Ma’lumotlarning intellektual tahlili fanidan yakuniy nazoratda tushadigan savollar mazmunini akslantirgan savollar banki

Mezon

Qaytaishlash xususiyati
Neyronlar son
O’qitish imkoniyati
Xatolarga bardoshliligi
Ma’lumotlarni saqlash hajmi
BNT

Parallel, sekinroq, lekin SNT dan

SNT

Parallel, tez, lekin BNT dan past
102
- 104
ta neyron (tarmoq
o’lchamiga bog’liq)
O’qitish uchun juda aniq, strukturalangan va formatlangan ma'lumotlar talab qilinadi Mustahkam ishlash imkoniyatiga ega, xatolarga bardoshli Ma’lumotlar qurilma xotirasida Saqlanadi

x- parametr (kiruvchi ma’lumotlar)

y = x1*w1 + x2*w2+ ... + xm*wm

Ushbu kiruvchi qiymatlar neyronga kirishidan oldin mos ravishda og’irlik koeffitsentlariga

(weights (w1, w2, w3)) ko’paytiradi va bu qiymatlar neyronlarni bir biriga bog’lanish koeffitsenti deb ham ataladi Har bir neyronning koeffitsenti mavjud ushbu

Bundan tashqari, neyronni hisoblashda ozod

Ramkalar: Ushbu model bilimni kontseptsiya bilan bog'liq xususiyatlar va qadriyatlar to'plami sifatida ifodalaydi. Misol uchun, "it" uchun ramka "zod", "yosh" va "rang" kabi xususiyatlarni va "Golden Retriever", "3" va "jigarrang" kabi tegishli qiymatlarni o'z ichiga olishi mumkin.

Qoidalar: Bu model bilimni agar-keyin gaplari to'plami sifatida ifodalaydi. Misol uchun, qoidada "agar hayvonning mo'ynasi bo'lsa va sut beradigan bo'lsa, u sutemizuvchidir" deb aytishi mumkin.

ontologiyalar: Bu model bilimni tushunchalarning ierarxik tuzilishi sifatida ifodalaydi, ular o'rtasidagi xususiyatlar va munosabatlar to'plami. Misol uchun, hayvonlar uchun ontologiya "sut emizuvchilar", "qush", "sudraluvchi" va "baliq" kabi tushunchalarni, "is-a" va "has-a" kabi munosabatlarni o'z ichiga olishi mumkin.

Neyron tarmoqlar: Ushbu model bilimlarni ma'lumotlardagi naqshlarni tan olishni o'rganishi mumkin bo'lgan sun'iy neyronlar tarmog'i sifatida ifodalaydi. Misol uchun, neyron tarmoq mo'yna, quloq va quyruq kabi xususiyatlarni aniqlashni o'rganish orqali fotosuratlardagi itlarning tasvirlarini tan olishga o'rgatilgan bo'lishi mumkin.

Bir necha xil bilim olish strategiyalari mavjud, jumladan:

Mutaxassis bilimlarini egallash: Ushbu strategiya ma'lum bir soha yoki sohadagi mutaxassislardan bilim to'plashni o'z ichiga oladi. Buni suhbatlar, anketalar yoki boshqa usullar orqali amalga oshirish mumkin.

Avtomatik bilim olish: Ushbu strategiya ma'lumotlardan avtomatik ravishda bilim olish uchun mashinani o'rganish, tabiiy tilni qayta ishlash va ma'lumot olish kabi algoritm va usullardan foydalanishni o'z ichiga oladi.

Gibrid bilimlarni o'zlashtirish: Bu strategiya mutaxassis va avtomatik bilimlarni olishning kombinatsiyasini o'z ichiga oladi. Misol uchun, tizim ma'lumotlardan bilim olish uchun avtomatik usullardan foydalanishi va keyin olingan bilimlarni tekshirish va takomillashtirish uchun mutaxassislarga tayanishi mumkin.

