Жасанды интеллект түсінігі

Жұмыс түрі: Дипломдық жұмыс
Тегін: Антиплагиат
Көлемі: 31 бет
Таңдаулыға:

Қазақстан Республикасы білім және ғылым министрлігі
Әл - Фараби атындағы Қазақ Ұлттық Университеті

Факультеті: Ақпараттық Технологиялар
Кафедрасы: Ақпараттық Жүйелер, 19-02А

СӨЖ-2
Тақырыбы: Сараптамалық жүйенің білім базасын құру

Орындаған:Амантай Бекзат
Тексерген: Бейбітхан Е.Б.

Алматы 2021ж
МАЗМҰНЫ
КІРІСПЕ
1 Жасанды интеллект түсінігі және сараптау жүйесі
0.1 Жасанды интеллект түсінігі
0.2 Сараптау жүйесі
0.2.1 Сараптамалық жүйелерді қолдану аясы
0.3 Қорытындылар
2 Тақырыптық аумақты талдау және талап
2.1 Пәндік аумақты талдау
2.1.1 Есептің қойылуы
2.2 Пәндік саладағы бизнес-үдерістерді талдау
2.3. Функционалдық талаптарды талдау
2.3.1 Функционалды емес талаптар
2.4 Құралдарды таңдау
2.5 Жүйелік бағдарламалық құралдар
2.5.1 Dapper ASP .Nnet Core
2.5.2 MVС архитектурасы
3 Жобалау
3.1 Негізгі жүйе архитектурасы
3.2 Логикалық дерекқор үлгісі
3.3 Пайдаланушы интерфейсін жасау
3.4 Жобаны жоспарлау және бюджетті бағалау
3.4.1 Жобаны жоспарлау
ҚОРЫТЫНДЫ
ПАЙДАЛАНЫЛҒАН ӘДЕБИЕТТЕР ТІЗІМІ

Косметологияда сараптамалық жүйені қолдану
КІРІСПЕ
Косметологиялық орталық - клиенттерге косметологиялық қызмет көрсетуге бағытталған мекеме. Бұл нарық үлкен емес, сондықтан күн сайын жаңа салондар саны өсіп келеді. Клиенттерге қызмет көрсету сапасын жоғарылату және процестер мен тапсырмаларды автоматтандыру үшін, орталықтар ақпараттық технологияларды қолдануға тырысады. Қызмет көрсету секторындағы ақпараттық технологияларды пайдалану заманауи орталықтардың жұмысын жоғары деңгейде қамтамасыз етеді. Тұтынушы кезекте тұрмайды, жүйеге кіріп, қажетті қызметті іздейді, ол туралы кең көлемде ақпарат ала алады және қызметтерге тіркеледі, сонымен қатар алдын-ала тегін сараптамалық тесттен өтіп, өз терісіне қандай қызметтер мен процедуралар алу керек екендігі туралы ақпарат алады. Осы дипломдық жұмыстың мақсаты косметологиялық орталық үшін сараптамалық жүйесі бар бағдарламалық қамтама құру болып табылады. Бүгінгі күні жоба менеджменті маңызды болып келеді. Көптеген кәсіпорындар өз қызметінде жобаларды басқару принциптерін қолданады. Бұл қызығушылық басшылар мен менеджерлер қолданатын әдістер мен құралдардың көп қырлы және жобаның кез келген түріне қолайлы екендігіне байланысты. Инновация саласындағы жобалардың күрделілігі күрделі жобаны жүзеге асыру ұзақ уақытты қажет етеді және жиі және кейде маңызды өзгерістерді талап етеді. Жобаның неғұрлым күрделі болғаны соншалық, ол тәуекелге ұшырайды. Сонымен қатар жыл сайын жобалардың саны артып келе жатқандығын атап өту керек, бұл бәсекелестіктің өсуіне алып келеді. Тапсырыс беруші барлық жобаларды уақытында, тиімді және ең төменгі құны бойынша аяқтауды қажет етеді. Тапсырыс берушінің барлық талаптарын орындау үшін жоба менеджері есептеулерді уақытты модельдеуге, жоспарлауға және қысқартуға мүмкіндік беретін арнайы бағдарламаларды пайдаланады.

