Машиналық оқыту алгоритмін құжаттарды топтау үшін қолдану

БЕЛГІЛЕУЛЕР МЕН ҚЫСҚАРТУЛАР 3
КІРІСПЕ 5
1 ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ 7
1.1 Жасанды интелектіге кіріспе 7
1.2 Сараптық жүйелер 15
1.3 Нейрондық желілердің негізгі түсініктері 23
1.4 Машиналық оқыту 36
2 МӘТІНДІ АВТОМАТТЫ ТҮРДЕ ТОПТАСТЫРУ 40
2.1 Автоматты түрде мәтінді топтастыратын әдістерге шолу 40
2.2 Мәтінді компьютерлік өңдеуге дайыдаудың негізгі амалдары 41
2.3 Морфологияны қолдану 42
2.4 TF*IDF 45
2.5 Сайт тақырыбын таңдау 47
2.6 Стеммер Портера 50
3 МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ ӘДІСТЕРІНЕ ШОЛУ 51
3.1 Байес әдісі 51
3.2 K.жақын көршілер әдісі 52
3.3 Rocchio classifier 53
3.4 Нейрондық желілер 54
3.5 Шешімдер ағашы 54
3.6 Буль функцияларын құру 56
3.7 Support Vector Machines 57
3.8 SVM іске асыру бағдарламалары 59
3.9 SVM параметрлерін оңтайландыру 59
ҚОРЫТЫНДЫ 61
ҚОЛДАНЫЛҒАН ӘДЕБИЕТТЕР ТІЗІМІ 64
Қосымша А 69
Ақпаратты классификациялау (шектелген жиын ішінде ақпараттың бөлшектерін бір немесе бірнеше санаттарға жіктеу) білімді ұйымдастырудың және ақпарат алмасудың дәстүрлі мәселесі болып табылады. Өте үлкен ақпараттық топтамаларда тек автоматты классификациялау туралы айтуға болады.
Бұл мәселені автоматтық процедуралар арқылы шешу үшін көптеген әдістер ұсынылды. Қазіргі таңдағы әдістерді принципиалды түрде бір-біріне ұқсамайтын екі классқа бөлуге болады: машиналық оқыту әдістері және мағлұматтарға негізделген әдістер (инженерлік тәсіл деп те атайды).
Машиналық оқыту әдістерін қолданған жағдайда классификаторды құру үшін алдын ала адаммен дайындалған құжаттар топтамасы қолданылады. Машиналық оқыту алгоритмы құжаттарды классификациялау процедурасын топталған текстер жиынын автоматты түрде анализ жасау арқылы құрады.
Білімге негізделген әдістерді қолданған жағдайда, құжатты белгілі бір топтамаға тіркеу сарапшының рубрикаторды анализ жасауы арқылы іске асырылады.
«Білімге негізделген әдістер» ұғымының шартты екенін атап өткен жөн. Мәтінді автоматты түрде классификациялау әдістерінің кез-келген түрі белгілі бір дәрежеде мәтіннің табиғи тілдегі қасиеттері жайлы білімді және әрбір топтамаға сәйкес мәтіндердің ерекшеліктері туралы білімді қолданады. Екі әдістер топтарының арасындағы принципалды айрмашылық ол, машиналық оқыту әдістері мәтіндердің оқыту топтамаларынан білімді алу үшін математикалық әдістерді пайдаланады, ал «инженерлік әдіс» топтамаға сәйкес мәтіндердің қасиеттері туралы сарапшылардың білімін пайдаланады. Эксперттің білімі ең бірінші бастапқы тәжірибеге сүйенеді, соның ішінде ертеректе оқылған мәтіндердің үлкен топтамасына, содан кейін топтастырылуға тиісті мәтіндер жиынына.
Қазіргі таңда жоғарыда көрсетілген мәтінді автоматты түрде классификациялау әдістерінің арасында, яғни машиналық оқыту және білімге негізделген әдістер арасында үлкен айырмашылық бар, ғылыми зерттеу жағынан да, тәжірибелік әдістер жағынан да.
Жұмыстың мақсаты. Бұл жұмыста классификация алгоритмдері қарастырылады. Адам санасы көлемді ақпаратты тез арада өңдей алмайды және оны өңдеуге міндетті емес, бұл мәселелерге барынша ЭЕМ мүмкіндіктерін қолдану керек.
Бұл мәселені шешу үшін келесі қадамдар жасалу керек:
 Мәтін қай тілде жазылғанын анықтау;
 Құжаттардың ұқсастығын анықтау;
 Алгоритм мәтіннен негізгі кілт сөздерді анықтау керек;
 Кілт сөздерді анықтау үшін Стеммер Портера алгоритмін қазақ тіліне бейімдеу (мысалы оқу, оқушылар, оқушыларға – түбүрі оқу сөзі);
 Кілт сөздерді анықтау барысында қате сөздерді n-gramm және «Левенштейн қашықтығы» алгоритмедерін қолдана отырып түзеу.
Бұл ғылыми жұмыс тек теория болып қалмай шынайы өмірде өз қолданысын табады деген үміттеміз.
Зерттеу әдістері. Есептің қойылымы мен шешімін зерттеу барысында жүйелік талдау, Шингл алгоритмы, Стеммер Портьера, Support Vector Machines әдістері қолданылды.
Зерттеу жұмысының ғылыми жаңалығы. Стеммер Портера алгоритмін қазақ тіліне бейімдеу, rector.kz ұстаздарға арналған ұлттық әлеументтік желінің жасалуы.
Зерттеу нәтижелерінің анықтылығы. Зерттеу нәтижелері, талаптары, қорытындылары қатал математикалық әдістермен, есептеу эксперименттерінің нәтижелерімен дәлелденген, республикалық ғылыми конференцияда, ғылыми басылымдарда жарияланған.
1 Воронцов, К.В. Вычислительные методы обучения по прецедентам. [Электронды ресурс]: http://www.ccas.ru/voron/download/Introduction.pdf
2 Курс «Машинное обучение» - [Электронды ресурс]: http://shad.yandex.ru/lectures/machine_learning.xml (дата обращения: 12.03.2014).
3 Профессиональный информационно-аналитический ресурс, посвященный машинному обучению, распознаванию образов и интеллектуальному анализу данных. [Электронды ресурс]: http://www.machinelearning.ru/ (дата обращения: 12.04.2014).
4 Классификация документов методом опорных векторов [Электронды ресурс]: http://habrahabr.ru/post/130278/ (дата обращения: 22.04.2014).
5 Агеев, М. С. Методы автоматической рубрикации текстов, основанные на машинном обучении и знаниях экспертов.[Мәтін] – Москва, 2004
6 Гасфилд , Д. Строки, деревья и последовательности в алгоритмах. [Мәтін] СПб.: Невский диалект, 2003.
7 Broder, A. On the resemblance and containment of documents. [Мәтін] Compression and Complexity of Sequences (SEQUENCES'97), pages 21-29. IEEE Computer Society, 1998.
8 Broder, A. Algorithms for duplicate documents. [Электронды ресурс]
http://www.cs.princeton.edu/courses/archive/spr05/cos598E/bib/Princeton.pdf
9 Сегалович, И. Принципы и технические методы работы с незапрашиваемой корреспонденцией. [Электронды ресурс]
http://company.yandex.ru/articles/spamooborona.html
10 Pugh, W. Detecting duplicate and near — duplicate files. [Электронды ресурс] http://www.cs.umd.edu/~pugh/google/Duplicates.pdf
11 1.Reuters-21578 [Электронды ресурс] (www.daviddlewis.com/resources/testcollections/reuters21578/).
12 Попов, И.В. Автоматизированная рубрикация энциклопедиче-ских статей [Мәтін] // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. Труды Межд. Семинара Диалог'2002 / Под ред. А.С.Нариньяни - М.: Н., 2002.
13 Wasson, M., Classification Technology at LexisNexis [Мәтін] // SIGIR 2001 Workshop on Operational Text Classification.
14 Journal of Economic Literature Classification System [Электронды ресурс] (www.aeaweb.org/journal.html).
15 Joachims, T., Text Categorization with Support Vector Machines: Learning with Many Relevant Features [Мәтін] // Proceedings of ECML-98, 10th European Conference on Machine Learning, 1998.
16 Лукашевич, Н.В., Представление знаний в системе автоматической обработки текстов [Мәтін] // НТИ. Сер.2. - 1997 - N3.
17 Лукашевич, Н.В., Автоматическое рубрицирование потоков текстов по общественно-политической тематике [Мәтін] // НТИ. Сер.2. - 1996. - N 10. - C.22-30.
18 Large Scale Hierarchical Text classification (LSHTC) Pascal Challenge http://lshtc.iit.demokritos.gr/
19 Sebastiani, F.: Machine learning in automated text categorization, ACM Computing Surveys, vol. 34, pp. 1-47, 2002 [Электронды ресурс] http://nmis.isti.cnr.it/sebastiani/Publications/ACMCS02.pdf
20 Дунаев, Е. В. Автоматическая рубрикация web-страниц в интернет-каталоге с иерархической структурой / Е. В. Дунаев, А. А. Шелестов // Интернет-математика 2005. Автоматическая обработка веб-данных. - М., 2005. - С. 382-398 [Электронды ресурс] http://elar.usu.ru/bitstream/1234.56789/1419/1/IMAT_2005_20.pdf
21 Cancedda, N. Renders “Word-Sequence Kernels”, [Мәтін] Journal of Machine Learning Research 3, 2003.
22 Goutte, C. “A Probabilistic Interpretation of Precision, [Мәтін] Recall and F-score, with Implication for Evaluation”, ECIR’05, 2005.
23 Leslie, C. “Fast Kernels for Inexact String Matching”, [Мәтін] Proceedings of COLT/Kernel Workshop, 2003.
24 Кормен, Т. “Алгоритмы: построение и анализ” [Мәтін] , МЦНМО, 2000.
25 Иванов, В. “Расширение представления документов при поиске в Веб” [Мәтін] , Труды RCDL2002, 2002.
26 Агеев, М.С. Поддержка системы автоматического рубрицирования для сложных задач классификации текстов. [Мәтін] // Труды 6-ой сероссийской научной конференции «Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции» - RDCL2004, Пущино, Россия, 2004
27 Агеев,М.С. Экспериментальные алгоритмы поиска/классификации и сравнение с «basic line». [Мәтін] // Труды второго оссийского семинара по оценке методов информационного поиска. Под ред. И.С. Некрестьянова - Санкт-Петербург: НИИ Химии СПбГУ, 2004, C.62-89
28 Агеев,М. Официальные метрики РОМИП’2004 [Мәтін] // Труды второго российского семинара по оценке методов информационного оиска. Под ред. И.С. Некрестьянова - Санкт-Петербург: НИИ Химии СПбГУ, 2004, C.142-150.
29 Андреев,А.М. Автоматическая классификация текстовых документов с использованием нейросетевых алгоритмов и семантического анализа [Мәтін] - Санкт-Петербург: НИИ Химии СПбГУ, 2004, C.62-89
30 Шабанов,В.И. Метод классификации текстовых документов, основанный на полнотекстовом поиске [Мәтін] // Труды первого российского семинара по оценке методов информационного поиска. Под ред. И.С. Некрестьянова - Санкт-Петербург: НИИ Химии СПбГУ, 2003
31 Sebastiani, F. Proceedings of the 11th Annual Symposium on Combinatorial Pattern Matching. [Мәтін] – 2000
32 Ландэ Д.В. Основы интеграции информационных потоков. [Мәтін] – К.:Инжиниринг, 2006.
33 Sebastiani, F.An Introduction to Dependency Grammar [Мәтін] , Ralph Debusmann Universit•at des Saarlandes,Computerlinguistik, 2000
34 Bektaev, K.B. Language Statistics [Мәтін] , Alma-Ata, 1972
35 Шарипбаев, А.А Интеллектуальный морфологический анализатор, основанный на семантических сетях, и др.труды конференции [Мәтін] Open Semantic Technologies for Intelligent Systems ,2012
36 Altenbek, G. Kazakh Segmentation System of Inflectional Affixes [Мәтін] , Wang Xiao-long ,2010
37 Рахимова, Д.Р. Анализ формальных грамматик [Мәтін] , труды Международной конференции студентов и молодых ученых "Мир Науки", 2011
38 Joakim, N Dependency Grammar and Dependency Parsing, [Мәтін] , 2008
39 Абдурахманов Н.М. Қазақ тіліндегі мәтіндерді өңдеудің кейбір аспектілері. [Мәтін] // «Қоғамды ақпараттандыру» III Халықаралық ғылыми-практикалық конференция.
40 Воронцов, К. В. Комбинаторная теория надёжности обучения по прецедентам [Мәтін] : Дис. док. физ.-мат. наук: 05-13-17.— Вычислительный центр РАН, 2010.
41 Barinova, O., On detection of multiple object instances using hough transforms. [Мәтін] //In: CVPR. (2010)
42 Rodner, E. One-Shot Learning of Object Categories Using Dependent Gaussian Processes [Мәтін] // Lecture Notes in Computer Science. 2010.
43 Su, Y. Adaptive generic learning for face recognition from a single sample per person [Мәтін] // Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2010.
44 Курс "Введение в компьютерное зрение": Машинное обучение и классификация, [Электронды ресурс] http://courses.graphicon.ru/files/courses/ vision/2010/cv201006.pdf.
45 Christoph, L. Kernel Methods in Computer Vision. Microsoft Computer Vision School [Мәтін] , Moscow, 2011.
46 Babalola, К. O., Cootes T. F. Using Parts and Geometry Models to initialise Active Appearance Models for Automated Segmentation of 3D Medical Images [Мәтін] // Proc. IEEE Int. Symp. on Biomedical Imaging (ISBI). 2010.
47 Cai, K., Automatic 3D Whole Heart Registration-Based Segmentation Using Mutual Information and B-Splines [Мәтін] // International Journal of Advancements in Computing Technology(IJACT). 2011.
48 Kaynig, V. Neuron geometry extraction by perceptual grouping in ssTEM images [Мәтін] // Proceedings of CVPR. 2010.
49 Yang, F., White matter lesion segmentation based on feature joint occurrence probability and hi2 random field theory from magnetic resonance (MR) images [Мәтін] // Pattern Recognition Letters. 2010.
50 Cooper L. A. Digital Pathology: Data-Intensive Frontier in Medical Imaging [Мәтін] // Proceedings of the IEEE. 2012.
51 Gavrishchaka, V., Robust algorithmic detection of the developed cardiac pathologies and emerging or transient abnormalities fromshort periods of RR data [Мәтін] // Proceedings of CMLS. Vol. 1371 - 2011.