Mavjud bilimlarni qayta ishlatish va integratsiyalash: Ushbu strategiya yangi bilim bazalarini yaratish uchun mavjud bilim resurslari va ontologiyalarini qayta ishlatish va birlashtirishni o'z ichiga oladi.

Faol o'rganish: Ushbu strategiya foydalanuvchining ishlashini yaxshilash uchun kirish va fikr-mulohazalarni faol ravishda so'rashi mumkin bo'lgan mashinani o'rganish algoritmlaridan foydalanishni o'z ichiga oladi.

Axborotni qidirish: Bilim grafiklari katta hajmdagi ma'lumotlar to'plamidan ma'lumotlarni tartibga solish va olish uchun ishlatilishi mumkin, bu esa tegishli ma'lumotlarni tezda topishni osonlashtiradi.

Tabiiy tilni tushunish: Ma'lumot grafiklaridan matndagi ma'lumotlarning tuzilgan tasvirini taqdim etish orqali savollarga javob berish, matnni umumlashtirish va ob'ektni tanib olish kabi tabiiy tilni qayta ishlash vazifalarini yaxshilash uchun foydalanish mumkin.

Tavsiya tizimlari: Ma'lumot grafiklaridan shaxsiy tavsiyalar berish uchun mahsulotlar yoki foydalanuvchilar kabi turli ob'ektlar o'rtasidagi munosabatlarni modellashtirish uchun foydalanish mumkin.

Bog'langan ma'lumotlar: Ma'lumotni Internetdagi boshqa ma'lumotlar manbalari bilan bog'lash orqali ma'lumotlarni yanada qulayroq va tushunarli qilish uchun bilim grafiklaridan foydalanish mumkin.

Tushuntirish va shaffoflik: Ma'lumot grafiklaridan turli ob'ektlar va tushunchalar o'rtasidagi munosabatlarning vizual tasvirini taqdim etish orqali mashinani o'rganish modeli qarorlari ortidagi sabablarni tushuntirish uchun foydalanish mumkin.

ontologiya va ontologiyaga asoslangan mulohaza yuritish: Bilim grafiklari domendagi tushunchalar va ob'ektlarni tartibga solish va ularning munosabatlarini tavsiflash uchun ishlatilishi mumkin, bu esa ontologiyaga asoslangan fikrlash va xulosa chiqarish imkonini beradi.

Ko'p modali ma'lumotlar integratsiyasi: Bilim grafiklari matn, tasvir va audio kabi ma'lumotlarning turli usullarini birlashtirish uchun ishlatilishi mumkin va ma'lumotlar haqida fikr yuritish uchun umumiy vakillikni ta'minlaydi.

Bular intellektual ma'lumotlarni tahlil qilishda bilim grafiklaridan foydalanishning ko'p usullariga bir nechta misollardir. Muayyan foydalanish holati bilimlar grafigining dizayni va tuzilishini va unda amalga oshirilishi mumkin bo'lgan fikrlash turini aniqlaydi.

Ma'lumotlarni yig'ish: Birinchi qadam so'rovlar, tajribalar va ma'lumotlar bazalari kabi turli manbalardan tegishli ma'lumotlarni to'plashdir.

Ma'lumotlarni tozalash va qayta ishlash: Keyingi qadam ma'lumotlarni oson tahlil qilinadigan formatda bo'lishini ta'minlash uchun tozalash va oldindan ishlov berishdir. Bu etishmayotgan yoki takroriy ma'lumotlarni olib tashlash va ma'lumotlarni mashinani o'rganish algoritmi tomonidan osongina tahlil qilinadigan formatga aylantirishni o'z ichiga olishi mumkin.

Ma'lumotlarni o'rganish va vizualizatsiya qilish: Keyingi qadam, uning tuzilishini yaxshiroq tushunish va mavjud bo'lishi mumkin bo'lgan har qanday naqsh yoki tendentsiyalarni aniqlash uchun ma'lumotlarni o'rganish va vizualizatsiya qilishdir. Bu ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish uchun gistogrammalar va scatter chizmalari kabi turli xil chizmalarni yaratishni o'z ichiga olishi mumkin.