1 Жасанды интеллект түсінігі және сараптау жүйесі
1.1 Жасанды интеллект түсінігі
Жақында жасанды интеллект термині жиі мақалаларда, басылымдарда және кітаптарда кездеседі. Бастапқыда жасанды интеллект адам ретінде ойлауға қабілетті және адамның миымен бәсекелесуге қабілетті машина жасауды білдіреді. Өткен ғасырдың 80-ші жылдарының басында екі үлкен ғалым Барр мен Фейгенбум жасанды интеллект туралы түсінік берді. Жасанды интеллект - интеллектуалдық компьютерлік жүйелерді дамытатын информатика саласы, яғни біз дәстүрлі түрде адамның ақыл-ойымен, тілдік түсініктерімен, білімімен, ойлау қабілетімен, проблемаларды шешумен және т.б. мүмкіндіктермен байланыстыратын жүйелер . Жасанды интеллекттің негізін қалаушы ағылшын математикы Алан Тьюринг оның анықтамасын ұсынды. 1950 жылы ол жасанды интеллектті анықтауға арналған тест ұсынды, оның идеясы өте қарапайым: компьютер мен адам түрлі бөлмелерде орналасқаны 1.1-суретте келтірілген.. Адам автокөліктің сұрақтарын сұрайды, және ол өз кезегінде жауап береді. Егер эксперимент барысында адам басқа адаммен сөйлесіп жатқанын ойлауды жалғастырса, бұл машинада ақыл бар .

Жасанды интеллекттің жасаған сұрағына ешқандай жауап жоқ. Жасанды интеллект туралы кітабын жазған дерлік әрбір авторға барлық жазбаша бағдарламалардың тек адамның ақылына жақындауға мүмкіндік беретінін түсінетін кез келген анықтамадан қайтады. Адам ретінде жұмыс істеген, ойланып, шешім қабылдаған бағдарлама әлі де жоқ. Көптеген бағдарламалар мен алгоритмдер жазылмаған және адамның ақыл-ойына ұқсамайтын жазылған. Бірақ бағдарламаны табиғи жағдайда қалдырсаңыз, ол бірден қателіктермен жұмыс істей бастайды.
Жүйе бастапқы деректерге байланысты мақсатты болған кезде, зияткерлік болып табылады, жұмыс істеу параметрлерін және оның мінезқұлқының жолын өзгертеді.
Бұл жағдайда мінез-құлық ағымдағы жағдайдан ғана емес, бұрынғы жүйе күйлерінен де өзгереді. Бұл тақырыптың қызықты және тартымды екенін түсіну үшін Google Trends іздеу жүйесінде зерттеу жүргізілді. Соңғы 5 жылда жасанды интеллект (жасанды интеллект) сұраныстың динамикасы 2 есе өсті. Динамикасы 1.2-суретте келтірілген.

Қазіргі заманғы әлемде математикалық алгоритмдер және бағдарламалық қамтамасыз ету, олар өздерінің шешімдерін бейнелейтін адам секілді проблемаларды шеше алады, жасанды интеллектке айнала бастады.
Жасанды интеллект зерттеу тақырыбы нашар ресімделген проблемаларды шешу, жауап іздеу, үлкен көлемдегі деректерді өңдеу болып табылады. Жасанды интеллект Сараптау жүйелер, шешімдерді қолдау жүйесі, оқыту жүйесі, сөйлеуді тану жүйесі, паттернді тану және т.б. жүйелерде белсенді қолданылады.
Басқару саласындағы міндеттердің пайда болуы жасанды интеллектпен байланысты нақты әдістерді әзірлеуге әкелді. Осылайша, интеллектуалды басқару жүйесі дәстүрлі интеллектуалды жүйемен ерекшеленеді. Негізгі айырмашылық - сыртқы мазасыздықтардың болуы, яғни біз мақсатымызды өзгерту, жобаның параметрлерін өзгерту, ресурстарды өзгерту және т.б.
Жасанды интеллектің маңызды қасиеттерін атап өту керек: тіл түсіну, оқуға қабілеттілік, ойлау қабілеті және шешім қабылдау. Жасанды интеллекттің міндеттері есептеу функциясында ғана емес, сонымен бірге проблеманы шешуге арналған әдісті табуда .
Жасанды интеллекттің негізгі бағыттарының бірі сараптамалық жүйелер болып табылады .