52 Senyukova, O., Diffuse Axonal Injury Lesion Segmentation Using Contouring Algorithm [Мәтін] // Proceedings of GraphiCon. 2011
53 Сенюкова, О., Выделение областей интереса на основе классификации изолиний [Мәтін] // Программные продукты и системы. 2012.
54 Апальков И.В., Архивирование изображений на основе стандарта 1РЕ02000 с возможностью распознавания лиц [Мәтін] // Тр. ЬХУ науч. сессии, посвященной Дню Радио. Москва, 2010.
55 Шмаглит, Л.А., Использование информации о цвете в алгоритме выделения лиц на изображениях [Мәтін] // Материалы 20-й Международной Конференции по Компьютерной Графике и Зрению «ГрафиКон'2010», 2010
56 Голубев, М.Н. Устранение ложных срабатываний в алгоритме выделения лиц на изображении [Мәтін] // Докл. 12-й междунар. конф. «Цифровая обработка сигналов и ее применение» (Б8РА-2010), Москва, 2010.
57 Волохов В. Удаление аддитивного белого гауссова шума из цифровых изображений на основе анализа главных компонент [Мәтін] // Тр.конф. ГрафиКон'2010, 2010
58 Голубев M.H., Исследовательская среда PicLab.Signage.Demo: обзор возможностей [Мәтін] // Тр. LXVI науч. сессии, посвященной Дню Радио. Москва, 2011
59 Баженов Л.Б. Интеллект и машина, изд. [Мәтін] "Знание", М., 1973.
60 Бердяев, Н.А. Человек и машина [Мәтін] , Вопросы философии, 1989, N2.
61 Вычислительные машины и мышление [Мәтін] . М., "Мир",
62 Кибернетика и философия [Мәтін] . АН Латвийской ССР, изд. "Зинатне", 1977.
63 Клаус, Г. Кибернетика и философия [Мәтін] , М., "Иностранная литература", 1963.
64 Моисеев, Н.Н. Компьютеризация, ее социальные последствия [Мәтін] , Вопросы философии, 1987, N9.
65 Системно-кибернетические аспекты познания [Мәтін] . АН Латв. ССР, изд."Зинатне", 1985.
66 Шалютин, С. Искусственный интеллект [Мәтін] . М., 1981.
67 http://sozdik.kz/ [Электронды ресурс]
68 Ахметов, К. Есептеу техникасы және программалау [Мәтін] : Оқулық / К. Ахметов. - Алматы: Кайнар, 1996. - 352 бет.
69 Шәріпбаев, А.Ә. Қазақ тілі терминдерінің салалық ғылыми түсіндірме сөздігі: Информатика және компьютерлік техника [Мәтін] / Шәріпбаев А.Ә., Бөрібаев Б.Б. және т.б. – Алматы: «Мектеп баспасы» ЖАҚ, 2002. – 456 бет.
70 Құсайынов, А. Қазақша-орысша, орысша-қазақша терминологиялық сөздік: Информатика және есептеуіш техника [Мәтін] / Жалпы редакциясын басқарған профессор– Алматы: Республикалық мемлекеттік “Рауан” баспасы, 1999. – 304 бет.
71 Бөрібаев, Б.Б. Информатика терминдерінің түсіндірме сөздігі [Мәтін] / Б.Б. Бөрібаев, Е. Балапанов, А. Есжанов. – Алматы, 2000. – 256 бет.
72 Аладьев В.З. Основы информатики [Мәтін] : Учебное пособие. / В.З. Аладьев, Ю.Я. Хунт, Шишаков. – М.: ИИД «Филинъ», 1999. – 544 с.
73 Шафрин Ю. Информационные технологий [Мәтін] . / Ю. Шафрин. – М.: Лаборатория Базовых Знаний, 1998. – 704 с.
74 Хомоненко А.Д. Основы современных компьютерных технологий [Мәтін] : Учебное пособие / Под ред. Проф. Хомоненко А.Д. – СПб.: КОРОНА принт, 1998. – 448 с.
        
        ҚАЗАҚСТАН РЕСПУБЛИКАСЫНЫҢ БІЛІМ ЖӘНЕ ҒЫЛЫМ МИНИСТРЛІГІ
СЕМЕЙ қаласының ШӘКӘРІМ атындағы МЕМЛЕКЕТТІК УНИВЕРСИТЕТІ
Физика-математикалық ... және ... ... ... «Информатика» мамандығы
бойынша магистерлік диссертация
МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ АЛГОРИТМІН ҚҰЖАТТАРДЫ ТОПТАУ ҮШІН ҚОЛДАНУ
Орындаған___________________ Искаков Р. О.
(қолы, күні)
Ғылыми ... ... ... Г. ... ... жіберілді:______________
(күні)
Кафедра меңгерушісі____________ Абишова А.А.
(қолы, күні)
Семей – 2015 ж.
РЕФЕРАТ
Диссертация 73 бет, 28 сурет, 31 формула, қолданылған ... ... ... ... ... SVM, мәтінді өңдеу, жасанды интелект,
әлсіз жасанды ... ... ... ... ... ... жұмыста мәтінді өңдеу мәсілісі жанжақты зерттелген. Басты нәтиже
ол Стеммер Портера алгоритмі қазақ тіліне ... ... ... ... ... әдістерін қолданған жағдайда классификаторды
құру үшін алдын ала адаммен дайындалған құжаттар топтамасы ... ... ... ... ... ... текстер жиынын автоматты түрде анализ жасау арқылы ... ... ... ... ... құжатты белгілі бір
топтамаға ... ... ... ... ... ... ... МЕН ҚЫСҚАРТУЛАР
|АТ |- ... ... ... |- ... ... есепиеуіш машина ... |- ... ... ... тілі ... |- |жасанды интеллект ... |- ... ... ... ... |- |жасанды ... желі ... |- ... қоры ... |- |мәліметтер қорын басқару жүйелері ... |- ... жүйе ... |- ... ... ... |- ... ... ... ... МЕН ҚЫСҚАРТУЛАР 3
КІРІСПЕ 5
1 ... ... ... ... интелектіге кіріспе 7
1.2 Сараптық жүйелер 15
1.3 ... ... ... түсініктері 23
1.4 Машиналық оқыту 36
2 МӘТІНДІ АВТОМАТТЫ ТҮРДЕ ... ... ... ... ... ... әдістерге шолу 40
2.2 Мәтінді компьютерлік өңдеуге дайыдаудың ... ... ... Морфологияны қолдану 42
2.4 TF*IDF 45
2.5 Сайт ... ... ... ... Портера 50
3 МАШИНАЛЫҚ ... ... ШОЛУ ... ... әдісі 51
3.2 K-жақын көршілер әдісі ... Rocchio ... ... ... ... 54
3.5 Шешімдер ағашы 54
3.6 Буль функцияларын құру ... Support Vector Machines ... SVM іске ... ... ... SVM параметрлерін оңтайландыру 59
ҚОРЫТЫНДЫ 61
ҚОЛДАНЫЛҒАН ӘДЕБИЕТТЕР ТІЗІМІ 64
Қосымша А ... ... ... жиын ... ... бір ... бірнеше санаттарға жіктеу) білімді ұйымдастырудың
және ақпарат алмасудың дәстүрлі мәселесі болып ... Өте ... ... тек автоматты классификациялау туралы ... ... ... процедуралар арқылы шешу үшін ... ... ... ... әдістерді принципиалды түрде бір-біріне
ұқсамайтын екі классқа бөлуге ... ... ... әдістері және
мағлұматтарға негізделген әдістер (инженерлік тәсіл деп те атайды).
Машиналық оқыту әдістерін қолданған жағдайда ... ... ... ала ... дайындалған құжаттар ... ... ... ... ... ... ... текстер жиынын автоматты түрде анализ жасау арқылы ... ... ... ... жағдайда, құжатты белгілі бір
топтамаға тіркеу сарапшының рубрикаторды ... ... ... ... негізделген әдістер» ұғымының шартты екенін атап өткен жөн.
Мәтінді автоматты түрде ... ... ... ... бір дәрежеде мәтіннің табиғи тілдегі қасиеттері жайлы білімді және
әрбір топтамаға сәйкес мәтіндердің ерекшеліктері туралы білімді ... ... ... ... принципалды айрмашылық ол, машиналық
оқыту әдістері мәтіндердің оқыту ... ... алу ... ... ... ал ... ... топтамаға сәйкес
мәтіндердің қасиеттері туралы сарапшылардың білімін пайдаланады. Эксперттің
білімі ең бірінші бастапқы ... ... ... ішінде ертеректе
оқылған мәтіндердің үлкен топтамасына, содан кейін топтастырылуға тиісті
мәтіндер жиынына.
Қазіргі ... ... ... ... ... ... әдістерінің арасында, яғни машиналық оқыту және ... ... ... ... айырмашылық бар, ғылыми зерттеу жағынан
да, тәжірибелік әдістер жағынан да.
Жұмыстың мақсаты. Бұл ... ... ... Адам ... ... ... тез ... өңдей алмайды және
оны өңдеуге міндетті емес, бұл мәселелерге ... ЭЕМ ... ... мәселені шешу үшін келесі қадамдар жасалу керек:
– Мәтін қай тілде жазылғанын анықтау;
– Құжаттардың ұқсастығын анықтау;
– Алгоритм мәтіннен негізгі кілт сөздерді ... ... Кілт ... ... үшін Стеммер Портера алгоритмін ... ... ... оқу, ... ...... оқу
сөзі);
– Кілт сөздерді анықтау барысында қате сөздерді n-gramm ... ... ... ... ... түзеу.
Бұл ғылыми жұмыс тек теория болып қалмай шынайы ... өз ... ... ... ... Есептің қойылымы мен шешімін зерттеу ... ... ... ... Стеммер Портьера, Support Vector Machines
әдістері қолданылды.
Зерттеу жұмысының ғылыми жаңалығы. Стеммер Портера алгоритмін қазақ
тіліне ... ... ... ... ұлттық әлеументтік желінің
жасалуы.
Зерттеу нәтижелерінің анықтылығы. Зерттеу нәтижелері, талаптары,
қорытындылары ... ... ... ... ... ... ... ғылыми конференцияда, ғылыми
басылымдарда жарияланған.
ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ
1 Жасанды интелектіге ... ... ... ... Ол ... ... ... және шығармашылыққа деген ынта болама? Ол ... ... әлде ... ... Бұл ... көптеген уақыт бойы ғалымдар
арасында талқыланып келеді.
1955 жылы ең алғашқы ... ... ... ... ... ұғымы ұсынылды. Яғни, сол кездегі ғалымдардың болжамы бойынша 5-
10 жылдың ішінде жасанды интеллект адам ... ... ... ... ... ... ... деп болжады. Қазіргі жағдайда, бұның бәрі
біраз кешірек жүзеге асырылды, бірақ дегенмен ... ... қол ... кету ... кейбір сол кезде жеңіл, оп -оңай болып көрінген мәселелер
әлі күнге дейін өз шешімін таппай отыр, ... ... ... ... текстерді бір тілден екінші тілге мағынасын жоғалтпай аудару және ең
бастысы шынайы жасанды интеллект жасау. Яғни, ... бұл ... ... ... ... органдарының, өйткені көптеген қаражат
жұмсалып нәтиже мардымсыз болды.
Жасанды интеллекттің мәселесі қазіргі кезеңде ең маңызды ... ... ... ... ... көп-ақ. Ол жөнінде
ізденушілердің қатарына кибернетиктер, ... ... ... ... ... Осы жасанды интеллект
мәселелерін шешу арқылы ғылыми дамудың көптеген проблемалары шешімін табады
[1]. Бұл ... ... ... мен ... ... есептер шешіліп жатады. Дәл осы тұста пәнаралық зерттеулер туындап,
олардың жаңа бағыттары айқындалып жатады.
Қазіргі ғылыми жетістіктер арқылы адам ... ... ... яғни ... ... белгілі. Жаңа есептеу машиналары
әлі де жеткілікті дамымаса да ... ... Адам ... ... асып ... ... анық. Жасанды нейронды желілер күрделі
басқару ... және ... ... ... ... Тіпті
автопилотты да осы жасанды интеллект арқылы жасауға қол ... ... ... интеллекттің зерттелуі арқасында компьютерлер шахматы
едәуір жақсы ойнауға кірісті.
Экономикаға қатысты проблеманың бірі – қаражаттық ... ... жүйе ... ... да, сондықтан математикалық модель құру
негізінде олардың тәртібінің динамикасын баяндау ... ... ... жоқ [2]. Бұл ... модельдердің тым жеңілдеуімен және ... ... ... ... экономикалық жүйелердің әсер ... ... ... түсіндіріледі. Нейрондық жүйелерді пайдалану
ерекшелігі ... ... ... аз мінездемелерге сүйеніп қандай да
болмасын процессте заңдылықтарды таба ала білуде.
Жасанды интеллект ұғымы сан ... ... ең ... аспектілерін
бөліп көрсетуге болады. Біріншіден, жасанды интеллект дегеніміз ... ... ... ... тәсілдер арқылы зерттей алатын жүйе.
Екіншіден, интеллект өз алдынан шыққан ақпаратты өңдей алады, сол ... ... ... ... ... табу ... де ... отыр. Үшіншіден, міндеттердің шешудің интеллектуалды жүйелер арқылы
шешетін көптеген тәсілдері бар деген сөз. Төртіншіден, жасанды ... бір ғана ... ... алуы ... ... ... ... жеңілдетеді.
Бірақ кейбір ғалымдар жасанды интеллект жасаудың мүмкін ... ... ... ... ... жасау саласындағы Жан-жақты
іздену қазіргі ғылымда кең етек ... ... екі ауыз ... ... ... ма? ... ... – бұл өмірлік тәжірибе. Тосын көзқарас па? ... ... арғы шығу тегі ... ... ... сөзінен туындайды, әдепкіде
интеллигент деп тек ой еңбегімен айналысушыларды ғана атайтын.
Интеллектті белгілі міндеттерді, ... шешу ... ... ... деуге де болады. Ал ... ... ... ... атқарудан тұрады емес пе?! Интеллект белгілі міндеттер
мен қатар белгісіздерін де ... ... ... алу да ... бір ... ... интеллект деген
терминнің өзі сан салалы. Ал ... ... ... дегеніміз қандай
нәрсе?