Modellashtirish va tahlil qilish: Keyingi qadam tushunchalarni olish va bilimlarni shakllantirish uchun ma'lumotlarga turli modellashtirish va tahlil usullarini qo'llashdir. Bu regressiya, tasniflash, klasterlash va o'lchamlarni kamaytirish kabi usullardan foydalanishni o'z ichiga olishi mumkin.

Muloqot va izohlash: Yakuniy bosqich tahlil natijasida olingan tushuncha va bilimlarni tegishli manfaatdor tomonlarga, masalan, biznes rahbarlari, siyosatchilar yoki boshqa ekspertlarga etkazish va izohlashdir. Bu natijalarni aniq va qisqacha ko'rsatish uchun diagrammalar va grafiklar kabi vizualizatsiya yaratishni o'z ichiga olishi mumkin.

Bilimlarni ifodalash modeliga misollardan biri ishlab chiqarish modelidir. Ishlab chiqarish modelida bilim ishlab chiqarish deb ham ataladigan "agar - keyin" qoidalari to'plami sifatida ifodalanadi. Har bir ishlab chiqarish shart (“agar” qismi) va harakat (“keyin” qismi)dan iborat. Masalan, oddiy shaxmat o'yini uchun ishlab chiqarish modelida qoida quyidagicha ifodalanishi mumkin:

Agar joriy o'yinchi nazoratda bo'lsa, u holda o'yinchi o'z qirolini xavfsiz maydonga ko'chirishi kerak.

Yana bir misol tibbiy diagnostika tizimida bo'lishi mumkin, ishlab chiqarish qoidasi quyidagicha ifodalanishi mumkin:

AGAR bemorda isitma va yo'tal bo'lsa, u holda bemorda COVID-19 bo'lishi mumkin.

Shu tarzda, ishlab chiqarish modellari ekspert bilimlarini rasmiy va hisoblash yo'li bilan kodlash uchun ishlatiladi. Bilimlar kompyuter tomonidan oson qayta ishlanishi mumkin bo'lgan if-then qoidalari ko'rinishida kodlangan. Keyin kompyuter ma'lum bir vaziyat bo'yicha qarorlar yoki xulosalar chiqarish uchun kodlangan bilimlardan foydalanishi mumkin.

Men keltirgan misollardan tashqari, ishlab chiqarish modellari tabiiy tilni qayta ishlash, robototexnika va sun'iy intellekt kabi boshqa sohalarda ham qo'llanilishi mumkin. Masalan, tabiiy tilni qayta ishlashda ishlab chiqarish modeli jumlalarning ma'nosini tahlil qilish va tushunish uchun ishlatilishi mumkin. Robototexnikada ishlab chiqarish modeli sensor kiritish asosida robotning harakatlarini boshqarish uchun ishlatilishi mumkin. Sun'iy intellektda esa ishlab chiqarish modelidan atrof-muhitning hozirgi holatidan kelib chiqib qaror qabul qilish mumkin.

Ishlab chiqarish modellari qoidalarga asoslangan tizimlar, ekspert tizimlari va qarorlar daraxti algoritmlari kabi turli xil texnikalar yordamida amalga oshirilishi mumkin. Ushbu usullar kodlangan bilimlarni samarali saqlash va qayta tiklash, shuningdek, fikrlash va xulosa chiqarish qobiliyatini ta'minlaydi.

Ammo shuni ta'kidlash kerakki, ishlab chiqarish modellari to'liq bo'lmagan yoki noaniq bilimlar bilan shug'ullanish qiyinligi va bir-biriga zid qoidalarni ishlab chiqarish imkoniyati kabi ba'zi cheklovlarga ega. Shuning uchun bilimlarni ifodalashning boshqa shakllari, masalan, semantik tarmoqlar, ramkalar va ontologiyalar ham turli sohalardagi bilimlarni ifodalash uchun ishlatiladi.

Umuman olganda, bilimlarni taqdim etish sun'iy intellekt va kognitiv tizimlarning asosiy jihati hisoblanadi, chunki u kompyuterlarga xuddi odamlar kabi ma'lumotni qayta ishlash, tushunish va fikr yuritish imkonini beradi.