1.2 Сараптау жүйесі

Сараптау жүйелер бағыты өткен ғасырдың 80-жылдарында қалыптасты. Сараптамалық жүйені зерделеу адамның Сараптаушының жұмысының тиімділігі мен сапасы жағынан кем түспейтін күрделі мәселелерді шешуге байланысты.
Сараптау жүйесі деген сөзде сараптау болып табылатын жүйе бар деген мағынасы бар. Сонда келесі сұрақ туындайды: қандай жағдайда компьютерлік жүйені Сараптау деп атауға болады?
Адами тұрғыда Сараптау мамандандырылған білімі бар адам. Тиісінше, сіз аласыз жүйе контексінде Сараптау білімі бар бағдарлама болады деп есептейік. Кейбір алгоритмді орындаудың әдеттегі қабілеті осы талапқа сай келмейді. Жүйенің белгілі бір тақырыптық аймаққа бағытталуы керек екенін білу керек. Барлық ақпарат бір-біріне қатысты болуы керек, ол сөздер мен әрекеттердің қарапайым жиынтығы болмауы керек. Ақпарат бір тізбектің келесіге жабысатын тізбекті қалыптастыруы керек. Білім мәселені шешуге көмектесуі керек.
Сараптамалық жүйенің қызметі деректерге, ережелерге, ақпаратқа сипатталған жағдайға байланысты ұсыныстарды қалыптастыру болып табылады. Сараптаулардың жүйелері қажетті ақпаратты сұратуға мүмкіндік беретін зияткерлік дерекқорға ие. Мұндай ақпарат анық сақталмайды, бірақ талдау негізінде білім базасынан алынады. Бұл жағдайда ақпарат іздеуде көрсетілген шарттар ұзартылуы тиіс. Мысал Баға салалық орташа мәннен жоғары элементтердің тізімін көрсету сұрауы. Бұл сұраққа жауап алу үшін сараптама жүйесі барлық тауарлардың құнын талдап, саланың орташа құнын есептеп, таңдау жасайды. Нақты жағдайда, индустрияның орташа құнын есептеу шартты қосымша анықтау болып табылады. Сараптама жүйесі машина деңгейіне табиғи тіл аударатындығын атап өту керек. Бұл үшін жүйе синтаксистік, морфологиялық және семантикалық талдаудың мәселелерін шеше алады. Морфологиялық талдау жүйенің сөздіктерінде сақталған сөздердің емлесін тексеруге мүмкіндік береді. Синтаксистік талдау алынған бөлімдерді бөлек компоненттерге бөлуге мүмкіндік береді. Семантикалық талдау семантикалық жүктемені анықтайды және оны синтаксистік құрылымдармен салыстырады. Мәселен, сараптама жүйесі - бұл мамандардың білімдерін жинақтайтын күрделі компьютерлік бағдарламабелгілі бір пәндік облыстар, табиғи тілді машина деңгейіне аударады, талдайды, шарттарды анықтайды және нәтижелерді көрсетеді .
Сараптамалық жүйенің артықшылығы - бұл бірегей жағдайларда шешімдер қабылдау мүмкіндігі. проблеманы шешу алгоритмі алдын ала белгілі емес жағдайларда. Бұл жағдайда мәселені шешу бастапқы ақпараттың көп міндетті, толық емес және дұрыс еместігі жағдайында жүзеге асырылады. Сараптамалық жүйе кәсіби емес пайдаланушылар үшін көмекші кеңесші рөлін орындай алады, шешімдерді талдау үшін ассистент көмекшісі, тиісті қызмет саласынан мәселелерді шешу үшін Сараптауның көмекшісі болады.

1.2.1 Сараптамалық жүйелерді қолдану аясы

Эксперттік жүйелердің жалпы қабылданған жіктемесі бар. Диаграмма эксперттік жүйелердің негізгі мақсаты: диагностика, болжау, жобалау және жоспарлау болып табылады. Егер өтінім бойынша жіктелуді қарастырсақ, онда Сараптаулар жүйелері геология, медицина, оқыту, метрология, химия және әскери мәселелерде белсенді қолданылады.
Сараптамалық жүйенің негізгі мақсаты жобаны басқару саласындағы жұмыстың ерекшелігін толық және нақты көрсетеді. Дегенмен, жобаны іске асырумен байланысты пәндік сала осы жіктеуде жоқ. Бұл дегеніміз, осы саладағы шектеулі сандарда Сараптау жүйелер пайдаланылады немесе мүлдем жоқ.

