ббк76. 0 Қ 54 Редакционная коллегия
жүктеу/скачать 14,62 Mb. Pdf көрінісі
|
- Бұл бет үшін навигация:
- ОСПАНОВА Т.Т., МАРКАБАЕВА С.А. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЭНТРОПИИ ПРИ ПОСТРОЕНИИ ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ
- Таблица 1 Как играет Зенит
- «ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ»
- Пайдаланылған әдебиеттер
- САТЫМБЕКОВ М.Н. ҮЛЕСТІРІЛГЕН ОРТАДА АГЕНТТЕРДІ ОҚЫТУ АЛГОРИТМІ
«ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ» V ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ
124
1. Pыкoв A.C. Пoиcкoвaя oптимизaция. Мeтoды дeфopмиpуeмыx кoнфигуpaций. -М.: Нaукa, 1993. -216 c. 2. Opaзбaeв Б.Б., Pыкoв A.C. Зaдaчи мнoгoкpитepиaльнoгo нeчeткoгo выбopa пpи упpaвлeнии тexнoлoгичecким кoмплeкcoм и aлгopитмы иx peшeния // Aвтoмaтизaция, тeлeмex. и cвязь в нeфт.пpoмышл. -М.: 1995. №9. -C.15-20. 3. Opaзбaeв Б.Б. Диaлoгoвaя cиcтeмa упpaвлeния кoмплeкcoм тexнoлoгичecкиx aгpeгaтoв //Мaтepиaлы 46-й нaучнoй кoнф. мoлoдыx учeныx Мocкoвcкoгo инcтитутa cтaли и cплaвoв. М.:МИCиC, 1992г., cтp.13-14.
УДК 004.651.53 ОСПАНОВА Т.Т., МАРКАБАЕВА С.А. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЭНТРОПИИ ПРИ ПОСТРОЕНИИ ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ (Евразийский национальный университет им. Л.Н. Гумилева, Астана, Казахстан)
Компьютерная программа обучается по мере накопления опыта относительно некоторого класса Т и целевой функции Р, если качество решения этих задач (относительно Р) улучшается с получением нового опыта. Так мы назовем «Машинное обучение». В «Машинное обучение» наряду с нейронными и Байесовскими сетями входит понятие, деревья принятия решений. Дерево принятия решений – это дерево. На нем есть метки: - В узлах, не являющиеся листами: атрибуты, по которым различаются случаи; - В листьях: значения целевой функции; - На ребрах: значения атрибута, из которого исходит ребро. Чтобы прогнозировать новый случай, нужно спуститься по дереву до листа и выдать соответствующее значение. Рассмотрим следующую задачу. Постановка задачи. Выиграет ли «Зенит» свой следующий матч? В таблице 1 показаны следующие значения параметров: 1. Выше ли находится соперник по турнирной таблице; 2. Дома ли играется матч; 3. Пропускает ли матч кто-либо и лидеров команды; 4. Идет ли дождь. Мы знаем об исходах нескольких матчей и хотим предсказать исход следующего матча, параметры которого нам еще не встречались. Таблица 1 Как играет Зенит Соперник Играем Лидеры
Дождь Победа
Выше Дома
На месте Да
Нет Выше
Дома На месте Нет Да
Выше Дома
Пропускают Нет
Да Ниже
Дома Пропускают Нет Да
Ниже В гостях Пропускают Нет
Нет Ниже
Дома Пропускают Да Да
Выше В гостях На месте Да
Нет Ниже
В гостях На месте Нет ? ? ?
Теперь построим дерево решений.
«ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ» V ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ
125
Рисунок 1 - Первый вариант дерева решений для прогнозирования игры в футбол
Спускаемся по дереву, выбирая нужные атрибуты, и получаем ответ: судя по нашему дереву Зенит этот матч должен проиграть. Это у нас получилось большое дерево. А вот дерево для тех же самых данных, но куда меньше. Рис. 2.