Соңғы отыз жыл төңірегінде осы жасанды интеллект туралы небір ойлар
айтылып, небірі ұмыт та ... ... ... ... ... ... ... ұқсаған немесе өздері атқаратын жұмыстарды ьтиімді де
аз күш пен уақыт жұмсап бітіре алатын зат ... ... ... ... ... жақындата айтар болсақ басыбайлы құл, құл болған да да
анау-мынау құл емес ол ең ... ... бірі ... Эзоп ... ақын)
тәрізді біреу. Бұл менің көз алдымызға елестету үшін айтқан теңеуім ғой.
Әрине Адам кез ... ... ... оны қорытып ойланады. Мүмкін ол
ақпараттан соң ол іске көшер немесе тіпті ... те. ... ... ... ...... енгізілген. Ал жасанды нейрожелі
дегеніміз сонда жасанды интеллектті түзетін немесе ... ... ... ... ... – нерв ... ... Олар бір-бірімен байланысып,
бірігеді.
Жасанды нейронды желілер келешекте адам миының кейбір ... ... деп ... ... бұл өз ... Адам ... терең
тұңғиықтарына бой сілтеуге көмегі де тиер деп ... ... ... анна ... ... ... компьютерлік ғылымның пайда болуынан бастап Жасанды ... оның ... ... ... ... Лампалы компьютерлерден бастап
бүгінгі екі ядролы микропроцессорлар кезеңіне ... осы ... ... ... ... айналған. Қазіргі кезде Жасанды интеллект ... қана ... ... ... қоймайды, ол тіпті когнитивтік
психологияға да қатысты ... ... Яғни ... ... ... ... ... де қатысы бар деген сөз. Когнитивтік
психологияда 1956 жылдан ... жыл ... ... Бұл жылы ... және Остин «Ойлауды зерттеу», Хомский – «Тілді сипаттаудың ... ...... сан жеті қосылған-алынған екі», Ньюелл және
Саймон – «Машиналардыі логикалық теориясы» атты ғаламат ... ... Міне ... интеллекттің әсер етуші саласы да ... ... ... біздер өзімізге түсініктілеу компьютерлерге оралайық.
Қазіргі компьютермен шахмат ... ... бе? Ал ... ... ше? Картаның неше түрін ойнауға болады. Барлық жағдайда ұтуыңыз
қиын мәселе. Яғни ол ... ... ... ... ... ... де ... береді. Демек ойланады деген сөз. Бұл ... ... өзі емес пе? ... адам ... сезімі жоқ та шығар,
бірақ қазір иісті де компьютер сезетін болды.
1946 жылы алғаш пайда ... ... ... ... негізінде
жұмыс істейтін, үлкен залдарда орналасқан, ... ... ... ... 1948 ... өзінде-ақ электрондық шамдар шағын электрондық
аспаптармен-транзиcторлармен ... ... ... ... ... ... 100 есеге дейін төмендеді.
70 жылдар соңында интегралдық схемалардан немесе чиптерден ... шыға ... мен ... ... ... байланыстар бір
пластинада орналасқан). Осындай микропроцессорлардың ... ... ... ... ... ... ... басталғанының алғашқы белгісі болды.
Алғашқы есептеу жұмыстарын автоматтандыруға арналған ЭЕМ-дер күннен
күнге артып келе жатқан информация ағынымен жұмыс ... өте ... ... ... ... ... тек ... үйретілегн адамдар ғана жұмыс
істеді, бірақ онша дайындығы жоқ ... ... ... ... ... арналған машина жасау қажеттілігін тудырды.
70 жылдар ... ... ... компьютерлер деп аталған
микрокомпьютерлер шықты. Олардың мүмкіндіктері шектеулі болатын, тек ойнау
үшін және ... ... теру үшін ғана ... ... ... тұрмыстық компьютерлердің етек алғаны сондай
оларды сусын шығаратын фирмаларда (Coca-cola) жасай бастады.
Дегенмен ... ... ең ... ... ... 1981 ... ... жасаған, кейіннен «дербес компьютер» деп ... ... ... ... ... ... осы атау ... компьютерлер тобының жалпы аты
есебінде тұрақталынып қалды.
Бұл күнде ЭЕМ ... ... ең ... ... ... ... электрониканың компютердің жаңа түрін - жеке пайдаланатын
дербес компютерлерді көптеп ... жол ... Ол ... ... ... т.б. ... ... бастады [3].
Мұндай компьютерлерді оқуда, жұмыста, ойнау үшін, тағы да ... ... ... ... Осы ... өндіріспен жобалау ісінде,
ғылыми-зерттеу істері мен білім беруде миллиондаған адамдардың жұмыстарының
мазмұны мен орындалуын түбегейлі ... ... ... ... ... ... өндірістің автоматтандырылған технологиясын жасауға
мүмкіндіктер ашып береді. Оның үстіне, сол технология ... ... жаңа ... ... және ... ... ... XXІ ғасырдың басында есептеу машиналары "адамсыз" жұмыс
атқара алатын өндіріс технологиясын жасау мүмкіндіктерін беріп ... ... ... ... ... ... ... бәрін
роботтар орындайды да, адамдардың рөлі ... ... ... ... және ЭЕМ ... мен жаңа ... жасау істерін жобалау
ғана болып қалады.
Бүгіннің өзінде-ақ көптеген қызымет салаларында ЭЕМ-дерді пайдалану
адамдарға информацияны ... ... және ... жұмыстарын оңайлатып
жобалау және ғылыми-зерттеу жұмыстарын жылдам жүргізуге мүмкіндік береді.
ЭЕМ-дер мектептерге келе ... олар ... мен ... ... ... ... басқа да пәндерді оқып үйрену ісіне көмек береді.
ЭЕМ-нен қарым-өқатынас жасау және ... өз ... ... ... ... ... қаламсаппен сауат ашқаны сияқты, алдыңғы ... ... үшін ең ... зат ... ... ... ... жұмыста тиімді пайдалану белгілі бір мәдинет иесі болуды талап
етеді, яғни ол мәдениеттіліктің ... ... ... Ол үшін ... ... жақсы білу қажет, олар: (есептерді) айқын түрде қоя
білу, оларды шешудің жоспарын жасау және ЭЕМ-ге түсінікті түрде жазу; ... ... ... ... білу мен ... ... ... әрбір адамның ... ... ... ... Мұндай
мәдениеттілікті игеру логика мен ... ... ... ... тіреледі
[4].
«Жасанды интеллект» ұғымына әртүрлі мағына кіреді – логикалық немесе
кез келген есептеу ... шеше ... ... ... ... ... ... интеллектуалды жүйелерге жатқызылатын тек қана адам
ғана шеше алатын міндеттер кешеніне дейінгі аралықты алып ... ... ... дегеніміз не екендігін анықтауды біздер лингвистер мен
философтарға қалдыра тұрып, өз ... ... ... ... ... соны бейнелей алатын жүйелерді сипаттап көрелік.
Алдымен нағыз инттеллектті ... ... Ол үшін ... ... ... ... блок ми қабығының қуатын ғана қамтамасыз етедi. Ал,
ендi әңгiме ... ... блок ... ... ... ... ... мен синтезiне байланысты iс атқарып, адамға ... ... ... ... және ... Оның ... бас миы қабығының ... ... ... ... ... ... бiрiншi блокта жоқ арнайы қызметтiк сипатқа ие. ... ... ... ми ... есiту және сезу сигналдарын қабылдайды,
өңдеп, бекiтедi, алынған тәжiрибенiң iздерiн есте ... Бұл ... ... ... ... ... деп қарастырса болады.
Осы бөлiктердiң көрумен байланыстысы желке, ... ... ... сезiмдiктерi төбе, еңбек аймағында орналасқан.
Қабылдаушы ... ... ... осы ... ... осы ... ... жатқан көру, есту және сезу ақпараттары жiктеледi,
"тiркеуге" алынады. Бұл зонада ... ... ... бас ... ... ... Шеткi сезiм органдарынан талшықтар жетiп, ... ... ... алғашқы немесе құрастырушы аймақ деп аталады
да, осы құрастырушы аймақпен жанасып, қабысатын ми ... ... ... ... ... түзушi аймақтар аталған.
Сезiмдiк қабықтың алғашқы аймақтары арнайы қызметтiк ... ... ... ... талдайды, яғни келiп түскен ақпаратты мәндi бөлiктерге
бөлшектесе, қабық бөлiктерiнiң екiншi, туынды зонасы бiрiктiру ... ... ... ... ... ... ... блок аппараттары алғашқы және екiншi бөлiктермен шектелмей,
олардың жоғарысына қабықтың үшiншi зона тетiктерi ... Бас ... ... ... тек ... ғана ... ... ми қабығы
құрылымдарының бiрi. Қабықтың үшiншi аймағы ұзақ дамудан ... де, ... ... ... ... ... ... бiрiктiру оның
негiзгi қызметi. Бұл ... ... ... ... шалдығуы
немесе әншейiн шаршауынан адам ... ... ... ... ... ... ... бiрлiгiн жасап, қорытынды шешiм таба алмай, ... ... ... (кеңiстiкте оңды-солын ажырата алмайды, күрделi
грамматикалық байланыстарды түсiнбейдi, көп ... ... ... ... ... заманғы ғылым мен техниканың, экономиканың, ... ... ... зор қарқынмен дамуын есептеу машиналарынсыз көзге
елестету қиын. Өйткені жоспарлы шаруашылық есепсіз ... ... ... ... табу ... Міне, сондықтан да есеп
жүргізу біздің қоғамдық өмірімізде басты орын ... ... ... ... ... ... техникасы мен прибор жасау, бүкіл информатика
индустриясы ... ... Олар ... ... ... ... жүйелердің тиімділігіне шешуші ықпал жасайды».
Бұл мәселенің барынша нақты қойылып отыруының үлкен мәні бар. ... ... ... ... есептеу жұмыстары орындалып отырады. Ғылыми-
техникалық прогрестің қарқынды дамуына байланысты атқарылатын есептеу
жұмыстарының ауқымы ... да өсе ... Бұл ... ... ... ... ... қалмай, оны жүргізу үшін адам баласының қабылдап ... ... ... ... ... ... да
қатысты болып отыр.
Қажетті есептеу жұмыстарын тез әрі мінсіз ... ... ... ... ... ... ... біраз бөлігін пайдалану
керек. Ал жоспарлау кезінде бір ғана ... ... ... ... ... ... ішінен ең тиімдісін таңдап ... ... бұл оңай ... ... ... шешу үшін ... ... амал орындауға
тура келеді. Сондықтан да барлық есептеу, информацияларды өңдеу т. ... ... есеп ... машиналарға жүктеу қажеттігі айтпаса да
белгілі.
Осыларды ескеріп, жастардың компьютерлік сауаттылығын қамтамасыз ету
және оқу ... ... ... ... ... ... ... орта оқу орындарында «Информатика мен есептеу техникасының
негіздері» курсын енгізілді. Бұл — ... ... ... ... ... отырғандығының белгісі.
Ғылым мен техника дамуына байланысты есептеу жұмыстарының қажеттілігі
артып, оны жеңілдету үшін арнайы ...... ... ... ... кестелер шығарыла бастады. Бірақ үстіміздегі ғасырдың
40 жылдарында, ядролық физиканың даму ерекшеліктеріне ... ... ... көптеген материалдық ресурстарды және адамның тікелей
араласуын ... ете ... ... ... жобасын" (АҚШ-тағы атом
бомбасын жасау) іске ... ... ... ... 600 адам ... ... ... есептеумен айналысып, қалғандары сол жұмыстың
дұрыстығын тексеріп отырды.
XX ғасырдың ортасында информацияны өңдеуді ... ... ... ... талаптарға сай) электрондық техника мен
технологияның қарқынды дамуына себепші болды [6].
Электроника ... ... ... ... ... ... машиналар (ЭЕМ) деп атала бастады.
1946 жылы алғаш пайда болған ЭЕМ-дер электрондық шамдар ... ... ... залдарда орналасқан, көлемді электрондық жабдықтар
болатын.
Бірақ 1948 жылдың өзінде-ақ электрондық шамдар ... ...... алмастырылып, компьютерлердің бұрынғы жұмыс
өнімділігі сақталынғанмен, көлемі жүз есеге ... ... ... ... ... ... ... чиптерден жасалған
мини-ЭЕМ-дер шыға бастады (транзисторлар мен олардың ... ... бір ... ... ... ... ... схемадан – БИС элементтерінен тұратын) шығуы
дербес компьютерлер заманының ... ... ... ... ... ... автоматтандыруға арналған ЭЕМ-дер күннен
күнге артып келе жатқан информация ағынымен жұмыс істеуде өте ыңғайлы құрал
болып шықты.
Бастапқы ... ... тек ... ... ... ғана ... ... онша дайындығы жоқ адамдардың компьютерді пайдалану
мұқтаждығы маман еместерге арналған машина ... ... ... ... ... ... ... компьютерлер деп аталған
микрокомпьютерлер шықты. Олардың мүмкіндіктері шектеулі болатын, тек ... және ... ... теру үшін ғана ... 70 ... ... компьютерлердің етек алғаны сондай, оларды ... ... да (Coca Cola) ... ... ... дамуындағы ең елеулі оқиға болып 1981
жылы ІBM фирмасы жасаған, кейіннен "дербес ... деп ... ... ... ... ... жағдай біраз басқаша, батыс ғалымдарында өте үлкен серпіліс
байқалады. Тіпті жасанды интеллект саласында сингулярлық ... жаңа ... ... ... ... ... ... бойынша 2030 жылдары супер
интеллект пайда болады, ол супер интеллект өзін-өзі ары қарай ... ары ... ... ... ... түседі, яғни
экспонцианалды өседі. 1-суретте сингулярлықтың экпонционалды өсетінін көріп
отырмыз.