Диагностика - бұл жағдайға әкелетін себептерді анықтау процесі. Ақпараттық технологиялардың өсуі медицина саласында байқалады, өйткені бұл сала адам денсаулығына жауапты. Медициналық диагностика белсенді түрде дамып келеді, медициналық сараптамалық жүйелерді қолданып, дәрігерге өз диагностикалық жорамалдарын тексеріп қана қоймай, сонымен қатар жүйеге көмек және кеңестер, онда үлкен көлемді деректерді өңдеу керек (пациенттің белгілері). Дәрігерлердің шешім қабылдаудағы проблемалары жобаларды басқару саласындағы проблемалар - білімнің жетіспеушілігі, уақыт шектеулері, толық емес ақпарат .
Медициналық диагноз органның бұзылу себептерін анықтау үшін қолданылады. Ең танымал диагностикалық жүйе - MYCIN жүйесі. Бұл жүйе 1970-жылдардың ортасында Стэнфорд университетінде жасалды. Қазіргі уақытта MYCIN жүйесі аурулардың көпшілігін анықтайды .
Жоспарлау - бұл жобаның маңызды кезеңі. Бұл кезеңде жоба менеджері ресурстың түрлерін және олардың санын, ақшалай шығындарын, уақытша сипаттамаларын, топ мүшелерін және жобалық тәуекелдерді анықтайды. Жоспарлау кезеңі - ең күрделі, өйткені бастапқы деректерді дұрыс анықтау жобаға үлкен артықшылық береді.
Жобаны жоспарлау бірыңғай тұжырымдаманы құруды, шешім әдісін таңдауды, әрбір жұмыс кезеңінің дамуын және әр кезеңде ресурстарды бөлуді қамтиды.
Қазіргі уақытта сараптамалық жүйелер маршруттарды жоспарлауда белсенді қолданылады. Эксперименттік жүйелер көліктік және маршруттық базаға негізделген қажетті маршрутты анықтау үшін логистикалық аймақпен біріктіріледі. Сонымен қатар, MOLGEN деп аталатын жүйені бөліп алу қажет. Оның мақсаты молекулалық генетика бойынша эксперименттерді жоспарлау. Бұл жүйе көп деңгейлі және өз саласында белсенді қолданылады .
Болжаумен айналысатын жүйелер мүмкін болатын нәтижелерді және объектінің бастапқы деректеріне негізделген оқиғаларды көрсетеді. Сараптау жүйелер болжау функцияларын керемет орындайды. Мұндай жүйенің мысалы - бұл геологиялық ортаның ластану салдарын болжауға мүмкіндік беретін жүйе. Ол жер қабатының қаншалықты зақымдалғанын анықтауға мүмкіндік беретін топыраққа мұнай өнімдерінің ену тереңдігін анықтайды. Сондай-ақ, бұл бірегей жүйе мұнайдың жер асты суларына жету уақытын есептей алады .
Сараптаулар жүйелері күрделі мәселелерді шешеді және ықтимал нәтижелер мен оқиғаларды болжай алады. Олар сондай-ақ ауа райы болжамы үшін қолданылады.
Әдетте, сараптамалық жүйенің білім жүйесі фактілерді (деректер, синтаксистік деңгейдің қатынастары), білімді (семантикалық, деректер арасындағы семантикалық қатынастар) және ережелерді - белгілі фактілер мен мағынада қолдануға болатын нұсқаулар жиынтығын қамтиды.
Логикалық деректер базасының үлгісі мен білім қорының құрамында олар логикалық дереккөздермен, мысалы, Prolog немесе Smalltalk сияқты компьютерлік тілде жазылған, мысалы, тұжырымдаманы анықтау ережелерін білдіретін фактілерді және шығарылған ережелерді сипаттау үшін негізгі тілді, жалпыланған және нақты ақпарат, сондай-ақ дерекқорлар мен білім негіздеріне нақты және жалпылама сұраулар.
Пролог тіліндегі білім негіздеріне қатысты нақты және жалпыланған сұраулар таңдалған тақырыптық аймақта және білімде жалпыланған және нақты ақпарат пен білімді білдіретін білімдер базасында қолжетімді нәтиже ережелерін анықтайтын және түсіндірме ережелерін білдіретін негізгі тілде жазылады.
Әдетте білім базасындағы фактілер берілген тақырыптық аймақ үшін тұрақты болып келетін құбылыстарды сипаттайды. Міндеттері белгілі бір тапсырмаға байланысты болған сипаттамалар, СЖ жұмыс барысында пайдаланушыдан алады және оларды жұмыс моделіне сақтайды. Мысалға, медициналық СЖ-де Сау адамның екі аяғы бар фактісі білім базасында сақталады, ал Пациенттің бір аяғы бар фактісі нақты науқастың жұмыс үлгісінде.