Рисунок 2 - Второй вариант дерева решений для прогнозирования игры в футбол Поэтому, чтобы построить оптимальное дерево необходимо ознакомиться с понятием энтропия. В общем виде постановка задачи для решающих деревьев выглядит следующим образом. Пусть дано множество объектов A (всего в A лежит
N объектов, составляющих так называемую обучающую выборку), обладающих определенными независимыми характеристиками (атрибутами с конечным множеством значений; всего имеется ( 1 M ) атрибутов). Множество первых M атрибутов обозначим как Q . Для заданного множества A все (
1
) атрибутов известны. Для других (новых) элементов по известным первым M атрибутам требуется найти целевой ( 1
)-ый атрибут. При этом на вход подается число N (элементов в обучающей выборке), число M .
«ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ» V ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ
126
Как правило, данный метод применяется для задач классификации и кластеризации. В данной работе предложен подход, который показывает способ применения данных деревьев к прогнозированию временных рядов. Введём некоторые важные определения. Определение 1. Энтропия A A A A S A H i Sn i i 2 1 log ) , ( , S - целевой атрибут, i A - элементы из A , у которых атрибут S равен
) (
A a i . Определение 2. Прирост информации – определяется для каждого атрибута из Q по отношению целевому атрибуту S и показывает, какой из атрибутов Q дает максимальный прирост информации относительно значения атрибута S (т.е. относительно класса элемента). Прирост информации определяется по следующей формуле[1]:
Q i i i S A H N A S A H Q A Gain 1 ) , ( ) , ( ) , (
Теперь используя значение энтропии и прироста информации для нашей базы данных создаем оптимальное дерево решений. На рисунке 3 показано значение энтропии относительно целевого признака «Победа» и значение прироста информации для атрибутов.
Теперь можем строить оптимальное дерево, выбирая на каждом этапе признак с максимальным приростом информации. В итоге получим следующее дерево.
«ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ» V ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ
127
Рисунок 4 - Оптимальное дерево для прогнозирования игры в футбол
Выводы: Чтобы получить оптимальное дерево решений сначала необходимо вычислить энтропию для целевого атрибута и значение прироста информации для каждого атрибута отдельно.
Список использованной литературы: 1. Деревья принятия решений. Сергей Николенко. Машинное обучение – ИТМО, 2006. – Режим доступа: http://www.amse.ru/archive/courses/2006/nikolenko/01-dectrees.pdf 2. Уроки программирования с нуля С#. – Режим доступа: http://mycsharp.ru/
РАЗАХОВА Б.Ш., ЖАМКЕЕВА А.Б., ЕРҒАЛИ Б. ҚАЗАҚ ТІЛІН ОҚЫТУ ЖӘНЕ БАҒАЛАУ ҮШІН БІЛІМДЕР БАЗАСЫН ӨҢДЕУ (Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті, Астана қаласы) Бұл жұмыста қазақ тілін бес деңгей бойынша оқытып, бағалау үшін білімдер базасын өңдеу қарастырылады. Қазіргі уақытта адамдардың барлық қызмет саласына компьютерлік технология толықтай енген. Білім беру саласында әрбір оқытушы компьютерлік технологияны қолданады. Компьютерлік технологияны қолдану үшін сол сала бойынша білімдер базасын өңдеу қажет. Білімдер эмперикалық жолмен алынған деректерге негізделеді және ол мамандарға пәндік сала бойынша мәселе қоюға және шешуге мүмкіндік беретін, кәсіби тәжірибе нәтижесінде алынған пәндік саланың заңдылықтары (принциптері, байланыстары, заңдары). [1] Қазақстан Республикасы Тәуелсіздіктің 20 жылында еліміздің экономикалық және әлеуметтік дамуымен қатар білім беру жүйесін жаңғырту мақсатында кезең-кезеңімен реформалар жүргізіп келеді. Қазіргі білім беру жүйесінің мақсаты бәсекеге қабілетті маман дайындау.
«ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ» V ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ
128
Компьютерлік технологиямен оқыту және бағалау үшін біз жасанды интеллект және білім базасын қарастырамыз. Білім базасындағы білім әртүрлі байланыстар мен қатынастардан тұратын күрделі иерархиялық құрылымды құрайды. Біліммен жұмысты қамтамасыз ететін құралдар жиынтығы білім базасын басқару жүйесін (БББЖ) құрайды.[2] Қазақ тілін оқудың бес деңгейлік жүйесі тіл үйренушіге ішкі сатыларымен төменнен жоғары қарай көтеріле отырып, әртүрлі тұрмыстық, мәдени, кәсіби және ғылыми тұрғыда қажетті деңгейде тілді меңгеруіне көмек береді. Оқытудың келесі бес деңгейі бар: қарапайым, базалық, орта, ортадан жоғарғы, жоғарғы [3]. Біз осы деңгейлер ішінде қарапайым деңгейді негізге аламыз. Оқыту мазмұнын күнделікті өмірмен тығыз байланысты тақырыптарға бөліп қарастырамыз. Ол тақырыптар:
тақырыпқа келесі тапсырмалар беріледі: сөзбен танысу, оқылым, грамматикамен таныстыру, жазылым, тест (1-сурет).