Сурет 1. Сингулярлық
Бірақ ол кезде адамзат ... ... ... ... ... дамып
жатқанын түсіне алмайды және ары қарай не ... ... ... Яғни
ғылымның қысқа уақыт ішінде қарқынды, экспоненциалды дамуын сингулярлық
даму деп ... ... ... да бұл ... ... ... болу
керек. Әзірше әлсіз жасанды интеллект (Weak AI) көп ... ие ... ал ... ... ... (Strong AI) әлі зерттелуді. XX ғасырдың 50-
жылдарынан бастап мықты жасанды интеллект жасау барысында пайда болған ... ... ... ... көп ... ... Әлсіз жасанды
интеллекттің басты мақсаты ол жеке бір салады сараптамашы қызметкерді
алмастыру [7]. ... ... ... жасанды интеллект үлкен сұранысқа ... ... ... қаржы, банктік салаларда. Егер нақтырақ айтатын
болсақ келесідей программалар жүзеге асырылып ... ... ... және ... ... ... ... миллион
километр қашықтықта орналасқан Remote Agent программасы ең алғашқы
автономды жоспарлау жүйесі болды. Оның ... ... ... ... ... басқару болып табылады. Remote ... ... ... ... мақсаттарға сәйкес жоспар құрып,
сол жоспарды орындау барысында космостық аппаратты бақылап ... ... ... IBM компаниясының Deep Blue программасы ең ... ... әлем ... ... ... 3,5:2,5 ұпаймен жеңді.
Каспаровтың айтуы бойынша, ол ойын барысында «интеллектің жаңа ... ... IBM ... акциялары 18 миллиардқа өсті.
– Автономды басқару. Alvin компьютерлік көру жүйесі жол ... ... ... ... ... ... Қазіргі таңда медициналық диагностикалық программалар
көптеген салалар бойынша тәжірибелі дәрігерлер деңгейіне ... ... ... IBM компаниясының Watson программасы ... ... ... ... өкпе ... ... ұшыраған
пациенттерге дәрігерлер тарапынан берілетін ... ... 50% ... Watson программасы 90% пайыз дұрыс нәтиже
береді.
– Тілді түсіну және есептерді ... 2011 жылы IBM ... Jeopardy ... екі ... ... ... жасанды интеллектінің қазіргі таңдағы кейбір мысалдары ғана.
Әлсіз ... ... ... бір ... ол ... оқыту
(машинное обучение). Машиналық оқыту өзі үйрене алатын модельдерді жасау
әдістерін және сол ... ... және ... алгоритмдерін қарастырады.
Оқытудің екі түрі бар. Прецеденттер бойынша оқыту, немесе индуктивті оқыту,
эмпирикалық ... ... ... ... ... негізделген [8].
Дедуктивті оқыту сарапшы білімін формализациялау және оны компьютерге ... ... ... ... Дедуктивті оқыту экспертті жүйелерге
жақын, сондықтан машиналық оқыту және ... ... ... синонимдер
болып табылады. Машиналық оқыту келесі пәндер ... ... ... ... ... және ... ... Сонымен қатар өзіне тән эффективті есептеу, артығымен ... ... ... ... ... көптеген
әдістері классикалық статистикалық әдістерге балама ретінде дамытылды.
Көптеген әдістер мәліметтердің ... ... (Data ... ... ... ... арқылы келесі мәселелерді шешуге болады:
классификация, кластеризация, регрессия және т.б.
2 Сараптық жүйелер
Жасанды интеллект ол 20 ... ... ... кибернетиканың,
лингвистиканың, психология және программалаудың түйісінде дүниеге ... жаңа бір ... ... интеллектінің негізгі мақсаты ... ... ... ... ... ... ... және алгоритмдік моделдеу.
Жасанды интеллект облысындағы ең бірінші және маңызды зерттеулер 2
бағытта болды. Ең біріншісі болып - дара ... ... ... осылардан жасалған сызба бойынша жасанды интеллект құру мақсатында
homo sapiens миының психофизиологикалық ... ... ... моделдеу. Бұл бағытта жаңа бионикалық деп аталатын жаңа бір ғылым
ағыны дүниеге келді. Ол кибернетиканың ... ... ... ... және ... ... ... жетістіктерімен тығыз
байланысты жаңа бір қарқын алуда. Шынымен жасалған нейронды ... және ... ... объектілердің
жеткіліксіздігіне тікелей байланысты бұл саладағы ... ... ... ... ... деп ... болатын деректер әзірге
мардымсыз болып тұр.
Прагматикалық бағыт – осы ... ... адам ... ғана ... ... ... шешуге мүмкіндік беретін ... ... ... ... ... ... Соның ішінде
ерекше бір қызығушылық тудыратын есептер ол: ... ... ... ... оқыту, себепті болжау және шешім қабылдау, табиғи ... ... және ... топтастыру есептері. Бұл салада көптеген
практикалық маңызды нәтижелерге қол жеткізілді, бұдан ары қарай зертту ... ... ғана ... ... ... ... бойынша зерттеулер нәтижесінде алынған
интеллектілік жүйелерде (немесе ... ... ... кеңінен
қолданылады. Жасанды интеллект жүйесі – басты ... ... ... ... толықтай автоматтық немесе автоматтандырылған жүйе
болып табылады. Жасанды интеллект жүйелері 3 негізгі ... ... ... шешуші немесе шығару механизмі (логикалық нәтижені құрастыру
программасы) және ... UI (user ... ... ... жай ғана ... ... ерекшеленеді және жасанда интеллект жүйелерін құру арқылы ғана
жүргізіуі мүмкін. Егерде өте ... ... ... ... түрінде
көрсетілсе,
П р о г р а м м а = А л г о р и т м + М ә л і м е т т е р ... ... ... жүйесі үшін төмендегі басқа парадигма сәйкес
келеді:
Ж И Ж = Б і л і м + Б і л і м д і ө ң д е у т е х н о л о г и я с ... ... ... ... адам ойлауының моделі ... ... ... ... ... ... сондықтан жасанды интеллект
мамандары өздері жасаған моделдерін ұсынуда:
– лабиринттік табу модельдері, ... ... ... да ... ... ... граф түрінде бейнелеп, осы
графқа енетін мәліметтердің нәтижелерге дейінгі ең қысқа ... ... ... ... ...... нақтыланбаған,
бірақ іздестіру кеңістігіндегі сараптау санын кемітетін ереже;
– математикалық логиканың құралдарын қолдану, яғни ең ... бар ... ... ... электронды
есепту машинасы дәрежесінде дәлелдеуге мүмкіндік ... ... 1973 жылы ... пролог тілін қолдану.
Жетпісінші жылдардың орта шеңінде ойлаудың әмбебап моделін ... ... ... бар ... ... салу идеясы дүниеге
келді. Сөйтіп сарапшы мамандардың нақты білімдеріне сүйенген ... ... келе ... ... ... ... ... мәліметтермен жұмыс істеу.
Білімдер және олардың ұсыну алгоритмдері. Мәліметтерден ... ... ... ... машинасы өңдейтін ақпаратты-логикалық
схемалардың жасалу және ... ... ... ... ...... объект (сұрақ, мәселе, т.б.) туралы ақпараттық
деңгейіне тура сәйкес тұтас ... ... ... ... ... – пәндік аймақтың нақ осы аймақтағы есептерді шешуге мүмкіндік
беретін анықталған (байланыстары; принциптері; ... ... ... ... ... ақпарат – логикалық шығару өрісінде сілтеме
салатын (қолданылатын) формальданған білім. ... ... ... қоры ... ... үшін – ... қоры ... қоры – нақты бір пән аясында өркениет жинақтаған ақпарат жинағы.
Осы формальды ... ... ... жинағының негізінде пайымдауды, нақты
бір ойды жүзеге асыруға болады. Ол ... ... ... ... ... ... түбегейлі құраушысы болып табылады. Homo sapiens
есеп шығару барысында негізге алатын білімдер әртекті. Олар:
– фактографикалық ақпарат – ... ... ... ... элементтерінің сандық және сапалық ... ... ... ... ... ... мен ... түрінде жинақталынған, ал электронды есепту машинасы
ғасырында кез-келген ... ... мен ... ... ие ... Түсінік негізіндегі білімдер – кейбір пәндік облыстың
түбегейлі ... ... осы ... өзара
байланыстарының жиынтығы болып табылады. Бұл ... ... ... ... ... ...... өзінің іс - ... ... ... ... бөліктерінің құрылысы және
өзара әрекеттесуі жайлы білімдер. Олар түсіндірмелі ақпаратпен
ерте енгізілген конструктивті терминдерде негізделеді.
... ...... ... және оларды
есептеуге үйренген кез-келген есептер үшін ... ... ... Өндірістік саласында бұл ... және ... ... іске ... туралы
кәсіптік білім. Көбінесе, мұндай ақпарттар ғылыми – ... ... ... консервативті және жедел
емдеудің әдістемесі), агротехникада және т. б. ... ... ... ... ... олар ... ... программа түрінде жинақталып қолданысқа ене басталды.
Мәліметтермен салыстырғанда ақпарат айрықша ... ... ішкі ... яғни ақпарат қорындағы білімді
тек сақтау ғана емес, қосымша сонымен қатар қолдануға мүмкіндік
беретін ... ... ... ... яғни ... ... қарапайымдыларына
бөлшектеу және объектілер арасындағы қарым-қатынасты орнату
орындалады;
– байланыстылығымен, яғни фактілерге, процестерге, құбылыстарға
тікелей ... ... және ... арасындағы
себеп–салдарлық байланыстар бейнеленеді;
– белсенділігімен, яғни ақпаратты мақсатты қолдану бағытын, нақты
бір есептерді шығарудың ақпараттық ... ... ... ... бұл ... ... жасанды интеллект жүйесін
прикладной есептер шығару барысында адам талқылауын алгоритмге ... ... етуі ... ... ... ... ... шығару машинасы немесе шығару механизмі деп атайды. Жасанды
интеллект жүйесіндегі шығару ... құру ... ... ... және ... сараптау түрлерімен анықталады. Жасанды
интеллект жүйесімен ... ... үшін онда ... ... ... UI (user ... болуы керек. Бұл
интерфейс ақпарат қоры мен шығару механизмінің жұмысын жасанды ... ... ... ... облыс мамандарының тілдеріне жақын жоғарғы
деңгейлі тілді қамтамассыз етеді. ... ... UI (user ... жүйемен қарым-қатынасын қолдайды [11]. Жасанды интеллект
жүйесіне тән маңызды мәселелердің бірі – ... ... ... ...... ... ... өзара байланыстарын жасанды интеллект
жүйесіне түсінікті көрсету мәселесі. Ақпаратты ұсыну жүйесі – интеллектілік
системаларда ақпаратты ... және ... ... мен ... Ақпаратты интеллектілік система жадында ... және ... ... ... ... алгоритмдері негізінде шешіледі. Қазіргі
таңда мұндай типтік алгоритмдер:
– логикалық алгоритмдер;
– өнімдік алгоритмдер;
... ... ... ... ... фреймдік алгоритмдер.
Логикалық алгоритмдер құруда қолданбалы есеп шығаруға қажетті
ақпарттар мен ... ... да бір ... формулалары ретінде
қарастырылады. Ақпараттар осындай бір формулалардың ... ... ал жаңа ... алу ... логикалық шығару әдісін жүзеге
асырумен анықталады. Ақпаратты ... ... ... ... | |(1) ... берілген формальдық теория жатыр, мұнда B – түбегейлі
символдардың санаулық ... F – ... деп ... ... A ... априори формулалардың ерекшеленген ішкі жиыны (аксиомалар), R –
формулалар арасындағы қатынастардың шектелген жиынтығы, ... ... ... ... - «Егер - онда» ... ... ... ақпаратты ұсыну жүйесі. Жалпы жағдайда өнімдік ережені келесі
түрде беруге болады
| | |(2) ... i - ... жеке ...... ... ... ... жағдайлар класстарының
сипаттамасы;
L - өнім активтенетін шарттар;
A*B - өнім ядросы, мысалы «Егер A 1,A2, … An , онда B », яғни ... … An ... ... ... B ... ... ... деген сөз;
Q – B-ны орындағаннан кейінгі операциялар мен қимылдарды анықтайды.
Семантикалық желі – ақпараттың белгіленіп бағдарланған граф ... ... Оның ... ... ... ... әрекетке, жағдайға
немесе күрделі бір қарым-қатынастарға сәйкес келсе, ... ... ... ... қатынастарға сәйкес келеді.
Фреймдік алгоритмдер – фреймдер және олардың туындыларын қолдануға
негізделген алгоритмдер. Фрейм – біртұтас ... ... ... ... оны ... да бір ... мен ... жиынтығымен
сипаттауға болады. Фрейм белгілі бір ішкі ... ... ... ... slots деп ... Басқа алгоритмдерден өзгеше
фреймдік алгоритмдер қатаң құрылым, фрейм-прототип, бекітіледі. Жалпы
жағдайда ... ... ... ... | |(3) ... F – ... аты; ri – слот аты; vi – слот ... ...... ... методтары мен пайдаланушы
ұсынатын ақпарттар негізінде жағдайды апроксимациялауға, ... ... ... шешімді өзгертуге, әрекетті таңдауға, ұсыныс ... ... ... ... және алгоритмдік жабдықтардың
жүйесі. Көбінесе аз пәндік аймақта формальданбаған ... ... ... ... ету үшін ... ... ... жүйелердің негізін Сараптық жүйені құру және қолданылу барысында
жинақталатын ақпараттар қоры ... ... ... құру және ... ... ... ... төмендегі сызбада көрсетілген
[12].
Нақты сараптық системалар күрделі құрылымдардан тұруы ... жөн, ... ... ... компоненттер қазіргі таңда
сараптық жүйелер негізінде міндетті түрде әртүрлі ... ... ... 2. ... ... жалпы құрылымы
Пайдаланушы – пәндік облыс маманы және сол үшін жүйе тағайындалған.
Көбінесе оның ... ... ... ... ... ... ол ... сараптық жүйе жағынан көмек және қолдауды қажет етеді.
Ақпарат инженері – сарапшы және ... ... ... ... ... қызмет көрсететін жасанды интеллект маманы. Синонимдері:
когнитолог, аналитик, инженер – ... ... ...... ... ... ... сол сияқты нәтиже алу дәрежесіндегі диалогын іске
асыратын программалар кешені.
Білім қоры (БҚ) – ... жүйе ... ... ... сарапшы және
пайдаланушыға (көбінесе, табиғатқа жақын кейбір тілдерде) түсінікті пішімде
жазылған ... ... ... ... ... ... қосымша параллель ішкі “машиналық” көрсетілімдегі білім ... ... ... ... механизмі – сарапшының білім қорындағы бар
ақпаратқа негізделген ойлау нұсқасын үлгілейтін программа.
Түсініктемелер бағыныңқы системасы – бұл пайдаланушыға ... ... ... ... ... ... және ... система осындай шешім
қабылдады?” деген көптеген сұрақтарға жауап ... ... ... ... қоры ... – білім инженеріне ақпарат ... ... ... ... ... программа. Қабаттасқан мәзір жүйесінен,
білім беру тілдерінің нұсқаларынан, ... ... ... - ... ... жұмысты жеңілдететін басқа да көмекші құралдардан тұрады.