1.3 Қорытындылар

Кез-келген интеллектуалды жүйе пайдаланушы енгізген ақпараттық сұрауларды қабылдап, алынған сұрауларды өңдеуге және нәтиже жасай алады. Ақпараттық жүйеден интеллектуалдық жүйенің айрықша ерекшелігі қиын форматталған проблемаларды шешуге мүмкіндік береді. Бұл қабілет Сараптау жүйелерге ие, бұл зияткерлік жүйелердің ерекше жағдайы. Сараптамалық жүйе сараптамалық білімді компьютердің мүмкіндіктерімен біріктіреді. Ол тапсырманы шешуге көмектесе алады. Жасанды интеллект саласындағы Сараптау жүйелер ең танымал. Сараптық жүйелер тиісті тақырыптық салада күрделі мәселелерді шешуге көмектеседі. Мұндай есептеу жүйесі жүйенің дұрыс жауап беруге және ақылға қонымды шешім қабылдауға мүмкіндік беретін мамандардың білімдерін қамтиды.
Сараптаулар жүйелері - олардың түсіндірулерінің жүйелілігін түсіндіре алатын, сонымен қатар олардың білімдерін арттыруға мүмкіндік беретін тар бағдарламалар.
Сараптамалық жүйелерді пайдалану салаларын талдап шыққаннан кейін, сараптамалық жүйелерді жобаны басқаруда шешім қабылдау жөніндегі көмекші ретінде қолдануға болады деп қорытынды жасауға болады. Олар деректерді талдайды және оларды өңдей алады және салыстыра алады. Мұндай жүйелер атом электр станцияларында, авиацияда, медицинада, қаржыландыруда және басқа да салаларда жұмыс істейді, онда критикалық жағдайлардағы шешімді дамытуда көмек қажет.
Жұмыс кезінде консультант (клиенттерді қабылдау, пайдалану, сұлулық нұсқаулығын және т.б.) тестен алынған мәліметтерге, сұрақтарға жауаптарға, зертханалық сынақтарға, қысымға, импульстікке, температураға негізделген нақты әрекеттерге алып келетін нақты қорытынды жасауға тиіс және басқа көрсеткіштер қарастырады.
Сонымен қатар, ол тәжірибеден алынған, арнайы әдебиеттерді оқыған, өзінің тәжірибесі, түйсігі және әріптестерінен келген кеңестерді басшылыққа алады. Шешім қабылдауды жеңілдету үшін, компьютердің сараптамалық кометологиялық жүйесін бұрын жасалған ақпарат негізінде клиентке сұрақтардың нұсқаларын ұсынатын интеллектуалдық анықтамалық ретінде жұмыс істейтін түрі кеңінен таралған. Енгізілген ақпарат мәтіндік ғана емес, сонымен бірге әртүрлі графика болуы мүмкін. Жүйе дерекқорда сақталған клиенттіңкометологиялық тарихын ескере отырып, барлық параметрлерді талдайды және клиенткебет әлпетке байланысты нақты ем-шаралар және ықтимал әрекеттерді ұсынады. Дегенмен, бұл бағдарламаны әзірлеу кезінде құрылған білікті мамандардың білім базасына негізделген. Сондықтан мұндай жүйені анықтамалық-кеңесші деп атау дұрысырақ. Әрине, түпкілікті шешім косметолог тарапынан жасалады.
Қолдану саласы өте жауапты болғандықтан, қолданыстағы сарапшылар жүйелері қате әрекеттердің ықтималдығын азайтатын күрделі алгоритмдерді пайдаланады, сондықтан мұнда әмбебаптық пен көпесептікке сүйену қиындау болады. Кәсіби Косметологиялыққ пакеттер өте мамандандырылған. Мысалы, шұғыл диагностика және шұғыл емдеу бағдарламалары, тері диагностикасы, әртүрлі асқынуларының алдын алу, анестезиология және т.б.
Сонымен қатар, компьютерлік жүйе, сондай-ақ клиенттерді тану теориясына негізделген және интеллектуалды (көбінесе сарапшылардың пікірінше) Косметологиялыққ жүйе оларды құру кезінде келесі критерийлерге негізделуі керек:
Компьютерлік диагностикалық жүйелердің медициналық фокусы міндеттерді және келесі пайдалану деңгейлерімен анықталады:
1) дифференциалды сериясын құрумен зерттеудің алдын ала зертханалық кезеңінде алдын-ала диагностика жасау;
2) патологияның соңғы нозологиялық сәйкестендіруін оңтайлы зерттеу әдісін таңдау арқылы диагностикалау;
3) бар ақпаратқа (клиникалық және параклиникалық) негізделген нақты диагнозды қалыптастыру (негіздеу) көмегімен нозологиялық диагностика;
4) қауіптілік жағдайында шешім қабылдау (көмек көрсету деңгейін басқару) үшін негіз ретінде жағдайдың ауырлығын бағалау арқылы индикативті диагностика.
Автоматтандырылған жүйені құру әдістемесін таңдауға қатысты жасанды интеллект теориясына негізделген сараптамалық жүйелердің (ЭС) класы үлкен қызығушылық тудырады. Бұл жүйенің белгілі бір проблемалық аймақта білім базасын қамтитынын және хаттамамен Косметологиялыққ жағдайды тану нәтижелерімен және жүйе ұсынған шешімнің логикалық түсіндірілуімен танысу мүмкіндігін береді.
Косметологияда ең қызықты (олардың барлығы Ресей мен ТМД-да әр түрлі мекемелерде жұмыс істейтін) жеке жүйелерді қарастырсақ. Төменде біз Ресейдің медициналық ғылыми мектептерінің ерекшеліктерін ескере отырып, біз үшін табиғи болып табылатын жүйені енгізуді ескере отырып, негізінен осы саладағы ішкі оқиғаларға назар аударамыз.
