Нейронды желілер тарихы

Жұмыс түрі: Материал
Тегін: Антиплагиат
Көлемі: 6 бет
Таңдаулыға:

Деректерді интеллектуалды талдау және нейрожелілік диагностика жасау: Деректерді интеллектуалды талдау және нейрожелілік диагностика жасау

Деректерді интеллектуалды талдау және нейрожелілік диагностика жасау:

Hoca Ahmet Yesevi Uluslararası Kazak Türk Üniversitesi

Қожа Ахмет Ясауи атындағы Халықаралық қазақ-түрік университеті

Дайындаған: Мусаев Рустам

Тобы : АБК-711

Кентау 2021

МАЗМҰНЫ

КІРІСПЕ2

Деректердің интеллектуалды талдау әдістері4

Нейрондық желілер 7

Нейронды желілер даму тарихы8

ҚОРЫТЫНДЫ10

КІРІСПЕ

Ақпараттық технологиялардың қарқынды дамуы үлкен көлемдегі деректердің жинақталуына әкеп соқтырды. Осындай үлкен көлемдегі деректермен жұмыс жасау үшін деректерді сақтауға арналған үлкен көлемдегі деректер базасы құрылды. Осы деректер базасында деректерді басқару жүйесі шешім қабылдау үшін және де нәтижелерді алу үшін өте ыңғайлы болып табылады.
Үлкен көлемдегі, әрқашан жаңарып тұратын деректермен жұмыс жасау үшін деректерді интеллектуалды талдау технологияларын пайдалану жұмыстың тиімділігін өсіреді және оны орындалу уақытын әлдеқайда азайтады. Интеллектуалды талдау технологиялары деректерді интеллектуалды талдау, яғни деректердегі жасырын заңнамаларды іздстіру негізінде шешім қабылдау процесстерімен байланысты.
Қазіргі уақытта маркетингтік саясатты қалыптасыру негізінде клиенттердің көлемі маңызды рөл атқаратыны барімізге мәлім. Сол себепті, клиенттерді тарту жұмысы әрбір кәсіпорын үшін өзекті мәселе болып табылады. Деректерді интеллектуалды талдау жүйесі мен өндірістік кәсіпорынының маркетингтік шешімдерін қабылдау процесстері жобаның зерттеу аймағы болып табылады.
Жобаның мақсаты - деректерді интеллектуалы талдау негізінде ТОО БИПЭК АВТО Казахстан өндірістік кәсіпорынның маркетингтік саясатын қалыптастыру.
Деректерді интеллектуалы талдау негізінде өндірістік кәсіпорынның маркетингтік саясатын қалыптастыру бойынша келесі міндеттер қойылды:
- кәсіпорынның маркетингтік саясатының мақсаты және міндеттерін анықтау және Бипек Авто кәсіпорынның жалпы сипаттамасы және маркетинктік саясатын сипаттау;
- деректердің интеллектуалды талдау әдістеріне талдау жасау;
- деректердің интеллектуалды талдау әдістерін қолдану негізінде Бипек Авто маркетингтік саясатының міндеттерін анықтау, маркетингтік саясатының міндеттерін орындауда деректерді талдау алгоритмін құру, таңдалған интеллектуалды талдау әдістердің математикалық аппаратын сипаттау;
- Бипек Авто маркетингтік саясаты бойынша деректер базасын жобалау;
- Бипек Авто маркетингтік саясатын жүзеге асыруда деректердің интеллектуалды талдау нәтижелерін көрсету;
- Бипек Авто маркетингтік саясатын жүзеге асыруда деректердің интеллектуалды талдау нәтижелері бойынша клиентік бағдарлама құру.
Жобаны орындау барысында қолданылған зерттеу әдістері: маркетингтік саясат, деректердің интеллектуалды талдау әдістері, деректерді талдау алгоритмдері.
Дипломдық жобада деректерді интеллектуалы талдау және соның негізінде маркетингтік саясатты қалыптастыру ТОО БИПЭК АВТО Казахстан өндірістік кәсіпорынның деректері негізінде орындалды.
Жобада экономикалық тиімділік негіздемесінің мәселелері және жұмыс орындарын ұйымдастырудың эргономикалық аспектісі қарастырылған.