Shartlar yoki oldingi holatlar: Bular qoidaning "agar" qismi bo'lib, qoida qo'llanilishi uchun bajarilishi kerak bo'lgan shartlarni belgilaydi. Masalan, "Agar joriy o'yinchi nazoratda bo'lsa" yoki "Agar bemorda isitma va yo'tal bo'lsa"

Harakatlar yoki oqibatlar: Bular qoidaning "keyin" qismidir va shartlar bajarilganda bajarilishi kerak bo'lgan harakatni ko'rsating. Masalan, "KEYIN o'yinchi o'z qirolini xavfsiz maydonga ko'chirishi kerak" yoki "KEYIN bemorda COVID-19 bo'lishi mumkin"

Ishlab chiqarish qoidalari: Bular bilimlar bazasini tashkil etuvchi individual "agar-u holda" iboralaridir. Ularni alohida ekspert bilimlari deb hisoblash mumkin. Misol uchun, shaxmat o'yini uchun qoida bo'lishi mumkin: "Agar joriy o'yinchi nazoratda bo'lsa, u holda o'yinchi o'z qirolini xavfsiz maydonga ko'chirishi kerak".

Bilimlar bazasi: Bu kodlangan bilimlarni tashkil etuvchi barcha ishlab chiqarish qoidalari to'plami. Uni tizimning "miyasi" deb hisoblash mumkin. Masalan, tibbiy diagnostika tizimi uchun bilim bazasi turli kasalliklar va alomatlar uchun bir nechta ishlab chiqarish qoidalarini o'z ichiga olishi mumkin.

Interfeys: Interfeys - bu tizimning foydalanuvchi bilan o'zaro aloqasi, uni tizimning "yuzi" deb hisoblash mumkin. Masalan, shaxmat o'yini taxtani aks ettiruvchi va o'yinchiga sichqoncha yoki klaviatura yordamida harakatlarni amalga oshirish imkonini beruvchi grafik interfeysga ega bo'lishi mumkin.

Xulosa qilib aytganda, ishlab chiqarish modellari bilimni ifodalashning oddiy, ammo kuchli usulidir, chunki ular bilimni agar-kelsa qoidalari to'plami sifatida ifodalaydi, bu esa mashinaga bilimlarni tushunish va mulohaza yuritishni osonlashtiradi.

Semantik modellarning turli shakllari mavjud, ammo ularning barchasi quyidagi tarkibiy qismlarga ega:

Tushunchalar: Bu modelning asosiy qurilish bloklari va domendagi ob'ektlar yoki ob'ektlarni ifodalaydi. Masalan, tibbiy diagnostika tizimida tushunchalar "kasallik", "alomat", "bemor", "davolash" va boshqalarni o'z ichiga olishi mumkin.

Aloqalar: Bu tushunchalarni bog'lash va ular o'rtasidagi munosabatlarni ifodalash uchun ishlatiladi. Masalan, tibbiy diagnostika tizimida bog'liqlik kasallik va uning belgilarini bog'laydigan "sabablar" bo'lishi mumkin.

Atributlar: Bular tushunchalarning xossalari yoki xususiyatlarini tavsiflash uchun ishlatiladi. Masalan, tibbiy diagnostika tizimida kasallikning atributi "uzatilish usuli" bo'lishi mumkin.

Aksiomalar: Bular domen haqidagi cheklovlar yoki taxminlarni ifodalovchi mantiqiy bayonotlardir. Masalan, tibbiy diagnostika tizimida aksioma "barcha kasalliklarning alomatlari bor" bo'lishi mumkin.

Ontologiyalar: Bular ma'lum bir sohadagi tushunchalar va munosabatlar to'plamining rasmiy ko'rinishlari. Ular domenning so'z boyligi va tuzilishini belgilaydi va bilimlarni tushunish va almashish uchun umumiy asosni ta'minlaydi.