Мысал ретінде, Мәскеудің педиатрия және балалар хирургиясы ғылымизерттеу институтында құрылған DIN балалардағы төтенше жағдайлар синдромын диагностикалаудың автоматтандырылған жүйесімен қарастырайық.
Бұл ЕС диагностикалық гипотезалардың тізімі болып табылатын 42 синдром туралы ақпаратты қамтиды. Емдеуді таңдау ықтимал асқынулардың болжауымен анықталғандықтан, жүйе себеп-салдарлық, уақытша және ассоциациялық қатынастармен анықталған синдромдардың өзара байланысын сипаттайды. Себептік қарым-қатынастар осы синдромның себебі болуы мүмкін синдромдар туралы немесе, керісінше, оның салдары болуы мүмкін екендігін көрсетеді. Соңғы жағдайда балада байқалатын синдромның туындауы мүмкін асқынуларды болжау туралы мәселе. Уақытша қосылулар қазіргі уақытта болған күйге әкелуі мүмкін алдыңғы синдромдар туралы ақпаратты қалпына келтіруге мүмкіндік береді, бұл әсіресе анамнезсіз бала реанимация бөліміне кірген жағдайларда маңызды.
Дәрігер балада қазіргі уақытта қол жетімді жетекші синдром немесе синдром туралы (аурудың дәрежесін немесе кезеңін көрсететін) туралы ақпаратты алады, ал егер қаласа, диагностика процесінде жүйе қарастыратын гипотетикалық жағдайлардың толық тізімі.
Шұғыл диагноз қою және қарқынды терапия мәселелеріне бағытталған жүйелер мүгедектік пен балалар өлімінің төмендеуімен тікелей байланысты болып келетін күрделі жағдайларда емдеудің тиімділігін арттыру үшін жаңа мүмкіндіктер туғызады.
Диагностика үшін сөзсіз қызығушылық, балаларда жедел қан айналымы бұзылуының емдеу жіктеу және түзету бағдарламасы кешені О, бұл Hurts қалай, жүрек-тамыр хирургиясы орталығы Бакулева құрылды және белсенді хирургия және реанимация бөлімшесіне емдеу операциядан кейінгі таңдау кезінде пайдаланылады. Ол математикалық үлгілерді, имитациялық әдістерді қолданады. Сипаттардың алғашқы бағалауы қан айналымы бұзылыстарын бақылауды бақылау процесінде алынған пациенттердің деректерін өңдеу негізінде жасалады. Жүйе доктор-компьютер диалогында нақты уақыт режимінде жұмыс істейді, өмірлік маңызды жүйелердің жай-күйін бақылайтын медициналық жабдықтан алынған деректерді өңдейді.
Ақпараттың өсуі, соңғы диагностикалық және емдік технологиялардың пайда болуы медициналық деректерді өңдеу мен түсіндіруге, білікті мамандардың тәжірибесін жинақтау, сақтау және пайдалану мүмкіндігіне түбегейлі әртүрлі көзқарасты тудырды. Медициналық зерттеулер үшін материалды өңдеу үшін статистикалық әдістердің стандартты жиынтықтарын пайдалану жеткіліксіз. Биология мен медицинаның барлық салаларына қолданылатын, ақпараттық сыйымдылығы жоғары және шуылға қарсы иммунитеті бар тапсырмаларды икемді тұжырымдау мүмкіндігі бар әмбебап құралдарды қажет ететін ұзақ уақыт қажет емес. Барлық жоғарыда көрсетілген талаптарды проблемаларды шешу үшін өздігінен реттеуге қабілетті жүйелермен қанағаттандыруға болады. Бастапқыда бірдей ғана құрылған, олар әртүрлі мәселелерді шешуге үйренулері керек.
Сараптамалық жүйелердің жаңа класын құру мүмкіндігі жеке қолданушыға, мысалы, сараптамалық жүйені өзінің тәжірибесі бойынша және осы дәрігерге қол жетімді деректер негізінде оқытуға мүмкіндік беретін нақты дәрігерге дейін кеңейтілуі керек. Бұл дегеніміз, мұндай жүйелердің өндіріс технологиясында түбегейлі өзгеріс қажет. Түпнұсқалық шешімдер қабылдаудың нақты жүйелері негізінде, әдетте, мамандар тобы, оның ішінде математиктер, бағдарламашылар және тапсырмаларды орындаушы пән мамандары құрылды.
Осындай жүйелерді соңғы пайдаланушыға теңестіру қабілеті әрдайым әрдайым азайып кетеді және осындай жүйені сатып алған кезде ол көбінесе нақты жұмыс жағдайларына (мысалы, осы клиникада пайдаланылатын зертханалық сынақтардың немесе сынақ әдістерінің әртүрлі ауқымы) қолданылмайды. Шешім - маманға нақты жағдайлар, тәжірибе және әріптестердің тәжірибесі негізінде сараптама жүйесін құруға мүмкіндік беру. Мұндай дизайн тек қана компьютерде әдеттегі дағдыларды талап ететін математикалық аппараттың пән маманын білместен жүзеге асырылуға тиіс. Сонымен қатар, осы жағдайда, жұмыс істейтін сараптамалық жүйенің қорытындыларына сенімділік мәселесі оны құрастырған маманға, оның сенім білдірген әріптестеріне, сондай-ақ ол бақылаулардың нәтижесінде алынған нақты деректерге негізделген тәжірибесі мен білімдеріне негізделеді .
Жасанды нейрондық желілерге негізделген нейро-ақпараттық технологиялар бұл талаптарды өте жақсы қанағаттандырады. Нейрондық желілердің жұмыс істеуі жүйке жүйесінің нейрондық және синапстарында сигналдардың таралуын имитациялайтын алгоритмдерге негізделген.