Деректердің интеллектуалды талдау әдістері

Мәліметтерді интеллектуалды анализдеу процесі үлкен мөлшердегі мәліметтермен жұмыс істейді. Мәліметтерді интеллектуалды анализдеу кезінде мәліметтердің заңдылықтарын және тенденцияларын анықтау кезінде математикалық анализдеу қолданылады. Көбінесе бұндай заңдылықтар мәліметтерді жай қарастырғаннан анықталмайды, себебі мәліметтерде байланыс өте қиын түрде орналасады немесе жай ғана мәліметтердің көптігінен заңдылықтарды анықтай алмаймыз.
Осы заңдылықтарды және трендтерді бір жүйе ретінде біріктіріп мәліметтерді интеллектуалды анализдеу моделі деп қарастыруымызға болады. Мәліметтерді интеллектуалды анализдеу моделі белгілі бір сценариге қолдануға болады, нақтырақ:
oo болжам: сатылымды бағалау, жүктемеге болжам жасау;
oo ықтималдықтар мен тәуекелдер: мақсатты таратуға(целевой рассылка қолайлы тапсырыс берушіні таңдап алу, тепе-теңдік нүктесін анықтау, ықтималдықты орнату;
oo ұсыныстар: бірге сатып алуға болатын заттарды анықтау және соларға ұсыныстар жасау, яғни реклама;
oo тіздекті анықтау: сатып алу кезіндегі сатып алушының таңдауын анализдеу, сол арқылы келесі оқиғаға болжам жасау;
oo топтастыру: тапсырыс берушілерді немесе оқиғаларды, байланысқан элементтері бойынша, кластерлерге бөлу, ортақ сипаттамалары бойынша анализ және болжам жасау.
Мәліметтерді интеллектуалды талдау кезіндегі модел құрастыру ауқымды процесстің бір бөлігі болып табылады, оның ішіне барлық тапсырмалар, мәліметтерге байланысты сұрақтардың жиынтықтары және осы сұрақтарға жауап ретінде модел құрастыру. Ең соңғы тапсырма ол моделді өрістету(развертывания модели жұмысы жасалынады. Осы процестердің барлығын келесідей 5 қадам бойынша көртеуге болады.
Келесі диаграммада Microsoft SQL Server технологиялары мен және барлық процесстердің қадамдары арасындағы байланыстар көрсетілген. Оларды әрбір қадамды орындау үшін қолдануға болады және оның схемасы
Бұл процесс, суретте көрсетілген, ол циклдік болып табылады, яғни деректерге аналитикалық моделдерді құру динамикалық және қайталанатын процесс екенін көрссетеді. Мәліметтерді қарастырғаннан кейін, қолданушы мәліметтерді интеллектуалды анализдеу кезінде құратын моделге сол мәліметтердің жеткіліксіздін байқауы мүмкін, ол жағдайда қолданушы басқа деректер іздеуге кіріседі. Тағы бір кездесетін жайт ол, бірнеше модель құрастырып болғаннан соң, біз алға қойған тапсырмаға толықтай жауап бере алмаған жағдайда біз тапсырманың қойылымын өзгертуімізге тура келеді. Жаңадан түскен мәліметтерге байлансты толық моделге қайта жаңарту жасау керек болған жағдай да туындауы мүмкін.

Нейрондық желі

( Нейронная сеть, Нейросеть, искусственная нейронная сеть; neural network, neural net ) - өлшенген байланыс сызықтарымен жалғастырылған салыстырмалы түрде онша күрделі емес өндеуші элементтерден тұратын желі. Элементтер әсер ету мен баптауға рұқсаты бар байланыс желілерімен жалғастырылған. Ал әрбір элемент кейбір сызықтық емес функцияның кіріске түскен мәнін қолдана отырып, кейбір мәнді өндіреді және өндірілген мәнді басқа бір элементке береді немесе оны өзінің шығысына орналастырады. Нейрондық желі нерв жүйесіндегі нейрондардың қимылын модельдеу үшін қолданылады. Еске алынған сызықтық емес функция, әдетте, босағалық болып саналады. Нейрондық желілер - бұл адамның жүйке жүйесіне еліктеуге ұмтылуға негізделген жасанды интеллект (АИ) құру саласындағы ғылыми зерттеулердің бірі. Оның ішінде (жүйке жүйесі) қателіктерді түзету және өзін-өзі үйрену қабілеті. Мұның бәрі, тіпті өрескел болса да, адам миының жұмысын модельдеуге мүмкіндік беруі керек.

Нейронды желілер тарихы

Жалпы биологиялық прототип негізінде жасалған жасанды нейрон желісінің алғаш математикалық моделі У. Маккалок пен У. Питтс ғалымдары шығарды, олар оны биологиялық нейрон, яғни биологиялық прототип негізінде құрылған желілер нейрондарына қарап ойлап тапты. Осы ғалымдардың айтуынша: осы желідегі элементтерде сандық және логикалық опенрацияларды жасауға болады. Практикалық түрде желі 1958 жылы компьютерлік программа сияқты Фрэнк Розенблатт дейтін ғалыммен басталды, нәтижесінде электронды құрылғы ретінде - перцептрон түрінде жасалды. Алғашында нейрон тек логикалық нөл мен логикалық бірліктің сигналдарын ғана өндей алды, себебі ол биологиялық прототип негізінде жасалған еді, ал ол тек екі күйде ғана бола алады - қоздырылған немесе қоздырылмаған. Нейрон желілердің одан сайын дамуы мынаны көрсетті: олардың қолданылу аясын кеңейту үшін нейрон тек бинарлы сигналдармен шектелмей, олармен қатар үздіксіз (аналогты) сигналдармен де жұмыс жасауы қажет. Нейронның мұндай жалпылау анықтамасы Уидроу мен Хоффом ғалымдарымен жасалды, олар нейрон жүзеге асудың функциясы ретінде логистикалық қисықты қолдану мүмкіндігін ұсынды.

... жалғасы

Сіз бұл жұмысты біздің қосымшамыз арқылы толығымен тегін көре аласыз.