Жасанды интеллект құралдары

• Жасанды интеллект (ЖИ) құралдары – бұл адамның ақыл-ой қабілеттерін имитациялайтын, мәселелерді шешуге, шешім қабылдауға және оқуға мүмкіндік беретін компьютерлік жүйелер, бағдарламалар немесе құрылғылар.

ЖИ құралдарының түрлері

• Машиналық оқыту (МО): Деректерден үйренуге және тәжірибе арқылы өнімділікті арттыруға мүмкіндік береді.
• Терең оқыту (ТО): Нейрондық желілердің көмегімен күрделі деректерді талдайды.
• Табиғи тілді өңдеу (ТТӨ): Компьютерлерге адам тілін түсінуге және өңдеуге мүмкіндік береді.
• Компьютерлік көру (КК): Компьютерлерге суреттер мен видеоларды талдауға және түсіндіруге мүмкіндік береді.
• Робототехника: ЖИ-мен басқарылатын роботтар, әртүрлі тапсырмаларды орындайды.

Машиналық оқыту

• Машиналық оқыту (МО) – жасанды интеллектің (ЖИ) бір түрі, ол компьютерлерге нақты бағдарламалаусыз-ақ деректерден үйренуге мүмкіндік береді.
• МО алгоритмдері деректерді талдап, заңдылықтарды анықтайды және осы заңдылықтарға сүйене отырып болжамдар жасайды немесе шешімдер қабылдайды.

МО әдістері:

• Бақыланатын оқыту: Деректер белгіленген жауаптармен беріледі, және алгоритм осы жауаптарды үйренеді.
• Бақыланбайтын оқыту: Деректер белгіленбеген, және алгоритм деректердегі құрылымдарды өз бетінше анықтайды.
• Жартылай бақыланатын оқыту: Белгіленген және белгіленбеген деректердің комбинациясын пайдаланады.
• Күшейту арқылы оқыту: Агент белгілі бір ортада әрекет етеді және әр әрeкеті үшін марапат немесе айып алады, осылайша дұрыс әрекеттерді үйренеді.

МО қолданылуы:

• Болжам жасау: Мысалы, нарықтағы сұранысты болжау.
• Классификация: Мысалы, электрондық хаттарды спам және спам емес деп бөлу.
• Кластерлеу: Мысалы, тұтынушыларды мінез-құлықтарына қарай топтастыру.
• Аномалияларды анықтау: Мысалы, алаяқтық әрекеттерін анықтау.

МО алгоритмдері:

• Сызықтық регрессия
• Логистикалық регрессия
• Шешім ағаштары
• Кездейсоқ орман
• Тірек векторларының әдісі (SVM)
• K-орташа кластерлеу

Терең оқыту

• Терең оқыту (ТО) – машиналық оқытудың бір тармағы, ол нейрондық желілерді қолданып, күрделі деректерді талдауға және олардан үйренуге мүмкіндік береді.
• ТО-да көп қабатты нейрондық желілер (терең нейрондық желілер) қолданылады, олар әр түрлі абстракция деңгейіндегі деректерді өңдейді.

ТО әдістері:

• Конволюциялық нейрондық желілер (CNN): Көбінесе суреттерді және видеоларды өңдеу үшін қолданылады.
• Рекуррентті нейрондық желілер (RNN): Тізбекті деректерді (мысалы, мәтін, сөйлеу) өңдеу үшін қолданылады.
• Автоэнкодерлер: Деректерді қысу және қайта қалпына келтіру үшін қолданылады.
• Генеративті-қарсылас желілер (GAN): Жаңа деректерді жасау үшін қолданылады.

ТО қолданылуы:

• Компьютерлік көру: Суреттерді тану, нысандарды анықтау.
• Табиғи тілді өңдеу: Мәтінді түсіну, тілді аудару.
• Дыбысты тану: Сөйлеуді мәтінге түрлендіру.
• Автономды көліктер: Қоршаған ортаны тану және бағдарлау.

ТО артықшылықтары:

• Күрделі деректермен жұмыс істеу қабілеті.
• Автоматты түрде белгілерді үйрену.

Кемшіліктері:

• Көп деректерді қажет етеді.
• Есептеу ресурстарына жоғары талаптар қояды.
• Интерпретациялау қиындығы.

Табиғи тілді өңдеу

• Табиғи тілді өңдеу (ТТӨ) – компьютерлерге адам тілін түсінуге, интерпретациялауға және жасауға мүмкіндік беретін ЖИ саласы.

ТТӨ міндеттері:

• Мәтінді талдау: Синтаксистік және семантикалық талдау.
• Тілдік модельдеу: Мәтіндегі сөздердің ықтималдығын анықтау.
• Машиналық аударма: Бір тілден екінші тілге автоматты түрде аудару.
• Сұрақтарға жауап беру: Мәтінге негізделген сұрақтарға жауап беру.
• Чат-боттар: Адамдармен тілдесу үшін жасалған бағдарламалар.
• Sentiment analysis: Мәтіндегі эмоцияны анықтау (позитивті, негативті, бейтарап).