Сараптық жүйе ... ... кем ... 4 адам ... қажет:
– сарапшы;
– білім инженері;
– программалаушы;
– пайдаланушы.
Топты білім инженері басқарады және ол системаны өңдегенде ... ... ... ... ... сараптық жүйелер бүгінде көптеген
белгілер бойынша жіктеуге болатын бірнеше мыңдаған әртүрлі программалық
кешендерді ... ... ... ... ... ... 3. ... жүйелер
Шешудегі есеп бойынша жіктелу. Мәліметтерді интерпретациялау - бұл
сараптық ... үшін ... ... ... ... ... ... және дұрыс болуы қажет мәліметтердің мағынасының
анықтылығы. Әдетте мәліметтерді көп ... ... ... ұғымы кейбір системадағы түзелмейтіндікті табумен
түсіндіріледі. ... – бұл ... ... ... ... ... техникалық системадағы құралдардың түзетілмейтіндігін, ... ... ... ... ... ... ауытқуларды
бірыңғай теориялық тұрғыдан қарастыруға мүмкіндік береді. ... ... ... ... ... қажеттілігі өте
маңызды ерекшелігі болып табылады.
Мониторингтің негізгі міндеті – ақпараттың уақыттың нақты масштабында
үзіліссіз талдау және сол немесе ... да ... ... ... ... ... сигнал беру. Басты мәселелер – өте ... ... ... және “жалған” іске қосылудың инверстік мәселесі [14].
Бұл мәселелердің күрделілігі өте қауіпті жағдай ... ... ... ... ... алу қажеттілігі.
Жобалау – алдын-ала анықталған қасиеттері бар “объектілерді” жасаудың
спецификациясын дайындау. Спецификация ... ... ... ... тағы басқалар. Барлық керек құжаттардың жиынтығымен түсіндіріледі.
Мұндағы басты ...... ... ақпараттың анық құрылымдық бейнеленуі
және “із” мәселесі болып ... ... ... ... және одан ... дәрежеде болатын жобалау үшін жобалау шешімін құру ғана емес,
сонымен қатар ... ... ... ... ... ... Сонымен,
жобалау тапсырмаларында сәйкес сараптық жүйенің ... ... ... тығыз байланысқан процестер бар: ... ... ... ... ... жүйелері берілген жағдайлардан жасалатын ... ... ... ұғымымен кейбір функцияларды орындауға ... ... ... іс - ... ... ... табу түсіндіріледі.
Мұндай сараптық жүйеде жоспарланған іс - ... ... ... үшін ... ... мінез-құлық үлгілері қолданылады.
Білім беру жүйесі электронды есепеу машинасының көмегімен қандай да
бір пәнді зерттеу ... ... ... ... және дұрыс шешімді
ұсынады. Олар жорамалданған ... және оның ... ... ... жинақтайды, одан кейін жұмыста оқушылардағы ақпараттың әлсіз жағын
анықтауы мүмкін және оларды жою үшін сәйкес құралдар табады. ... ... ... қабілеттілігіне байланысты білім беру мақсатында оқушымен
қарым-қатынасты ... ... ... ... ... ... ... жүйе
білім қоры және интерпретацияланатын ақпарат уақыт бойынша өзгермейтін
пәндік аймақта құрылады. Олар бірқалыпты.
Квазидинамикалық ... жүйе – ... ... ... аралығымен
өзгеретін жағдайды интерпретациялайды.
Динамикалық сараптық жүйе – объектілердің нақты уақыт режіміндегі
бергішімен ілесе, келіп түскен ... ... ... ... типі ... ... Бүгінгі таңда бар сараптық жүйе:
– супер ЭЕМ – дағы ерекше стратегиялық аса маңызды есептер үшін
СЖ (Эльбрус, CRAY, CONVEX және т. ... орта ... ... СЖ (ЕС ЭЕМ ... ... ... ... және жұмыс станциясындағы СЖ (SUN,
APOLLO);
– Мини- және ... ... СЖ (VAX, ... және т ... Дербес компьютердегі СЖ (IBM PC, MAC II және т.б.).
Басқа программалармен интеграция ... ... ... ... ... жүйе - ... ... мәліметтерді
өңдеудің (үлгілеу, есептеу және т. б.) дәстүрлі әдістерін қажет
етпейтін ... ... ... үшін ... ... ... жұмыс істейді.
– Гибридті сараптық жүйе - ... ... ... ... математикалық статистиканы,
сызықтық бағдарламалау ... ... ... ... және білімдермен манипуляция жасайтын құралдарды
агрегациялайтын программалық кешен. Бұл ... ... ... ... ... ... ... күрделі есептерді шешудің жинақталған
ортасы.
3 Нейрондық желілердің ... ... миын ... нейрондар желісі ақпаратты өңдеудің өте
тиімді кешендік, әрі ... ... ... ... Ол ... жоғары дәрежеде ұйымдастыра алады, мысалы, бейнені ... ... ... бұл ... ... ең заманауи компьютерлерден
іздеуге қарағанда, оның танып білу қабілеті ... есе ... ... тек қана ... миында таныс бет-әлпетті танып білуі 100-120 мс
болады, ал компьтерге бірнеше минут немесе сағаттар қажет болады. ... ... 40 жыл ... ... ... ... тапқан кез-келген
есептеуіш машиналарына қарағанда, адам миы жоғары дәрежеде, айтарлықтай
өзге принциптермен ... ... Дәл осы ... ... ... ... желілердің (НЖ) зерттелуі мен қайта жаңғыруы бойынша ... ... ... ... ... ... нақ ... болып табылады, сондықтан нейрондық желілер негізінен жасанды
қейронды желілер (ЖНС) ... ... ... ... ... ... ... үшін, жалпыға бірдей түсінікті Нейрондық Желі
терминін қолдана ... ... желі – бұл ... ... ... ... ... ұяшықтар. Желі әр түрлі ... ... ... ... ... миллиард нейрондардан құралуы
мүмкін [15]. НЖ көмегімен осы биологиялық құрылымның үлгісін қайта ... ... ... әрекет етуде де жасалады. Бірақ бұл жерде
кішкене проблема туындайды: біз нақты ... анық ... ... ... ... архитектурасы түбегейлі бір типтен екінші типке
өзгереді, бұл ... ғана ... ... ... ... ... сүйенуге болады. Оның құрылымы ... ... күні іс ... НЖ ... туралы көптеген
"қарсы" және "қарсы емес" пікірлер ... ... ... ... ... біріне дәстүрлі әдіс жұмыс істемейтін ... ... ... ... ... ... ... үлкен
көлемді түрлі қала мәліметтері ағынында жұмыс жасайтын ... ... ... НЖ көптеген типтері биологиялық тұрғыдан
дұрыс, яғни ... ... ... ... ... ... болады. НЖ аймағындағы заманауи зерттемелер жақын болашақта оларды
сұрыптау және ... ... ... алып келетініне
сендіреді. НЖ аймағындағы ... ... үш ... 40-жылдарда өтіп, МакКалок пен Питтстің ... Онда ... ... ... ... ... шектік элементтер негізінде ... ... ... ... ... ... ... өте қиын болып шықты. 20 жылдан соң табылған шешімінің қиын
болғаны сонша, оның оннан ... ... ... ... ... Осы ... алғашында осындай автоматтардың
практикалық жүзеге асуын тірі организмнің жүйке ... ... ... ... Шектік элементтер негізінде
үйретілетін ... ... желі ... ие ... ... 1959 жылы ... болған Розенблат перцептронының жинақтық
теориясының арқасында 60-жылдарда туындады. 60-жылдардың аяғына қарай ... ... ... (НЖ) ... ... ... сандық техника ("Адам-А" и ... ... ... ... ... ... Киевтің ғылыми-зерттеу
институттарының бірінде құрылды. Розенблаттың қарапайын перцептронының
сұлбасы келесі ... 4. ... ... ... ... ... ... үш қабатынан тұрады. Кіріс сигналдары (стимул)
рецепторларға (S-элементтеріне) әсер етіп, оларды қозу күйіне ауыстырады. S-
элементтер ассоциативті ... ... ... ... шығысы 0-ден ерекшеленеді, егер ... ... ... ... А-элементтерінің
реакциясы байланыс арқылы эффектор кірісіне түседі. Олардың саламағы үйрену
кезінде өзгереді. ... ...... ... ... ... есептелінеді. Әдетте есте сақталатын әр ... үшін ... бір ... ... ... ... максимумы бойынша шешім қабылданады. Розенблат
перцептронына тән құрылымның біркелкі еместігі (SA және ... ) НЖ ... ... жойылған. Минскии және Пейпер жұмыстары
қарапайым ... ... ... ... ... зерттеушілердің әсіресе есептеу ғылымы аймағында жұмыс
істейтіндердің ынтасын өшірді. Нейрондық желі бойынша зерттеулер 20 ... ... ... қызығушылықтың қайта оянуына бірнеше
себептер әсер етті: – Жапониялық жоба ... ... ... ЭЕМ-нің
бесінші ұрпағы жасанды зерде ... ... ... ... нейрондық желіні үйрету және жадысын ұйымдастыруда
жаңа идеялардың пайда ... ... өсу ... ... жоғары
өнімді есептеулердің өсуіне қарағанда артта ... ... ... ... НЖ-ге зерттеушілердің қызығушылығы қайта оянды
[16]. Оған себеп Хопфилдтің энергетикалық жолы және ... ... көп ... ... (тікелей тарату көп ... ... кері ... ... ... ... ... болды. 80- жылдардың ортасыныан бастап нейрондық
желілерді модельдеуге қызығушылық ... өсіп ... ... ... жұмыс болып табылады және осы себепті мұндай желілерді дәстүрлі
архитектураға ... ... көп ... ... Бұл ... жылдамдату
үшін әлемнің әр түрлі елдерінде арнайы құрылғылар пайда бола бастады.
Олар нейрокомпьютерлер деп ... – бұл ... ... ... ... ... ... элементтерінің
(нейрондарының) көптеген санынан тұратын нейрокомпьютерлердің алтыншы
ұрпағы есептеу ... ... ... өзара нейрондық
желі құрастыру ... Олар ... ... ... және ... талап етпейді. Параллельді жұмыс ... ... саны ... ... ... саны өте көп, ... адоптивті машина ретінде НЖ-
нің анықтамасын келесі ... беру ... ... нейрондық желі
(neural network) бұл тәжрибелі білімді сақтауға және ... ... ...... процессор. Ол миға екі
тұрғыдан ұқсас: – білім желіні үйрету процессінде алынады; – білімді ... ... ... деп аталатын нейро желілер арасындағы байланыс
күші қолданылады. НЖ теориясындағы үш ... ... ... ... ... түсінігі болып табылады. Бұл ... ... ... МакКаллок пен Питтc
ұсынған. Олар нейрон ... ... ... ... ... ... xi, i = 1, 2... n, кіріс сигналдарының n салмақты
суммасын есептейді және егер бұл сумма u ... ... асып ... бір ... ... ... ал кері ... 0 ді
қалыптастырады. u x0=1 тұрақты кірісімен байланысты салмақтық ... ... Оң ... ... байланыстарға, ал терісі-
тежегіш байланыстарға сәйкес. Берілген ... ... ... сипатталады: мұндағы u0 – жылжу мөлшері. 
| | |(4) ... ... ... ұсынылған. 
Сурет 5. Нейронның моделі
Дәстүрлі активациялық функция сатылық түрге ие, яғни ... ... тек қана ... ... суммасы қандайда бір сыни
мәннен асқанда ғана пайда ... ... пен ... осы ... ... ... нейрондар жиынтығының сәйкес таңдалған салмағында
әмбебап есептеулер жүргізуге болатындығын дәлелдеді. НЖ ... ... ... ... біркелкі байланыстарымен бағытталған граф
ретінде қарастырыла алады. Онда жасанды нейрондар түйіндер ... ... жүйе ... ... екі ... ... (сурет 6): тікелей тарату желісі және рекурентті желі
немесе кері байланыс желісі.
Сурет 6. ... ... ... ... ... ... көп қабатты
перцептрондар ... ... ... ... қабаттармен
орналасып, қабаттар арасында бір бағытты байланыстарға ие. Сурет 7 – ... ... ... ... ... ... Тікелей тарату жүйесінің статикалық болуының себебі берілген
кірісте олар желінің алдынғы күйіне ... ... ... бір жиінын
шығаруында. Рекуренттік желілер динамикалық болып есептелінеді, себебі кері
байланысына қатысты нейрондар кірісі ... ... Бұл ... ... ... ... ... негізгі
қасиеті болып табылады. НЖ аясында үйрету процессі келесі анықтамаға ие: НЖ
үйрету – желі архитектурасын баптау және арнайы тапсырманы ... ... ... ... ... коэффициенттер салмақтарын итеративті
баптау арқылы жақсартылады. Үлгі бойынша ... ... ... ... ... ережелері бойынша істейтін ... ... ... ... ... құрастыру үшін
нейрондық желі жұмыс істейтін ... ... ... ... Бұл модель
үйрету парадигмасын анықтайды. Екіншіден, желі ... ... ... ... яғни ... ... қандай
үйрету ережесі басқаратындығын түсіну қажет. Үйрету алгоритмі салмақ баптау
үшін қолданылатын үйрету ережелерінің процедурасын ... ... ... НЖ теориясында негізгі түсінік болып
табылады, бірақ бұл түсініктің қазірге дейін жеке ... жоқ. ... ... ... алгоритмдер бар, бірақ
бұл алгоритмдердің көбіне бір ... ... ... ... қабатты
перцептрондардың негізгі қолдану аймағы қарапайым бейнені тану. Бір ... ... өте ... ... ... ... саны бар. Олардың әр қайсысының салмағы W1…WN салмақтық функциясымен
анықталады. Сонымен қатар ... ... ... деп ... ... олар ... ... функциясына сай
қалыптасқан. Жеке перцептрон функциясы ... оның ... ... ... элементтерінің қалыптастырылған суммасын есептеу
болып табылады, және одан b жылжуының мәні алып тасталады, сонымен қатар
нәтиже шығысы +1 ... -1 ге тең ... ... өткізіледі. Шығыс
сигналының мәніне байланысты шешім қабылданады: “+1 ” – ... ... ... “-1 ” – кіріс ... В ... ... ... ... ... ... көрсетілген. Шектік
элементтің өзгеру функциясының графигі Бір қабатты перцептронды ... ... ... ... ... 7. Жеке ... ... 8. Шектік элементтің өзгеру функциясы
Кіріс сигналдарының типі ... ... ... ... ... қабатты перцептрон негізіндегі желі сиымдылыға
нейрондар санымен сәйкес келеді. Кескінді тану ... бір ... ... ... ... ... ... жүзеге асуының қарапайымдылығы, сонымен қатар алгоритмнің үйрету
жылдамдығының жоғары болуы. Ал кемшілігіне 2.5-суретінде көрініп ... ... ... тану есебін шешуге арналған тегістікті бөліп тұрған
түзу болып табылады. Көп ... ... ... ... мүмкіндік береді және осы себепті оларды бейне тану есебін
шешуде кеңнен қолданады. 