Нейрондық желілердің жұмыс істеуі үшін көптеген сәулет және метаалгоритмдер жиынтығы бар, ал қазіргі заманғы нейроинформатика арқылы шешілетін мәселелер көбінесе нейрондық желілерді оқытудың архитектурасы мен алгоритмдерін нақты тапсырмалар класына немесе белгілі бір тапсырмаға сәйкестендіруді талап етеді. Сондықтан медицина сараптамалық жүйелерін құрудың әмбебап технологиясын жасау, соның ішінде нейрондық желілердің жұмыс істеуі үшін архитектураларды және мета-алгоритмдерді оңтайландыру, биомедициналық ақпаратпен жұмыс істеу кезінде нейрондық желілердің жұмыс істеуінің теориялық және әдіснамалық негіздері маңызды міндет болып табылады.
Нейро-ақпараттық технология тұрғысынан адамның барлық тапсырмаларын екі топқа бөлуге болады:
1) белгілі және анықталған алгоритмге нақты, анық, анық, нақты жауап алу қажет болатын шарттар белгілі және анықталған жиынтығы бар тапсырмалар;
2) жауаптың барлық нақты жағдайларын ескеру мүмкін емес міндеттер, бірақ сіз ең маңызды шарттардың шамамен жиынтығын ғана таңдай аласыз (кейбір шарттар есепке алынбайды, жауап дұрыс емес, жақын және алгоритм) жауапты дәл табу мүмкін емес).
Бірінші топтың үлкен жетістіктері бар проблемаларын шешу үшін сіз дәстүрлі компьютерлік бағдарламаларды пайдалана аласыз. Алгоритмнің қаншалықты қиын болғанына қарамастан, көптеген шарттардың (кіріс параметрлері) шектеулілігі осы мәселені шешетін белгілі бір бағдарламаны шешу және жазу үшін алгоритм құру мүмкіндігін береді. Себебі, мұндай проблемаларды шешу үшін нейро-ақпараттық технологияларды қолданудың ешқандай мәні жоқ Бұл жағдайда нейрондық желілік әдістер осындай проблемаларды шешу үшін априорндық болады. Жауапты есептеудің алгоритмі тым үлкен және ауыр болып шықса, және осы алгоритм бойынша белгілі бір тапсырманы шешу уақыты практикалық талаптарға сәйкес келмейді; Сонымен қатар, жауап алу кезінде абсолютті дәлдік талап етілмейді.
Екінші топтың проблемаларын шешу кезінде нейротехнологияны пайдалану барлық параметрлерде өзін ақтайды, алайда, егер екі шарт орындалса: біріншіден, әмбебап типтегі архитектураның болуы және бірыңғай әмбебап оқыту алгоритмі (оларды әрбір тапсырма түрі үшін дамытудың қажеті жоқ), екіншіден, нейрондық желілерді оқыту негізінде мысалдардың болуы (фон, стационарлық тәжірибе). Бұл шарттар орындалған кезде сарапшылар жүйесін құру жылдамдығы он есе артады және, тиісінше, олардың құны азаяды.
Іс жүзінде барлық медициналық және биологиялық ғылымдар екінші топқа жататын міндеттерден тұрады және осы міндеттердің көпшілігінде екінші шартты орындау үшін қажетті санын жинау жеткілікті. Бұл диагностиканың, дифференциалды диагностиканың, болжаудың, стратегияны таңдаудың және емдеу тактикасының проблемалары болып табылады. Медициналық тапсырмалар әрдайым бірнеше шешімдерге ие және нейрондық желілер арқылы нәтиже шығару әдісімен сәйкес келетін жауаптың анық емес сипаты бар.
Жіктеу міндеттері - биомедициналық тапсырмалардың негізгі және өте кең тобы. Оларға жауап - сынып - бұрынғы белгілі нұсқалар жиынтығынан бір нұсқаны таңдау. Жіктеу бинарлық (қарапайым жіктеу) болуы мүмкін - бұл жағдайда ықтимал жауаптардың жиынтығы екі нұсқадан (сыныптардан) тұрады - және n-ary, онда сынып саны екіден көп. Бинарлы классификацияның мысалдары объективті санаттар (адамның жынысы еркек немесе әйел, ісіктің табиғаты жақсы немесе қатерлі) және субъективті (сау адам науқас немесе науқас, қатерлі ауруларға бейімділік бар немесе болмауы) болуы мүмкін. Кейбір жағдайларда міндеттің жауабын объективті немесе субъективті категорияға жіктеу мүмкін емес, бұл жүйке жүйесіндегі сарапшылар жүйесін оқыту және жұмыс істеуде түбегейлі маңызды емес.
Классификациялаудың маңызды ерекшелігі, анықтамалар бойынша, бір және бір ғана шешімді (класс) таңдау мүмкіндігін береді, сондықтан диагноз бір жіктеу міндеті ретінде қарастырыла алмайды. бір адамда бірнеше патология болуы мүмкін. Егер бір жауапты таңдау мүмкін болмаса (таңдаудың көптігі), тапсырма әрқайсысы жіктеу міндеті болып табылатын қосалқы тапсырмаларға бөлінеді.
Нейрологиялық желілердің тағы бір түрі - болжамды немесе болжау проблемасы. Олар санның болжауына (бір өлшемді болжау) және векторға бөлінеді (векторлық болжау, жалпы жағдайда). Жіктелу проблемаларының айырмашылығы, болжау проблемаларындағы жауаптар бөлшек болуы мүмкін және кез-келген аралығындағы кез келген мәндерді қабылдауы мүмкін. Векторлық болжау жауаптың бір-бірінен тәуелсіз бірнеше сан ретінде ұсынылуы мүмкін, яғни өлшемі болжанған сандар санына тең көп өлшемді кеңістікте нүктені (немесе векторды) қалыптастырады деп есептейді. Вектордың координаталарының саны жауап векторының өлшемі деп аталады.