Semantik modelga misollardan biri bilimlarni tugunlarni birlashtiruvchi tugunlar (tushunchalar) va yoylar (munosabatlar) shaklida ifodalovchi semantik tarmoqdir. Masalan, tibbiy diagnostika tizimida semantik tarmoq kasalliklar, alomatlar va davolash usullarini tugunlar sifatida, ular o'rtasidagi munosabatlarni (masalan, "sabablar", "davolash" kabi) tugunlarni bog'laydigan yoylar sifatida ko'rsatishi mumkin.

Yana bir misol, kadrlar to'plami sifatida bilimni ifodalovchi kadrlar asosidagi model, ularning har biri ma'lum bir tushunchani tavsiflovchi atributlar va slot-to'ldiruvchi qiymatlar to'plamini o'z ichiga oladi. Masalan, tibbiy diagnostika tizimida kasallik uchun ramka "nom", "alomatlar", "uzatilish usuli" kabi atributlarni va "COVID-19", "isitma, yo'tal, charchoq", "nafas olish tomchilari".

Umuman olganda, semantik modellar bilimlarni ifodalashning boy va ifodali usulini ta'minlaydi, chunki ular tushunchalar o'rtasidagi ma'no va munosabatlarni qamrab oladi va ma'lumotlarning semantikasi asosida fikr yuritish va xulosa chiqarish imkonini beradi.

Ma'lumotlarni yig'ish: Birinchi qadam tahlil qilinishi kerak bo'lgan matnni yig'ishdir. Bu yozma hujjatlar, maqolalar, transkriptlar yoki matnga asoslangan ma'lumotlarning boshqa shakllari shaklida bo'lishi mumkin.

Ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash: Keyingi qadam matn ma'lumotlarini tahlilga tayyorlash uchun oldindan qayta ishlashdir. Bu matnni tozalash, ahamiyatsiz ma'lumotlarni olib tashlash va uni alohida so'zlar yoki iboralarga aylantirishni o'z ichiga olishi mumkin.

Matnni ko'rsatish: Keyingi qadam matnni mashinani o'rganish algoritmi tomonidan osongina tahlil qilinadigan shaklda taqdim etishdir. Bu matnni atama-hujjat matritsasi yoki vektor fazo modeli kabi raqamli tasvirga aylantirishni o'z ichiga olishi mumkin.

Tahlil: Keyingi qadam tushuncha va bilimlarni olish uchun matn ma'lumotlariga turli tahlil usullarini qo'llashdir. Bu matn tasnifi, his-tuyg'ularni tahlil qilish, mavzuni modellashtirish va nomli ob'ektni tanib olish kabi usullardan foydalanishni o'z ichiga olishi mumkin.

Interpretatsiya va muloqot: Yakuniy bosqich tahlil natijasida olingan tushuncha va bilimlarni izohlash va etkazishdir. Bu natijalarni aniq va ixcham tarzda taqdim etish uchun so'z bulutlari yoki mavzu modellari kabi vizualizatsiya yaratishni o'z ichiga olishi mumkin.

Amazon yoki Bestbuy kabi turli onlayn platformalardan mijozlar sharhlarini to'plash.

Umuman olganda, matnlarni intellektual tahlil qilish jarayoni yozma yoki og'zaki tildan tushuncha va bilimlarni olish uchun muhim vositadir. U marketing, siyosat va ijtimoiy media kabi turli sohalarda qo'llanilishi mumkin.

Ma'lumotlar yig'ish: Birinchi qadam tahlil qilinishi kerak bo'lgan tasvirlarni yig'ishdir. Bu raqamli fotosuratlar, videolar yoki tasvirga asoslangan ma'lumotlarning boshqa shakllari ko'rinishida bo'lishi mumkin.

Ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash: Keyingi qadam tahlilga tayyorlash uchun tasvir ma'lumotlarini oldindan qayta ishlashdir. Bu tasvirlarning o'lchamini o'zgartirish yoki kesish, ularni standart formatga aylantirish va sifatini yaxshilash uchun tasvirni yaxshilash usullarini qo'llashni o'z ichiga olishi mumkin.