Көп қабатты нейрондық желілер немесе көп ... ... ... және ... ... ... ... алғаш рет 60-
жылдары ұсынылды. Бірақ зерттеулер ары ... ... ... ... ... ... Тек ... ғана бір-
бірінен тәуелсіз бірнеше зерттеушілер көп өабатты перцептронды үйрету
алгоритмін ұсынды. ... ... қате ... есептеу
болды. Алгоритм «қатені кері тарату» деп аталды. Айта кететіні, қазіргі
кезде бұл алгоритм тізбектелген байланыстары бар ... ... НЖ ... ... үш ... НЖ-нің үлкейтілген кестесі берілген,
мұндағы нейрондар ... ... ал ... ... ... 9. Үш қабатты НЖ-нің кестесі
Көп қабатты тізбектелген байланысы бар ... ... ... ... ... бар ... бір топ ... және де ағымдық қабаттың әрбір нейроны алдыңғы қабаттағы барлық
шығыс сигналдарға берілуі тән ... ... ... ... ... әрбір нейронға сыртқы ... ... ... ... ... элементтерінің
салмақтанған қосындысын орындайды. Сәйкес синаптикалық салмаққа көбейтілген
кіріс сигнал элементтерінің ... ... ... нәтижесіне сызықты емес ... ... ... Нейронның шығысы белсенділендіру
функциясының мәні болып ... ... ... ... ... қарағанда анағұрлым күрделі.
Осылайша, олардың осындай кемшіліктеріне ... оны ... ... ... Көп ... ... негізгі
артықшылығы кіріс кескін кеңістігін бөлетін түзу пішінін ... бір ... ... ... ... ... Көп ... НЖ архитектурасы мен өзгеріссіз кіріс
кескінді бөлетін түзу түрі 10-суретінде көрсетілген. 
Сурет 10. Көп ... НЖ ... ... ... кемшіліктері ретінде итерацияның әрбір
қадамында желі параметрлерінің мәні ... ... ... ... ... Кері ... классикалық әдісі
сызықтық ұқсастығы бар әдістерге кіреді. 
Биофизик Хопфилд 1974-жылдан ... ... ... ... ... Ол ... ортамен қарым- қатынасқа түскенде
энергияның таралатын динамикалық жүйе ... ... ... ... ... ... ... нейрондардың арасындағы қарым-қатынаста пайда болған құбылыстарды
қарастырады. Осы ... ... ... дәрежесінің қосындысына тәуелді
автогенерация адрестері бар – физикалық жүйе динамикалық жады түрінде
берілетін энергетикалық ... ... ... ... жады түрінде
қарастыруға болады, егер оның әрбір элементтердің энергетикалық деңгейі бұл
жүйеде тұрақты қалпқа ие болған әрі ... ... ... ... ... ... және шығыс типіне тәуелді дискреттік
және үздіксіз нейрондарға жүгінетін екі желінің моделін қарастырды. Бірінші
модель өте қарапайым себебі нейрон ... ... ... ... ... ... Хопфилд екінші моделде ... ... ... болған нейронның биологиялық қызметтегі
(вероятное) моделін жасауға тырысты. Хопфилд ... ... ... ... ... үшін ғана ... болады, сонымен
бірге классификация үшін, категоризация үшін, ықшамдаудың кей ... үшін де ... ... ең ... желі
модельдерінің бірі ассоциативті жады түрінде қолданылады. Желінің
синаптикалық ... ... ... ... ...... ... болып табылады. Желі циклдық түрде қызмет етеді.
Нейрондардың әрбір шығысы басқа нейрондардың барлық шығысына ... ... 11. ... ... ... қатаң шектік функцияларға ие. ... ... ... ... ... ... ... желісінің өзгеріс функциясы ... 12. ... ... сиымдылығы нейрондар санымен ... яғни ... желі M = 0,15 * N ... ... ... ... ... негізгі кемшіліктерінің бірі оның сиымдылығының төмендігі, желіде
сақталған бейнелер мен қатар олардың келеңсіз бейнелерінің ... ... ... де ... болып табылады. Бейнетану есептерінде де
оның қолданысы шектелген мүмкіндікке ие, себебі оның ... ... ... ... ... ... қажет. 
Бірдей ұзындықтағы екі бірдей бинарлық вектордың Хемминг арақашықтығы
– бұл осы ... ... ... ... ... Кіріс векторынан
бірнеше үлгі-векторларға дейінгі Хеммингтің арақашықтығын параллельді түрде
есептеуді жүзеге ... ... желі ... ... ие ... ... 13. Хемминг желісі
Бұл екі қабатты тура бағытталған желі желіні үйрету кезінде қосылған
шуы бар кескіннен ... тану ... ... ... ... ішкі желі деп ... бірінші қабат нейрондық желідегі
синаптикалық салмақ ... ... ... ... ... мен
кіріс вектор араларындағы Хемминг арақашықтығын есептейді. Ішкі желі немесе
түрлендіру желісі басымрақ амплитудаға ие ... ... яғни ... векторы
мен вектор үлгісінің арасындағы Хеммингтің арақашықтығы ең ... ... ... ... ... ... қызметін атқарады.
Мұндай текті нейрон нейрон жеңімпаз деп те аталады. Синаптикалық ... ... ... желі ... баптау Хемминг арақашықтығын
есептеу жолымен жүзеге ... ... орын ... мен
синаптикалық салмақтарды формуласымен есептеу әдісі кездеседі. Хемминг
желісінің өзгеріс функциясынының көрінісі келесі ... 14. ... ... ... ... ... ол сызықтық функция түрінде берілген. Хемминг
желісі тек аздап шуланған кіріс сигналдарын ғана тану алады. Бұл ... ... оның ... ... ... шуланған кескіндерді
тануда бұл желіні қолдану және ... ... ... ... ... ... өзі оны кескінді тану есептерінде Хопфилд
желісіне қарағанда ... ... ... ... ... бір ... ғана өтуінің нәтижесінен қалыптасатындығынан желі
жылдамдығының жоғарылығын айта кетуге болады. ... ... ... ... негізделген өте қарапайым алгоритм негізінде жүзеге
асады. Бұл желіні үйрету жылдамдығының жоғары екендігін айқындайды. Хопфилд
желісінен ерекшелігі Хемминг желісінің ... ... ... тәуелсіз екендігінде, ол (М) нейрондар санына тең. 
Нейрожелілік технологиялар тек нейрондық желі айтарлықтай ... ... ... ғана ... артықшылыққа ие болуы мүмкін.
Басым көпшілік заманауи ... ... ... ... ... күрделілігінің жеткілікті дәрежеде
жоғары еместігінен ... ... ... ... эволюцияның шыңы
деп қарастыратын болсақ, онда күрделі жүйе ... ... 1014 ... ... 1011 ... ... миын ... қажет.
Әрбір табиғи нейрон өз көршілес нейрондарымен 1000 дейінгі байланысты
құрайды. Бұл ... ... ... ... ... ... Релаксация уақыты есебінен нейрондардың нақты реакциясы 5мс-ті
құрайды, ал біздің процессор жұмысының тактілік жиілігі 200 Гц-тен ... оның ... ... ... ... ... ... амалдан тұрады. Әрине, біздің мидың кремнийлік нұсқасы оған
қарағанда анағұрлым ... ... тірі ... ... ... және заманауи
дербес компьютер мен ресей өндіретін нейрондық желілерді есептеуге арналған
NM6403 сигналдық процессорының мүмкіндіктері көрсетілген.
Сурет 15. NM6403 сигналдық процессоры
Бұл ... ... түзу ... ... ... есепті параллелдеу дәрежесі бағдарламадан – нейрожеліні
жаңғыртатын эмулятордан тәуелді. Бұл түзу ... қара ... бір ... ... сәйкес келетін күйлері
белгіленген. Қарапайым процессор такт аралығында ММХ бір ... ... ... 288 ... тұратын вектормен немесе 288
ММХ жинақтайтын ... ... ... ... ... ... уақытта жобалай отырып, біз олардың мүмкіндігінің
тірі шыбын немесе тарақаннан да төмен екендігін байқау қиын емес. ... ... – бұл біз ... басқару нейрожелісін құруға
тырысқанымызда, ұлу нейрожүйесінің мүмкіндігі ... ... ие ... ... ... ... ... – тек математикалық қана емес, сонымен қатар
практикалық, инженерлік пән. Таза ... көп ... ... практикада
қолдануға жарамды әдістер мен алгоритмдерге әкелмейді. Ол ... ... ... үшін ... ... ... сәйкес келмейтін
жақтарын компенсация арқылы қосымша эвристиканы ойлап табуға тура ... ... ... ... ... ... модельдік немесе нақты мәліметтерге негізделе ... Сол ... ... ... ... ... ... интеллект бөлімдері көрсетілген.
Сурет 16. Әлсіз жасанды интеллект бөлімдері
Прецеденттер арқылы оқыту есебінің қойылымы: ... ... ... ... ... және солардың әрбіреуі бойынша
біраз мәліметтер жиналған. Прецеденттер бойынша мәліметтерді - ... ... ... деп ... ... қолда бар
сипаттмасының жиынтығын оқытуші іріктеу (обучающая выборка) деп атайды. ... ... ... отырып бәріне ортақ заңдылықтарды, тәуелділікті,
байланыстарды табу ... және ... тек осы бір ... ғана ... ... ... барлық прецеденттерге тән болу ... ... ... арқылы тәуелділікті қалпына келтіру деп атайды. Бұл
термин алғаш рет Вапник және Червоненкис еңбектерінде енгізілді. 17-суретте
машиналық оқыту алгоритмінің ... ... ... 17. ... ... ... басты идеясы
Прецеденттер бойынша оқыту есептерінің типологиясы.
Мұғаліммен бірге оқыту (supervised learning) – ең көп ... [18]. ... ... «объект, жауап» жұбы ретінде беріледі.
Объектілердің сипаттамасына сүйене отырып ... ... табу ... және басында объектінің сипаттамасын қабылдап
соңында жауапты беретін алгоритмді құру ... Сапа ... ... ... ... ... ... қателер саны ... ... ... ...... ... саны ... топ таңбалары деп атайды (class label). Топ – осы таңбасы бар
барлық объектілер ... ... ... ...... ретінде сан немесе сандық вектор
болады.
– Сап түзеу есебі (learning to rank) – ... ... ... ... ары ... ... ... сұрыптау қажет.
Классификация немесе регрессия алгоритмдеріне негізделуі мүмкін.
Ақапарттық ... мен ... ... жиі ... ... ... (forecasting) – бұл есептерде уақыт қатарлары ... ... және ... ... ... ... үзіледі. Бұл
есептерді шешу үшін көп жағдайда регрессия ... ... ... болады.
Мұғалімсіз оқыту (unsupervised learning) –бұл жағдайда жауаптар
берілмейді, және объектілер арасында ... ... ... Кластеризация есебі (clustering) – объектілердің жұптар бойынша
ұқсастығын пайдалана отырып объектілерді ... ... ... ... ... ... ... мысалы орташа кластераралық
және ішкі кластерлер арақашықтығының қатынасы ретінде.
– Ассоциативті ережелерді ... ... ... rules ... ... ... сипаттамасы ретінде беріледі.
– Шығаруларды фильтірлеу есебі (outliers detection) – ... ... ... ... ... Мысалы алаяқтылықты анықтау.
– Сенімді аймақты құру есебі (quantile estimation) – жеткілікті жұмыр
шекарасы бар ... ... ... ... кеміту есебі (dimensionality reduction) – ... ... ... функциялар арқылы объектілер жайлы маңызды
ақпаратты жоғалтпай кемітілген жаңа қасиеттер жиынтығына көшу.
... ... табу ... (missing values) – ... жоқ ... болжамды мағыналармен алмастыру.
МӘТІНДІ АВТОМАТТЫ ТҮРДЕ ТОПТАСТЫРУ
1 Автоматты түрде мәтінді топтастыратын әдістерге шолу
Машиналық оқыту әдістерінің мәтінді ... ... ... ... ... қолданылады, ол алгоритмдер
жалпы анализ және ақпаратты өңдеу есептерін шешуге жарамды. ... ... Vector ... ... ... тану және ортаның тығыздығын
бағалау есептерінде өте сәтті қолданылады. Мәтінді ... ... ... ... ... ... моделімен жұмыс істей ... ... ... ... ... ... ... ескермейді. Дегенмен көп жайдайда машиналық ... өте ... ... береді. Машиналық оқытуға негізделген топтау
жүйелердің сапасы аз топтамалар үшін өте ... ... ... ... ... күрделенген сайын сапасы жылдам құлдырай бастайды.
Көптеген ... ... ала ... ... ... қарамастан, машиналық оқыту әдістері қолдануға жарамсыз болып,
анағұрлым күрделі және қиын инженерлік әдіс ... ... ... ... жоғары сапасын және алгоритмнің «айқындығын» қамтамасыз
етеді – өңдеу нәтижесін талдап түсіну оңай ... неге ... ... ... Өкінішке орай, инженерлік әдісті қолданған кезде
көбінесе қолда бар қор ... ала ... ... жиыны) мүлде
қолданылмайды [19]. Инженерлік әдістің ең ... ... ... ол өте ... ... қажет ететіндігі (бір топтамаға 1-8 адам-сағат).
Сондықтан автоматты түрде топтастыру әдістерінің ... ... ... ... ... ... ... болып табылады.
Бұл зерттеу мәтінді топтастырудың әртүрлі әдістерін ... ... және қиын ... ... ... ... мен ... ұтымды жақтарын қолданатын ... ... ... ... ... ... мақсаты:
– Машиналық оқыту мен сарапшы әдістерінің ұтымды жақтарын ... ... ... ... ... ... ... ескеретін машиналық оқыту әдістерінің нәтижелі
алгоритмын жасау.