2 Тақырыптық аумақты талдау және талап

2.1 Пәндік аумақты талдау

Заманауи әлемдегі сұлулықтың маңыздылығын бағаламау қиын. Адамның терісінің денсаулығына және оның сыртқы түріне байланысты мәселелер әр адамның өміріне байланысты. Косметологиялық центр сыртқы көріністі жақсартып қана қоймай, денсаулығын жақсарту үшін түрлі рәсімдерді де жасай алады.
Бұл қызметтер күнделікті тұрмыстағы ең сұранысқа ие болатын үй шаруашылығының қызметтеріне байланысты. Салон бизнес-сегментінің сегменті жеке қызмет көрсету саласының айналымы арасында табыс көлемі бойынша ең үлкені болып табылатыны таңқаларлық емес. Косметикалық бизнесте қызмет көрсетумен айналысатын компания 2.1-суретте ұсынылған келесі құрылымға ие.

Косметологиялықө центр маркетинг бөлімінің деректері негізінде шешім қабылдайтын нұсқаулықты қамтиды. Клиенттермен жұмыс істеу бөлімі тікелей қызмет көрсетуші персонал болып табылады. Кадр бөлімі жаңа және қолданыстағы кадрлармен жұмыс жүргізеді. Маркетингтік бөлім клиенттерді тартудың жаңа тәсілдерін іздеуге және қолданыстағы тәсілдерін жақсартуға ... жалғасы

Сіз бұл жұмысты біздің қосымшамыз арқылы толығымен тегін көре аласыз.