Реферат пән: Ғылыми зерттеу негіздері Тақырыбы: Жасанды Интеллект Орындаған: Нугманов Б. С
II. Жасанды интеллекттің техникалық аспектілері
жүктеу/скачать 75,62 Kb.
|
- Бұл бет үшін навигация:
- Нейрондық желілер және терең оқыту
- Табиғи тілді өңдеу
- Компьютерлік көру
- Жасанды интеллектті әртүрлі салаларда қолдану мысалдары (мысалы, медицина, қаржы, көлік және т. б.)
| II. Жасанды интеллекттің техникалық аспектілері
Машиналық оқыту әдістері мен алгоритмдері Машиналық оқыту әдістері мен алгоритмдері: Машиналық оқыту-бұл компьютерге нақты бағдарламалаусыз есептерді шешуге мүмкіндік беретін тәжірибеге негізделген компьютерлік бағдарламаны оқыту процесі. Машиналық оқытудың үш түрі бар: мұғаліммен оқыту, мұғалімсіз оқыту және күшейтілген оқыту. Машиналық оқытудың кейбір әдістері: Сызықтық регрессия Анықтамалық векторлық әдіс (SVM) Шешім ағаштары және кездейсоқ орман Аңғал Байес классификаторы K-жақын көршілер (KNN) Кластерлік талдау Ассоциативті ережелер Негізгі компоненттер (PCA) Нейрондық желілер және терең оқыту: Нейрондық желілер-бұл Машиналық оқыту модельдерін жасау үшін қолданылатын нейрондық желілер. Нейрондық желілерді әртүрлі мәселелерді шешу үшін пайдалануға болады үлгіні тану, жіктеу, болжау, және тағы басқалар. Терең оқыту-бұл мәселелерді шешу үшін терең нейрондық желілерді қолданатын машиналық оқытудың ішкі жиынтығы. Нейрондық желілердің мысалдары: Толық байланысқан нейрондық желілер Конволюциялық нейрондық желілер (CNN) Қайталанатын нейрондық желілер (RNN) Генеративті қарсыласу желілері (GAN) Табиғи тілді өңдеу: Табиғи тілді өңдеу (Natural Language Processing, NLP) — табиғи тілдік өрнектерді талдаумен, түсінумен және генерациялаумен айналысатын жасанды интеллект саласы. NLP технологияларының мысалдары: Мәтіннің жіктелуі Сөйлеу бөліктерін белгілеу Семантикалық түсініксіздіктерді шешу Машиналық аударма Мәтін құру Компьютерлік көру: Компьютерлік көру-бұл кескіндер мен бейнелерді талдауға және өңдеуге арналған жасанды интеллект саласы. Компьютерлік көруді қолдану мысалдары мыналарды қамтиды: Фотосуреттер мен бейнелердегі нысандар мен беттерді тану. Суреттер мен бейнелерді автоматты түрде белгілеу. Бейнедегі әрекеттерді анықтау және талдау. Жасанды интеллектті әртүрлі салаларда қолдану мысалдары (мысалы, медицина, қаржы, көлік және т. б.) Жасанды интеллектті әртүрлі салаларда қолдану мысалдары: Медицина: ауруларды диагностикалау және болжау, медициналық кескіндер мен деректерді талдау, дәрігерлердің шешім қабылдауын қолдау және т.б. үшін жасанды интеллектті пайдалану. Қаржы: нарықтарды талдау, тәуекелдерді анықтау және қаржылық нәтижелерді болжау үшін жасанды интеллектті пайдалану. Көлік: маршруттарды оңтайландыру және трафикті басқару, қауіпсіздікті жақсарту және автономды жүруді қамтамасыз ету үшін жасанды интеллектті пайдалану. Бөлшек сауда: сатып алушылардың мінез-құлқын талдау, сұранысты болжау және түгендеуді оңтайландыру үшін жасанды интеллектті пайдалану. Білім: оқуды жекелендіру, студенттердің білімін бағалауды Автоматтандыру және оқытудың жаңа түрлерін құру үшін жасанды интеллектті пайдалану. жүктеу/скачать 75,62 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|