... ... ... қазіргі таңдағы бар мәтінді топтастыру
процедураларын жақсарту, ... ... ең ... ... ... ... ... мәтінді топтастыратын әдістерге шолу
жасалады. Біз мәтінді өңдеу және жалпы қабылданған ... ... ... ... ... ... кету ... біз бұл шолуда мәтінді автоматты түрде
топтастыруға арналған ... ... мен ... ... ... Сондықтан біз әдебиеттерде жиі айтылатын «классикалық» әдістерді
таңдадық. Және біз бұл шолуда ары ... ... ... ... ... үшін ... зерттеулерге таңдалған әдістерді негіздейміз.
2 Мәтінді компьютерлік өңдеуге дайыдаудың негізгі амалдары
Бастапқы қадамда, мәтінді автоматы топтау есебін шешу ... ... ... ... ... оқыту алгоритмдеріне сәйкес жарамды
түрге келтіру мәселесін шешу қажет. Көбінесе машиналық оқыту алгоритмдері
кеңістігіндегі векторлармен ... ... ... ... ... ... қаситтер кеңістігінде бейнелеу сонымен қатар сарапшы
білімне негізделген методтарда да қолданылады.
Екінші кезеңде мысалдарға негіздеп үйрету арқылы ... ... ... ... ... ... бейнесінің дұрыс жасалуы мен, және
екінші кезеңде қолданылатын алгоритмге тікелеі байланысты. Және айта кету
керек, ... ... ... ... ... есебі үшін айрықша болады,
және құжаттар топтамасына, құжат типіне (қарапайым, күрделі), қай ... ... ... ... ... ... кезеңде қолданылатын
машиналық оқыту алгоритмдерін мәтінді топтау есебіне ерекше бір ... жоқ, ... ол ... ... ... есептер үшін де қолданылады,
мысалы бейнелерді тану есебі.
Мәтінді автоматты түрде топтастыратын ... ... ... ... ... ... ... әдісін қарастырып
көрейік. Бұл әдіс ... ... ... яғни ... қай ... мәтіндегі сөздердің салыстырмалы жиілігіне байланысты. Бұл
болжам әрине өте қарапайым. Анағұрлым күрделі факторларды ескеретін ... ... ... ... ... ... ... бейнелейтін базалық әдістің мәні ол: ... ... ... ... ... ... ... өз координаты сәйкес
келеді. Құжатта кездесетін сөздің ... оң ... және ... ... пропорционалды болады. Құжатта кездеспейтін сөздің
координаты нольге тең ... ... ... ... бірнеше себебі бар.
Біріншіден, құжатта кездесетін сөздердің барлығын ... алу ... тым ... ... ... ... ... топтау нәтижесіне
аса көп әсер ете ... ... ... әсер ... ... ... кеңдігі, есептеу нәтижесінің тым үлкен
қателігіне және ... ... ... ... кері ... Екіншіден, мағынасы бойынша жақын сөздерді бір координатқа
орналастыру топтау алгоритмінің ... ... ... ... ... ... формаларын эквивалентті деп санау қажет.
Айта кету керек, мәтінді векторлық ... ... ... жеке ... ғана емес, сонымен қатар синоним сөздер тобы да, тұрақты сөз тіркестері
де болуы мүмкін. ... ... ... элементарлы, мағынасы жағынан
бөлінбейтін мәтіннің ... ... ... табылады, оларды көбінесе термдер
деп атайды.
Мәтінді қаситтер ... ... ... ... ... сипаттап өтейік.
3 Морфологияны қолдану
Сөздің әртүрлі морфологиялық ... ... ... ... ... ... ... мәтіннің әрбір сөзі өзінің
қалыптанған түріне ... ... тілі үшін ... ... келтіру процедурасы қолданылады, яғни сөздің жалғауын алып тастау
(stemming). Қазақ тілі лексикалық ... ... ғана ... өзінің типологиялық және ... ... ... кең. ... ... ... әртүрлі сөзформасының
морфологиялық құрылымы позициялық және граматикалық тұрғыдан тұрақты. ... ... ... ... агглютинативті тілдерге жатады.
Қазақ тілінде тоғыз сөз таптары бар (18-сурет). ... ... ... ... Және ... ... өзінің жалғаулары
болады, сол арқылы сөздің қай сөз табына жататынын анықтауға болады.
Сурет 18. Қазақ тіліндегі сөз таптары
Жалпы ... ... ... ... ... ... + қосымша(окончание) + жұрнақ(суффикс) + жалғау(окончание).
Сурет 19. Сөз құрамы
Морфологиялық анализаторға ... ... ... ... ... енгізіледі. Әрбір сөзформасы үшін бірінші кезеңде
қалпына келтіру (нормализация) процедурасы жасалады, яғни ... ... ... ... ... сөз ... және табылған аффикстерге
байланысты сөздің морфлогиялық сипаттамасы жасалады.
Мәтін ... ... ... алгоритмінің қадамдары:
1. Сөз бастапқы сөздер сөздігінде ізделінеді. Егер сөз табылса
алгоритмнен шығамыз;
2. Сөз әрбір символ бойынша керісінше оқылады (сөздің ... ... ... ... жорамал аффикстер тізімі жасалады;
3. Аффикстер сөздігінен жорамал аффикстер ізделінеді;
4. Сөз ... ... ... ... Егер сөз ... ... өтеміз.
20-суретте сөздің қалыпты формасын және морфологиялық параметрлерін
анықтау процессі көрсетілген. Кірісте технологиялармен cөзі ... ... ... және технология түберлер сөздігінде ізделеді.
Қазақ тілі түбірге аффикстердің жалғануы қатаң реттілігімен
ерекшеленеді: ең бірінші ... ... ... ... ... Морфологиялық анализатор сөз формасы бойынша ... ... ... ... 20. ... ... ... аты өзі формула болып табылады, бірақ әрине түсіндіруді
қажет етеді. Бұл формула екі ... ... ... тұр ... ... жеке-жеке қарастырып көрейік.
Сурет 21. TF*IDF формуласына мысал
TF (term frequency – сөздер жиілігі) – білгілі бір сөздің құжаттағы
барлық ... ... ... Яғни сөзінің құжатындағы
маңыздылығы анықталады.
| | |(5) ... ... бір ... ол ... құжаттар жете бағаланбайды,
өйткені ондай құжаттарда сөздер өте көп және орташа жиілігі құжат ... ... ... Бұл ... жою үшін ... ... жиілікті
қолдануға болады:
| | |(6) ...... ... ... ... қатар әдебиетте - тің басқада түрлері кездеседі:
| | |(7) |
| | |(8) |
- ... ... ... ... | |(9) ... (inverse document frequency – құжаттың кері ... ... ... ... ... ... ... келесі
ақиқатты ескереді, яғни егер сөз құжаттар ... өте жиі ... онда ол сөз ... ... бір ... ... ... өлшемі
бола алмайды және керісінше егер сөз құжаттар топтамасында сирек ... онда ... ... жоғары болады.
| | |(10) ... - ... ... ... ...... құжаттар саны.
- тің классикалық нұсқасына келесі екі формула жатады:
| | |(11) ... – тің тағы бір түрі ... | |(12) ... (maximum strength – ... күш) – IDF – тің ... Сайт ... таңдау
Бұл жұмыстың басты мақсаты мәтінді өңдеу, топтастыру ... ... ... ауқымды мәліметтер қоры керек. Сайт тематикасын таңдау ... ... ... ... 22. Google ... Яндекстің статистикасы (23-сурет) пайдаланылды.
Сурет 23. Яндекс статистикасы
Жанжақты іздеу барысында «Сабақ жоспары» тақырыбы таңдап ... ары ... ... жасалды (24-сурет және 25-сурет):
Сурет 24. Мәтіндер қорын жинау үшін жасалған қадамдар
Сурет 25. Алгоритмнің жұмыс істеу сызбасы
6 ... ... ...... ... 1980 жылы ... ... Бастпақы түп нұсқасы ағылшын тілі үшін жасалып, BCPL тілінде
жазылған болатын. Кейіннен ... ... ... ... жасап және
алгоритмнің негізгі ... ... ... ... ... ... ... орай қазақ тіліне әлі бейімделген жоқ. Бұл
жұмыста осы алгоритм идеясы ... ... ... [20]. Сол ... көрелік. Ол бізге ең бірінші қазақ ... ... ... Біз ... қазақ  тілі төркіні жағынан ... ... ... ... қыпшақ  тобына, құрылысы жағынан  аглютинативті
 (жалғамалы) тілдер тобына  жатады. Қарапайым формуласы (26-сурет):
Сурет 26. Қазақ  тілінде сөздің құралуының қарапайым ... ... ... алгоритмнің жұмыс істеу нәтижесі ... ... ... ... ШОЛУ
1 Байес әдісі
Мәтіндерді топтастыру міндетін шешкен кездегі маңызды ... ... ... ... ... ... машиналық оқыту әдісін таңдау
болып табылады.
Оқуға негізделген нысандарды ... ... 1960 ... ... ... ... Қазіргі уақытта машиналық оқытудың көптеген әдістері
әзірленді, олар міндеттердің кең ауқымын ... ... ... ... ... ... топтастыру міндеттерін шешу үшін қолданылды.
Мәтіндерді топтастыру міндеттері үшін қолдану ... ... ... ... ... ... ... құжат пен санаттардың белгілерін бірге ... ... | |(13) ... | |(14) ... ... ең ... ... санатымен салыстырылады
Мәтіндерді топтастыру есебінде Байес әдісі әрбір санат үшін бөлек
қолданылады және ... ... ... ... ... ... ... қабылданады.
Құжаттың рубрикаға тиістілігінің апостериори ықтималдығы, априори
ықтималдығы мен апостериори ... ... ... ... ... | ... ... ... ... мәнді аламыз:
| | |(16) ... ... ... болмағандықтан, оны қысқартуға болады:
| | |(17) |
| | |(18) ... ... ,…, ... ... ... ... ... шығаруға болады. Бұл жағдайда, ең ... ... ... ... ... болады:
| | |(19) ... ... ... үшін ... ... формула
бойынша есептеп шығарылады:
| | |(20) ... ... ... ... еш ... ... белгілерді (мысалы,
бірегей сөздерді) қамтитын құжаттар, барлық рубрикалар үшін гүлден айрықша
болатын ықтмалдыққа ие ... ... ... ... үшін
әртүрлі формулалар және олардың рубрикация сапасына ықпалы қарастырылады.
Әлбетте, ,…, айнымалы мәндерінің тәуелсіздігі туралы болжам,
тым қатты ... ... ... ... ... ... «аңғырт» — naive
bayes classifier деп аталады). Шын мәнінде, бұл болжам ... ... ... ... ... ... ... мәтіндерді топтастыру
есебінде өте жоғары нәтижелерді береді.
Байес әдісі жұмыстың жоғары ... және ... ... ие. Бұл ... ... ... әртүрлі әдістерін салыстырған
кезде базалық әдіс ... ... ... ... ... көршілер әдісі (k-nearest neighbours, k-NN), басқаларға
қарағанда, оқыту фазасын талап етпейді. D ... ... ... ... табу ... бұл ... оқытатын іріктелімнен алынған ... ... ... іріктелімнен алынған әрбір e ... ... ... ... ... ... косинусы
қашықтығы табылады:
| | |(21) ... әрі, ... ... d (k - ... мәнінен жақын болып
табылатын k құжаттары таңдалады. Әрбір рубрика үшін релеванттық ... ... ... ... | |(22) ... ... ... ... ... ... табылатын
рубрикалар, құжатқа сай келеді деп саналады. K ... ... 1 ... ... ... ... ... жоғары тиімділікті көрсетеді, бірақ рубрикация
сатысында барынша көп есептеу шығындарын талап ... Rocchio ... ... топтастыруышы — ең қарапайым топтастыру ... ... ... үшін ... ... ... ... центроид есептеп
шығарылады:
| | |(23) ... - ... ... ... көпшілігі;
| | |(24) ... ең ... ... ... санатқа жатқызылмайтын k құжаттар;
теріс мысалдарды есепке алудың ... ... ... ... ... ... үшін өлшенген центроидтарды есептеп шығарғаннан кейін,
Роше топтастыруышы, өңделетін құжаттардың ... мен ... ... арасындағы қашықтықты есептеп шығарудың көмегімен құжаттың
рубрикаға ... ... ... ... ... ... ... функциясы ретінде, векторлардың арасындағы
косинус жиі қолданылады.
Бұл әдіс, пайдалы ерекшелікке ие: жаңа рубрикаланған мысалдарды қосқан
кезде ... ... тез ... ... ... Бұл ... пайдаланушы қандай құжаттардың дұрыс немесе ... ... ... ... ... ... ... есебінде пайдалы.
Соған жауап ретінде, жүйе жаңа ... ... ... ... ... ... әдістің көптеген әртүрлі түрленімдері бар. ... ... бұл әдіс ... ... ... үшін базалық әдіс ретінде
жиі қолданылады.
4 Нейрондық желілер
Жасанды нейрондық желілер – сәулеті, нейрондардан жүйке ... ... ... ... ... ... сыныбы. Жасанды нейрондық желілер,
өзара біріктірілген ... ... ... ... ... кіріс
сигналдарды шығыс сигналдарға айналдыратын қарапайым түрлендіргіш болып
табылады. Шығыс сигналдар кіріс сигналдардан функция ... ... ... нейрондардың табыстау функциялары желіде бекітілген, ал
салмағы – желінің ... ... ... және ... ... ... кірістері желінің сыртқы кірістері болып белгіленген,
ал кейбір шығыстар – желінің сыртқы ... ... ... ... кез ... сандарды бере отырып, біз желінің шығыстарында
сандардың қандай да бір жиынтығын ... ... ... ... - кіріс векторды шығыс векторға айналдыру болып ... бұл ... ... ... ... белгіленеді.
Желі белгіленген функцияны шешуі үшін, оны, кіріс параметрлерінің
мәнідері де, олардың дұрыс ... да ... ... ... ... ... ... желі жауаптарының белгілі дұрыс
жауаптарға барынша ... ... ... ... ... таразысы таңдалады.
