Жасалма интеллект жана нейрондук тармактар

Жасалма интеллект

Жасалма интеллект (ЖИ) — компьютерлердің адам зияткерлігінің деңгейінде ойланып, үйрену, проблему шешу, және шешім қабылдау қабілеті.

Жасалма нейрондук тармактар

Анықтама: Жасалма нейрондук тармактар (ЖНТ) — адам мидың нейрондарын еліктейтін алгоритмдер жиыны.
Құрылымы:
- Нейрондар: Негізгі есептеу элементтері. Бірнеше кіріс ақпаратты қабылдап, шығарады.
- Желілер: Нейрондар бір-бірімен байланысты, бұл оларды көп қабатты жүйе етіп құрады.
- Кабаттар:
  - Кіріс қабаты: Деректерді жүктейтін қабат.
  - Жасырын қабат: Негізгі есептеу жүргізілетін қабаттар, бірнеше болуы мүмкін.
  - Шығыс қабаты: Нәтижелерді шығаратын қабат.
Функциялары:
- Оқытудың құрылымы: Тренинг кезеңінде деректердің үлгілерін тану.
- Жалпы қамту: Тренингтік деректер негізінде болжау жасау.
Түрлері:
- Бір қабатты нейрондық тармақтар: Негізгі құрылым, қарапайым мәселелер үшін.
- Көп қабатты нейрондық тармақтар: Кешенді мәселелерді шешуге арналған.
- Конволюциялық нейрондық тармақтар: Сурет және бейнелерді өңдеу үшін өте тиімді.
- Рекуррентті нейрондық тармақтар: Уақыттық деректермен жұмыс істеуге арналған.
Қолданулар:
- Сурет танып-білу: Көліктердің автоматты басқаруы, медициныда диагноз қою.
- Табиғи тілдерді өңдеу: Аударма, дауыс танып-білу.
- Ойындар: Компьютерлік ойындарда қарсыластың қозғалыстарын болжау.
Оқыту әдістері:
- Бақыланатын оқыту: Нақты деректер мен олардың жауаптары арқылы.
- Бақыланбайтын оқыту: Деректердің ішінен құрылымдарды табу.
- Жартылай бақыланатын оқыту: Бақыланатын және бақыланбайтын деректердің комбинациясы.
Артықшылықтары:
- Кешенді және жоғары өлшемді деректермен жұмыс істей алады.
- Өздігінен оқыту және жетілдіру мүмкіндігі.
Кемшіліктері:
- Жоғары есептеу қуаты мен уақыт талап етеді.
- Нәтижелердің түсініктілігі төмен болуы мүмкін (қара жәшік мәселесі).

Жасалма Интеллект (ЖИ)

Компьютерлердің адам зияткерлігін еліктеп, ойлану, үйрену, проблема шешу және шешім қабылдау мүмкіндігіне ие болуын білдіреді.

Жасалма Нейрондық Тармактар (ЖНТ)

Адам миының нейрондарын еліктейтін алгоритмдер жиыны.
Нейрондар: Ақпаратты қабылдап, өңдеп және шығаратын негізгі элементтер.
Желілер: Нейрондар өзара байланысты, бұл оларды көп қабатты жүйеге біріктіреді.
Кабаттар:
- Кіріс қабаты: Деректерді жүктейді.
- Жасырын қабаттар: Есептеу процестері жүреді, бірнеше болуы мүмкін.
- Шығыс қабаты: Нәтижелерді шығарады.
Оқытудың құрылымы: Тренинг кезінде деректерден үлгілерді таниды.
Жалпы қамту: Тренинг деректері негізінде жаңа деректер туралы болжамдар жасайды.

ЖНТ түрлері:

Бір қабатты нейрондық тармақтар: Қарапайым мәселелер үшін қолданылады.
Көп қабатты нейрондық тармақтар: Кешенді мәселелерді шешу үшін қолданылады.
Конволюциялық нейрондық тармақтар: Суреттер мен бейнелерді өңдеуге арналған.
Рекуррентті нейрондық тармақтар: Уақытқа байланысты деректермен жұмыс істеуге арналған.

ЖНТ қолдану салалары:

Сурет танып-білу: Көліктердің автоматты басқаруы, медицинада диагноз қою
Табиғи тілдерді өңдеу: Аударма, дауыс танып-білу
Ойындар: Компьютерлік ойындарда қарсыластың қозғалыстарын болжау.

ЖНТ оқыту әдістері:

Бақыланатын оқыту: Берілген дұрыс деректер мен жауаптар арқылы оқыту.
Бақыланбайтын (қазылмас) оқыту: Деректердің ішінен құрылымдарды табу арқылы оқыту.
Жартылай бақыланатын оқыту: Бақыланатын және бақыланбайтын деректердің комбинациясын пайдаланып оқыту.