1-сурет. Тақырыптық тапсырмалар
Сөзбен танысуда тақырыпқа қатысты сөздермен таныстырылып, берілген тізбектен сөздерді бөліп алу, сөздердегі қалып кеткен тиісті әріптерді қою тапсырмалары беріледі. Сөзбен танысу бөлімінде тақырыпта кездесетін сөздер үш тілде жазылған. Осы сөздермен танысу арқылы қалған тапсырмаларды орындау іске асады. Оқылымда тіл үйренушілердің қызықты әрі тартымды, танымдық мәні жоғары қандай да бір мәтінді оқып, соған қатысты сұрақтарға жауап беретіндей материалдар ұсынылған. Грамматикамен танысуда берілген тақырыптарға сәйкес қазақ тілі грамматикасының ережелері қарастырылып, мысалдар көрсетіледі. Сабақ барысында танысқан жаңа сөздерді, грамматикалық материалды, дайын құрылымдарды тіл үйренушінің меңгергендігі жазылым бөлігінде бекітіліп, тест тапсырмаларын орындаумен тексеріледі. Оқулықтың тапсырмаларында ұлттық нақыштағы суреттер мен мәтіндер келтірілген. Оқулықтың Отбасы тақырыбын алсақ, сөзбен танысу бөлімі отбасына қатысты және басқа бөлімдердегі тапсырмаларды орындауға жеткілікті сөздермен қамтылған (2-сурет). Білімді тексеру және бағалау тіл үйренушінің білім алуына көмектесіп, оның білім сапасы жөнінде сандық мәлімет береді. Тіл үйренуші тақырыпты қаншалықты деңгейде меңгергенін ұғады. Тексерудің мақсаты – тіл үйренушінің білім деңгейін, оның сапасын, оқу еңбегінің көлемін анықтау. Егер білімді тексермесе тіл үйренуші өз білімін терең, жан- жақты және дұрыс бағалай алмайды. [4]
«ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ» V ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ
129
2-сурет. Сөзбен танысу
Тексеруге қойылатын талаптарға мыналар жатады: тексерудің жүйелі, тұрақты және міндетті болуы; әрбір тіл үйренуші өзінің білімінің бағаланатынын түсінуі керек; байқалған кемшілікті тіл үйренушінің өзінің түсінуі. Тексерудің әділ әдісі- тестілеу. Тестілеу - білімді меңгеру деңгейін анықтау үшін қолданылатын тапсырмалардың жиынтығы. Үлгерім тестілері - жетістікті тестілеу, тіл үйренушіні оқыту және оның қандай деңгейге жеткенін анықтау. Тексеру арқылы процеске, оның нәтижелеріне баға қойылады. Біз тапсырмаларды алдын- ала құрылған база көмегімен тексереміз. Тексерілген тапсырма 100 балдық көрсеткішпен бағаланады.
1. https://kk.wikipedia.org 2. “ Искусственный интелект” Справочник под редакций Попова Э.В. 3. “Қазақ тілі. Қарапайым деңгей” Г.Қ. Досмамбетова, А.К. Балабекова, А.Т. Бозбаева-Хунг, А.Д. Сарсенова. 4. http://kitaphana.kz/ru/downloads/referatu-na-kazakskom/236-pedagogika/3229-bilim-men-dagdini- bakilay.html
ӘОЖ 004.891 РАЗАХОВА Б.Ш., СКАБАЕВА Т.Н. САНДАРҒА ҚАТЫСТЫ БІЛІМДЕР ҚОРЫН ӘЗІРЛЕУ ЕРЕКШЕЛІКТЕРІ (Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия Ұлттық университеті, Астана)
Информатика ғылымының жасанды интеллект және ақпараттық технологиялар саласында алынған ғылыми нәтижелер, атап айтсақ, білімді формалдау мен өңдеуге қажет математикалық моделдер, әдістер, алгоритмдер және объектіге бағытталған деректор қорын басқару мен программалау технологиялары қазіргі күнде өзекті сұрақ екені баршаға мәлім. Осы орайда, біз сандар жиынына қатысты терминдер мен түсініктердің деректер қорын әзірледік.
«ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ» V ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ
130
OWL онтлогиясының негізгі құрылымын құрайтын блоктар кластар деп аталады. Protégé 4.2-де кластарды құрастыру «Classes» бөлімінде жүзеге асады [1]. Сандар жиынын құрайтын негізгі кластар – «Комплекс сандар», «Нақты сандар», «Рационал сан», «Иррационал сан», «Бүтін сан», «Натурал сан» (1-сурет) [2]
Сурет 1. Сандар жиынының негізгі кластарын құрастыру фрагменті
Негізгі кластардың әрқайсысының ішкі кластарын да құрастыруға болады. Біздің жағдайда, Иррационал сан – Алгебралық сан, Периоды сан, Трансцендент; Натурал сан – Жай сан, Құрама сан, Кемел сан, Жұп сан, Тақ сан және т.с.с.
Сурет 2. Сандарға қатысты негізгі кластары мен олардың ішкі кластары
Келесі қадамда осы анықталған кластар мен ішкі кластардың өзара қиылысуы мен қиылыспауы туралы деректерді орнату керек. Ол үшін кластарды сипаттайтын терезеде «Disjoint With:+» арқылы қиылыспайтын кластар мен ішкі кластарды бекітеміз. Осылай белгіленбеген кластардың өкілдері бір-біріне тиісті болуы мүмкін. Сандарға қатысты қиылыспайтын кластар мен ішкі кластарды келесі түрде анықтадық:
Оң сан
Теріс сан Жай сан
Құрама сан Жұп сан
Тақ сан Рационал сан Иррационал сан Нөл
Теріс сан Бір
Жай сан
«ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ» V ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ
131
Кластар мен ішкі кластарды бекітіп алғаннан кейін, олардың иерархиялық байланысын орнату керек. Келесі қадамда объектілер, деректер типі DataType бойынша, аннотациялар қасиеттерін жазып шығу керек. Объектілердің қасиеттері арқылы кез келген индивидтер арасындағы қатынастар көрсетіледі. Inverse арқылы өзара кері қасиеттерді көрсетуге болады. Мысалы, «бөлгіштері бар» деген қасиет «бөлгіштері жоқ» деген қасиетке кері. Қасиеттердің 7 әртүрлі типі бар. Сандар жиынының элементері мен қасиеттерін осы типтерге бөліп көрсетейік.
қарастырып отырған қасиет арқылы қатынасы болатын бірден артық емес индивид бар болса, онда осы қасиет функциональды деп аталады. Мұндай қасиет индивидтің өзіне ғана тән ерекшелікті, бірмәнді қасиетті білдіреді.
Сурет 3. Функционалды қасиет мысалы 2) Кері функциональды қасиеттер (Inverse functional). Функционалды қасиетке кері қасиеттерді айтамыз.
Сурет 4. Кері функциональды қасиет мысалы
қасиет b индивидін с индивидімен байланыстырса, онда бұл қасиет арқылы а индивиді мен с индивиді байланысқан деп айтуға болатын болса, қарастырып отырған қасиет транзитивті болады. Транзитивті қасиетке кері қасиет те транзитивті болады, функционалды қасиет транзитивті бола алмайды.
Сурет 5. «Бөлгіші болып табылады» транзитивті қасиеті 4) Симметриялық қасиеттер (Symmetric). a индивиді мен b индивидін байланыстыратын қасиет b индивидін а индивидімен байланыстыратын болса, қарастырып отырған қасиет симметриялы болады.