Xususiyatlarni ajratib olish: Keyingi qadam, mashinani o'rganish algoritmlariga kirish sifatida ishlatilishi mumkin bo'lgan tasvirlardan xususiyatlarni olishdir. Bu tasvirlardagi ob'ektlarning shakli, tuzilishi va rangi haqidagi ma'lumotlarni olish uchun qirralarni aniqlash, tekstura tahlili va rang gistogrammasi kabi usullardan foydalanishni o'z ichiga olishi mumkin.

Tahlil: Keyingi qadam tushuncha va bilimlarni olish uchun tasvir ma'lumotlariga turli tahlil usullarini qo'llashdir. Bu tasvirlardagi ob'ektlarni aniqlash va joylashtirish uchun tasvirni tasniflash, ob'ektni aniqlash va tasvir segmentatsiyasi kabi usullardan foydalanishni o'z ichiga olishi mumkin.

Aqlli tasvirni tahlil qilish jarayoniga misol sifatida erdan foydalanishdagi o'zgarishlarni aniqlash uchun sun'iy yo'ldosh tasvirlarini tahlil qilish mumkin. Jarayon quyidagilarni o'z ichiga oladi:

Turli vaqtlarda ma'lum bir hududning sun'iy yo'ldosh tasvirlarini to'plash.

Umuman olganda, tasvirni aqlli tahlil qilish jarayoni raqamli tasvirlardan tushuncha va bilimlarni olish uchun muhim vosita bo'lib, u masofadan zondlash, o'zini o'zi boshqaradigan avtomobillar va tibbiy tasvirlash kabi turli sohalarda qo'llanilishi mumkin.

Ma'lumotlar yig'ish: Birinchi qadam tahlil qilinishi kerak bo'lgan nutq tovushlarini yig'ishdir. Bu audio fayllar yoki jonli yozuvlar kabi nutqning audio yozuvlari shaklida bo'lishi mumkin.

Ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash: Keyingi qadam nutq ma'lumotlarini tahlilga tayyorlash uchun oldindan qayta ishlashdir. Bu shovqinni olib tashlash uchun nutq signalini filtrlashni, ovoz balandligini normallashtirishni va nutqni alohida so'z yoki iboralarga bo'linishni o'z ichiga olishi mumkin.

Xususiyatlarni ajratib olish: Keyingi qadam, nutq signalidan mashinani o'rganish algoritmlariga kirish sifatida foydalanish mumkin bo'lgan xususiyatlarni olishdir. Bu nutqning balandligi, formatlari va spektral xarakteristikalari haqida ma'lumot olish uchun tovush balandligini aniqlash, formatlarni tahlil qilish va spektral tahlil kabi usullardan foydalanishni o'z ichiga olishi mumkin.

Tahlil: Keyingi qadam tushuncha va bilimlarni olish uchun nutq ma'lumotlariga turli tahlil usullarini qo'llashdir. Bu nutqni transkripsiya qilish, ma'ruzachini aniqlash va nutq hissiyotini aniqlash uchun nutqni aniqlash, ma'ruzachini aniqlash va hissiyotlarni tahlil qilish kabi usullardan foydalanishni o'z ichiga olishi mumkin.

Interpretatsiya va muloqot: Yakuniy bosqich tahlil natijasida olingan tushuncha va bilimlarni izohlash va etkazishdir. Bu natijalarni aniq va ixcham tarzda taqdim etish uchun spektrogrammalar yoki balandlik konturlari kabi vizualizatsiya yaratishni o'z ichiga olishi mumkin.

Mijozlarga xizmat ko'rsatish qo'ng'iroqlarining audio yozuvlarini yig'ish.

Umuman olganda, nutq tovushlarini intellektual tahlil qilish jarayoni nutq signallaridan tushuncha va bilimlarni olish uchun muhim vosita bo'lib, u nutqni aniqlash, nutq sintezi va nutqqa asoslangan inson va kompyuter o'zaro ta'siri kabi turli sohalarda qo'llanilishi mumkin.