және оқуды оңтайландыру үшін кеңестерді бере алады. Академиялық прогресті бағалау: Деректерді талдау алгоритмдері студенттердің жұмысын талдау және қосымша назар аударуды қажет ететін аймақтарды анықтау үшін пайдаланылуы мүмкін. 6. Қаланың инфрақұрылымы: Көлікті басқару: Зияткерлік жүйелер қалалардағы көлік ағынын оңтайландырып, кептелісті азайтып, ұтқырлықты жақсартады. Энергияны үнемдеу: Ақылды қала жүйелері энергия тұтынуды тиімді басқару және ресурстарға жүктемені азайту үшін қолданылады. Бұл интеллектуалды жүйелер белсенді қолданылатын салаларға шағын шолу ғана. Олардың процестерді оңтайландыруға және өмір сүру сапасын жақсартуға арналған әлеуеті орасан зор және оларды пайдалану жыл сайын кеңейіп келеді. жүктеу/скачать 0,98 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|