6 2* 3* Жай көбейткіштерге бірмәнді жіктеледі 2*3 пен 3*2 бірдей
Жай көбейткіштерге бірмәнді жіктеледі Жай көбейткіштерге жіктелуі Жай көбейткіштерге жіктелуі 2*3 3*2
6 Бөлгіші болып табылады Бөлгіші болып табылады Бөлгіші болып табылады 2 4
«ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ» V ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ
132
Сурет 6. «Түйіндес саны болады» симметриялы қасиеті
байланыстыратын қасиет бойынша b индивидін а индивидімен байланыстыру мүмкін болмаса, қарастырып отырған қасиет симметриялы болады.
Сурет 7. «Қалдықсыз бөледі» асимметриялы қасиеті 6) Рефлексивті қасиеттер (Reflexive). a индивидін өзімен байланыстыратын қасиет рефлексивті болады.
Сурет 8. «Қалдықсыз бөледі» рефлексивті қасиеті 7) Иррефлексивті қасиеттер (irreflexive). a индивиді мен b индивиді қайсыбір қасиет бойынша байланыстырылса, онда а мен b міндетті түрде әртүрлі индивидтер болса, қарастырып отырған қасиет иррефлексивті болады.
Сурет 9. «Кіші болады» иррефлексивті қасиеті Сандар жиынына қатысты қасиеттер өте көп болғандықтан, онтологиясында қасиеттердің домендері мен диапозондарын көрсетпеуге болады. Бұл ескерілмей қалған конфликттердің алдын алу үшін қажет. Қалдықсыз бөледі Қалдықсыз бөледі Қалдықсыз бөледі 2 4 8 Қалдықсыз бөледі Қалдықсыз бөледі 4 8 Кіші болады Кіші болады 5 9
4 + 3і 4 - 3і
Түйіндес саны болады «ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ» V ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ
133
Сурет 10. Жай сан қасиеттерін байланыстыру фрагменті
Қасиеттердің барлық 7 типі бойынша сандар жиынының кестелері әзірленді. Әрі қарайғы еңбегіміз формальды математикалық әдістер көмегімен реляциялық деректер қорының кестелерін 3НФ-ке дейін нормалдауға арналады. Нәтижесінде элементарлық математика есептерін шығаруға қатысты білім қорын қайталанбайтын, ақпаратты тиімді үлестіруге мүмкіндік беретін мәселенің шешімін аламыз. Біздің әзірлеген сандар жиынының онтологиясы элементар математикадан әртүрлі жасанды интеллектке негізделген бағдарламалар әзірлеуге негіз болары сөзсіз.
1. Д.И. Муромцев. Онтологический инжиниринг знаний в системе Protégé. – СПб: СПб ГУ ИТМО, 2007. – 62 с. 2. Элементар математикадан математикалық мамандықтарға арналған оқу-әдiстемелiк кешенi / Құраст. Ахметов Д.М. – Өскемен: ШҚМУ баспасы, 2005. – 32б.
ӘОЖ 004.8 САТЫМБЕКОВ М.Н. ҮЛЕСТІРІЛГЕН ОРТАДА АГЕНТТЕРДІ ОҚЫТУ АЛГОРИТМІ
Sun Microsystems зерттеулеріне сүйенсек үлестірілген жүйенің әрекеттесуі мен үлестірілмген жүйенің әрекеттесуі арасындағы байланыстың іргелі ажыратылуы, кідірістер, жадыға рұқсат алу моделі, паралельді және жиі бас тарту мәселелеріне байланысты болып отыр. Сонымен, үлестірілген ессептеулердің табиғатының байланысында жаңа бір мәселелер пайда болып отыр. Жақында зерттеушілердің көпагентті жүйені үйрене отырып, жасанды интеллект пен машиналық үйрену бағыты қазіргі таңда үлкен мәселеге айналып отырғанын айтып өтті. Көп агентті жүйелердің ортасы, ереже бойынша “үлкен, ашық, динамикалық, мүмкіншілігі мол”. Осы себепке байланысты көпагентті жүйелер үйрену мүмкіншілігі бойынша айтарлықтай артықшылығы бар екенін көрсетіп отыр. Сонымен қатар, зерттеушілер, агенттердің көпагентті жүйе ортасында басқа агенттермен байланыса отырып үйрену мүмкіншілігі, оны ары қарай дамуына ықпал етеді. Жоғары да келтірілген көзқарастар бізді (нығаю) үйренуін үлестірілген жүйе үшін қолдануды нұсқап отыр.
|