ТТӨ қолданылуы:

• Виртуалды көмекшілер (Siri, Alexa, Google Assistant).
• Автоматты түрде мәтін жазу.
• Мәтіндік деректерді талдау (әлеуметтік желілер, пікірлер).
• Спамды анықтау.
• SEO (іздеу жүйесін оңтайландыру).

ТТӨ әдістері:

• Статистикалық әдістер.
• Машиналық оқыту әдістері.
• Терең оқыту әдістері (Transformer моделдері, BERT, GPT).

Компьютерлік көру

• Компьютерлік көру (КК) – компьютерлерге суреттер мен видеоларды адам сияқты көруге және түсіндіруге мүмкіндік беретін ЖИ саласы.

КК міндеттері:

• Нысандарды анықтау: Суреттегі нысандарды тану және орналастыру.
• Face recognition: Адамдардың беттерін тану және сәйкестендіру.
• Object tracking: Видеодағы нысандардың қозғалысын бақылау.
• Image classification: Суретті белгілі бір санатқа жатқызу.
• Semantic segmentation: Суреттің әрбір пикселін белгілі бір класқа жатқызу.

КК қолданылуы:

• Автономды көліктер.
• Медициналық диагностика (рентген, МРТ суреттерін талдау).
• Қауіпсіздік жүйелері (камералардан алынған бейнелерді талдау).
• Өндіріс (сапаны бақылау).
• Ауыл шаруашылығы (өсімдіктерді бақылау).

КК әдістері:

• Дәстүрлі әдістер (Feature extraction, классификаторлар).
• Терең оқыту әдістері (CNN, R-CNN, YOLO).

Робототехника

• Робототехника – роботтарды жобалау, жасау, пайдалану және бағдарламалаумен айналысатын инженерия және ғылым саласы.
• Роботтар – автоматты түрде әрекет ете алатын және адамның жұмысын алмастыра алатын механикалық құрылғылар.
• ЖИ робототехникада роботтардың автономдылығын, икемділігін және тиімділігін арттыру үшін қолданылады.

Робототехниканың қолданылуы:

• Өндіріс (автоматтандырылған конвейерлер, дәнекерлеу роботтары).
• Логистика (қоймаларда тауарларды жылжыту).
• Медицина (хирургиялық роботтар, дәрі-дәрмек жеткізу).
• Қауіпті жұмыстар (миналарды залалсыздандыру, радиациялық аймақтарда жұмыс істеу).
• Ғарышты зерттеу.
• Үй шаруашылығы (шаңсорғыш роботтар, шөп шабатын роботтар).

Робототехникадағы ЖИ мүмкіндіктері:

• Бағдарлау және қозғалыс (SLAM, path planning).
• Нысандарды тану және ұстау.
• Адаммен өзара әрекеттесу.
• Шешім қабылдау және жоспарлау.

ЖИ құралдарының артықшылықтары

• Автоматтандыру: Қайталанатын және монотонды тапсырмаларды автоматтандыру.
• Тиімділік: Өнімділікті арттыру және шығындарды азайту.
• Дәлдік: Адам қателерін азайту.
• Жылдамдық: Шешімдерді жылдам қабылдау.
• Жаңа мүмкіндіктер: Адамдар жасай алмайтын тапсырмаларды орындау.

ЖИ құралдарының кемшіліктері

• Құны: Дамыту және енгізу қымбатқа түсуі мүмкін.
• Күрделілік: Жоғары білікті мамандарды қажет етеді.
• Этикалық мәселелер: Жауапкершілік, әділдік, құпиялылық.
• Жұмыс орындарының жоғалуы: Автоматтандырудың салдарынан жұмыс орындарының қысқаруы.
• Деректерге тәуелділік: Сапалы деректердің болуын қажет етеді.

Қолданылу салалары

• Білім беру:
  • Жекелендірілген оқыту жүйелері.
  • Автоматты түрде бағалау.
  • Оқу материалдарын жасау.
• Медицина:
  • Диагноз қою.
  • Емдеу жоспарларын жасау.
  • Дәрі-дәрмектерді жасау.
  • Хирургиялық роботтар.
• Қаржы:
  • Алаяқтықты анықтау.
  • Болжамды сауда.
  • Клиенттерге қызмет көрсету.
• Өндіріс:
  • Сапаны бақылау.
  • Болжамды техникалық қызмет көрсету.
  • Роботтандырылған өндіріс.
• Көлік:
  • Автономды көліктер.
  • Көлік қозғалысын басқару.
  • Логистиканы оңтайландыру.
• Ауыл шаруашылығы:
  • Егіншілікті автоматтандыру.
  • Өнімділікті болжау.
  • Зиянкестерді анықтау.
• Энергетика:
  • Энергияны тұтынуды оңтайландыру.
  • Болжамды техникалық қызмет көрсету.
  • Жаңартылатын энергия көздерін басқару.