Нейрондық желілердің қолданыс ауқымы өте кең. Жасанды нейрондық
желілер сәулеті, ... ... ... және ... үдерісін тиімді түрде
параллельдеуге мүмкіндік ... ... ... үшін ... ... ... ... тәжірибелер бар. Мақалада өте ұзақ уақыт
бойы жасанды нейрондық желілер оқыту атап көрсетіледі. Бұның ... сол ... ... ... үшін тораптардың көп мөлшері бар жасанды
нейрондық желілер ... ... ... ... ... (decision trees) белгілердің айнымалы кеңістігінің
мәндері негізінде деректерді топтарға ... ... ... ... ... ... ... туындайды. Осы
құжатты қандай санатқа жатқызу керектігі ... ... ... ... ... ... ... сұрақтарға оның тамырынан бастап жауап беру
талап етіледі. Сұрақтар « айнымалы мәні ... көп ... ... Егер ... оң ... онда осы ... оң торабына, егер
теріс болса – сол торабына ауысу жүзеге асырылады. Артынша ... ... ... ... ... ... ... ағашын автоматты түрде құру үшін
бірқатар алгоритм әзірленген. Осындай алгоритмдердің бірін ... ... Бұл ... ең ... ... күкше ие болып табылатын айнымалы
мәнге сәйкес, оқытатын ... цикл ... ... ... ... ... бөлектенетін мысалдардың әрбір көпшілігі, ең үлкен
топтастыру қабілеті бар ... ... ... ... ... ... және т.б. ... тек бір сыныптың элементтері ғана болған
кезде бөлінеді. ... ... ... ағашы түзіледі.
Ең үлкен топтастыру күші бар айнымалы мәнді анықтау үшін ... ... ... ... ... «нақты» шешімдер ағашын құрғаннан кейін, алынған ағашқа
қатысты ағашты қию және ... ... ... ... ... ... - ... күрделілігі (тораптардың саны) мен оқытудың
сапасы ... ... ... ету. ... ағашын
түрлендірудің классикалық тәсілдемесі – алгоритмі болып табылады
Жоғада атап көрсетілгендей, рубрикалау ... ... ... ... ... тән ... бірі ... [21]. Шешімдер ағашы жағымды алып тастау болып ... ... оңай ... алгоритм жұмысының нәтижесін көрнекі терминдерде
түсіндіруге ... ... ... ... ... түрде көрсететін
бағдарламалар бар.
Дәл сол уақытта, шешімдер ағашының кейбір кемшіліктері, ... ... ... үшін, шешімдер ағаштарына ... ... ... ... ... келтіреді.
Шешімдер ағашының белгілі кемшіліктерінің бірі қайталану мәселесі
(replication problem) деп аталады. Рубрика келесі ... жай ... | |(25) ... А, Б, В және Г — ... біріне сай келетін құжайттардың
кейбір көпшілігі. Бұл жағдайда С рубрикасы үшін шешімдер ағашы (рубриканы
қатесіз ... А, Б, В, Г ... ... міндетті түрде
қайталайтын болады. Формуласы үшін шешімдер ағашында (27-сурет) ... ... бар. ... ... ... ... аса күрделі дизъюнктивті
формулалар үшін ... ... ... ... ... шешімдер
ағашының көлемі, формуланың ұзындығы ұлғайған ... ... ... ... 27. ... ағашы
Формуласы үшін шешімдер ағашы. В және Г жапырақтары екі рет
қайталанады.
Мәтіндерді топтастыру есебі үшін шешімдер ағашының тағы бір ... ... құру ... ... «оң» және ... тарамдарға
бірдей салмақ беретіндігінде. Рубриканың сипатындағы «теріс» бұтақтардың
көп ... әрең ... ... және ... ... ... себеп болады.
6 Буль функцияларын құру
Машиналық оқыту алгоритмдерінің осы ... ... ... формула орындалып жатса, онда А рубрикасы» түрінде құрады. Топтастыру
ережелерін құру әдістеріне мыналарды жатқызуға болады:
– ағаштар шешімдерінің ... ... ... ... ... ... ... үшін шектеулі сұрыптау әдістері.
Бірінші тәсіл - ағаштар шешімдерінің негізінде ережелер құру. Шынында
да, ... ... ... ... ... ... ... жолы бойынша
келесі түрдегі ереже сай келеді:
| | |(26) ...... ... ... ... ... | |(27) ... формулаға теріс болып немесе теріс болмай кіре ... ... ... ... ... ... жатқызылмайтын көптеген
құжаттар. Осылайша, бір рубрика үшін шешімдер ... ... ... болады:
| | |(28) ... оң ... ... ... осы ... шығаратын жапырақтарға
барлық жолдар біріктірілген. Алайда, осындай тәсілдеменің шешімдер ағашы
сияқты ... бар: ... ... ... ... ... қайталану мәселесі бар.
Ережелерді құрудың басқа тәсілі - белгіленген түрдегі ... ... ... ... ... болып табылады. Осындай
түрдегі әдістер 1960 жылдары М.М. ... ... ... ... ... ... ... толықтай сұрыпталады және
нысандардың белгіленген сыныбыр сипаттауға жарамды формулалар іріктеледі.
Медициналық диагоностика міндеттері үшін ... ... ... алгоритмі сипатталады:
| | |(29) ... ... ... ... ... ... ... көрсеткіштерден құралады және бір-үш ондық ... ие. ... ... сұрыптау алгоритм келтіріледі және
оның жұмыс уақыты бағаланады.
Толықтай сұрыптау үшін талап ... ... ... саны,
белгілер кеңістігінің өлшемдігіне экспоненциалды түрде тәуелді болады.
Кітапта белгіленген түрдегі қисындық ережелерді сұрыптау алгоритмдері
нұсқаларды экспоненциалды түрде сұрыптауды талап ... ... ... сипаттайтын қисындық ережелерді құру,
мәтіндерді автоматты түрде топтастыру мәселесіне қатысты ... ... ... ... ... ... ... ерекшелігіне
байланысты, бұл үшін жарамайды. Бұдан әрі біз, нұсқаларды ... ... ... ... ... сипаттайтын
формулаларды құру алгоритмін сипаттаймыз.
7 Support Vector Machines
Тірек векторлары ... (Support Vector ... SVM) В. ... ... құрылымды түрде азайту – анықталған ... ... және ... үшін ... ... қателерінің санын
бір уақытта бақылау қағидатының негізінде әзірленген. SVM алгоритмінің
сызбасы ... ... 28. SVM ... ... ... SVM ... ... екі бөлікке бөлетін
белгілердің кеңістігіндегі ... ... ... бір
бөлікте барлық оң мысалдар орналасады (рубрикаға ... ... ... бөлікте – барлық теріс мысалдар орналасады (рубрикаға тиесілі емес
құжаттар) [22]. Бұл арада, осындай ... ... ... ... ... ... ең аз ... (саңылау) көп болып табылатын
гипержалпақтық та бар.
Оңтайлы жалпақтықты SVM әдісімен табу үшін ... мен ... ... ... ... ... ... керек болады:
| | | |
| | | |
| | | |
| | | |
| | | |
| | |(30) ... - ең ... ... и векторларының
евклидтік скалярлық туындысына тең ... SVM ... ... ... ... шешу әдістері ұсынылған.
Бөленетін гипержалпақтық болмайтын жағдай үшін SVM әдісін қорытулар да
болады. Бұл жағдайда, SVM бөлетін гипержалпақтықты ... бір ... ... ... және ... ... пен ең жақын
мысалдардың арасындағы саңылауды ұлғайтады. SVM, ... емес ... ... рубриканы бөлетін ережені де ... ... Бұл ... ... емес ... ... әдісі, пәндік саланың ... ... ... ... Бұл, ... ... ... есептерін шешу үшін SVM әдісін
қолдануға мүмкіндік береді. SVM ... ... ... ... ... ... үшін қолданылады.
8 SVM іске асыру бағдарламалары
SVM алгоримін дайын іске ... ... бар. ... ... тізімді
ғаламтордағы http://www.kernel- machines.org/software.html веб-сайтынан
табуға болады. Еркін ... ... бірі ... ... мәтіндерді автоматты түрде топтастыру есебінде туындайтын
өлшемдігі ... ... үшін ... ... Бұл ... ... ... үшін бірнеше зерттеуші тарапынан қолданылды.
Біздің зерттеулеріміз үшін біз SVM_light v. 3.50 қолдандық.
9 SVM параметрлерін оңтайландыру
Біз мәтіндерді автоматты ... ... ... ... SVM ... ... ... зерттеу өткіздік, олар көрсеткендей, тәжірибе
жүзінде қолдану үшін SVM қолданудың стандартты ... ... ... ... ... ... мен ... SVM
әдісімен жақсарту үшін ... ... ... SVM параметрлерін
оңтайландыру әдісі сипатталады.
Жүрізілген эксперименттер көрсеткендей, «1-ші және 2-ші ... ... ... параметрі ғана топтастырудың сапасына
елеулі түрде ықпал ... ал ... ... ... ... онша ... түрде ықпал етпейді.
Осы параметрдің мәндерін кейбір аралықта сұрыптауға негізделген «1-ші
және 2-ші түрдегі қателердің салыстырмалы салмағы» параметрін ... ... (оны j деп ... ... оңтайлы аралықтары
шекарасының оқытуға арналық жинақтамадағы құжаттардың ... (pos_ex) және ... емес (neg_ex) ... санына
тәуелділігінің эксперименттік бағасы алынды:
| | |(31) ... ... SVM ... ... ... ... топтастыру сапасы білінердей жақсартылды (~10%).
Біздің эксперименттерімізде j параметрін келесідей ... ... ... ... ... жинақтамасы, екі жинақтамаға бөлінді – оқу
үшін (70% құжат) және нәтижелердің санын ... үшін (30% ... ... j ... 10 ... ... ... асырылды. Әрбір
j үшін SVM оқыту қосалқы жинақтамаларына оқытылды. ... ... ... ... ... және ... ... толықтық мәні, дәлдік мәні және рубрикалаудың F-
шарасының мәні есептелді. ... ең көп ... ... ... мәні ... ... бар SVM ... рубрикаланған құжаттардың барлық
жинақтамасында оқытылды және рубрикалануы тиіс құжаттарға қолданылды.
SVM әдісі, оқытуға арналған жинақтамада кемінде төрт ... ... үшін ғана ... ... – тек ... қана емес, сонымен қатар
практикалық, инженерлік пән. Таза ... көп ... ... ... ... ... мен ... әкелмейді. Ол алгоритмдерді
жақсы жұмыс істету үшін теорияның ... ... ... ... ... арқылы қосымша эвристиканы ойлап табуға тура келеді.
Машиналық ... ... ... ... ... ... ... нақты мәліметтерге негізделе отырып
жүргізіледі.
ҚОРЫТЫНДЫ
Мәтіндерді өңдеу мәселесі есептеу ... ... ... кейін
бірден пайда болды. Қазіргі таңда аталмыш есептерге ... деп ... ... бiр ... арналған. Компьютерлік
лингвистика - бұл лингвистикалық заңдылықтарды сипаттау үшiн қолданылатын
математикалық модельдердi зерттейтін ғылымның бір ... Оны екі ... ... ... Біріншісі есептеу техникасының лингвистикалық
зерттеулерде қолдану әдістерін, яғни ... ... үшін ... ... ... ... ... заңдылықтар басқа
бөлімінде қолданылады. Ол қазақ тілінде жазылған мәтіндерді ... ... ... ... ... ... ... ойлап
табу және де осы модельдер негізінде жұмыс істейтін бағдарламаларды құру
мәселелерін ... ... ... бұл ... қазақ
тіліндегі мәтіндерді өңдеу ... ... ... ... тармағымен тығыз байланыста болып отыр.
Бастапқы мәтін қандай да болмасын тілде ... оның ... ... өтеді. Бірінші екі кезең (мәтінді дербес ... ... ... ... ... ... үшін іс жүзінде бірдей болып келеді.
Таңдалған тіл үшін ... ... ...... өңдеу және тыныс белгілерін өңдеу болып табылады.
Келесі екі кезең (дербес сөздердің ... ... ... ... ... ... табиғи тіліне тәуелді болады.
Соңғы кезең (семантикалық талдау) таңдалған тілге бағынышты емес,
бірақ ол талдау ... ... ... ғана ... ... мәтінді өңдеудің ілгері сатыларының ... ... ... Олар ... ... бір тіл ... болады. Демек, олардың нәтижелерін ұсыну тәсілдері әр түрлі болуы
мүмкін. Осылай ол семантикалық ... ... ... ... тигізеді.
Бастапқы кезеңдерде жүргізілген талдау нәтижелері көп мәнді болуы ... ... үшін бір ... ... ... болатын мәндер көрсетіледі
(бір сөздің түсіндірілуі бірнеше тәсілдер арқылы іске асуы ... бұл ... ... морфологиялық және морфемалық талдауы
кіреді. Кіру параметрі болып бастапқы ... ... ... ... ... мақсаты мен нәтижесі сөздің морфологиялық
сипаттамасын және оның ... сөз ... ... ... Барлық сөздердің
морфологиялық сипаттары мен олардың ... ... ... ... таңдалған табиғи тілге тәуелді болады. Дегенмен,
бірқатар сипаттамалар (мысалы, сөз таптарының атауы) көптеген ... ... ... үш ... ұстаным арқылы жүзеге асырылады.
Бірінші ұстанымды жиі «анық» морфология деп ... ... ... ... ... ... сөз бойынша белгілі бір
ережелер жүйелеріне негізделеді. Бірінші ұстанымға ... оны ... ... деп атайды. Үшінші, ықтимал ұстаным, нақты морфологиялық
сипаттамалармен сөздердің ... ... Ол ... қатаң
белгіленген тәртіп бойынша орналасқан ... ... ... ... ... ... тілінің негізгі сөз формаларын қамтиды. ... ... ... бір код ... ... сөздің барлық формасын
құруға болатын ережелер жүйесі белгілі, бастапқы сөз формасына және оған
сәйкес ... ... ... сөз формасын құрудан өзге, ережелер жүйесі
автоматты түрде оған ... ... ... етіп ... ... ... жүзеге асыру барысында барлық сөздер және барлық сөз
формалары сөздігін қолданған жөн. Бұл сөздік кіру кезінде сөз ... шығу ... оның ... ... ... ... бұл әдіс әрқашан қолданыла бермейді: кіру барысындағы
сөздер барлық сөз формасының сөздігіне ... ... ... ... ... ... ... байланысты, мәтінде жалқы
есімдердің болуымен және т.б. ... ... ... Егер әдіс қажетті
нәтижені бермесе, онда нақты емес морфология қолданылады.
Морфемалық талдаудың ... ... ... жұрнақтарға және
жалғауларға бөлу болып табылады. Морфемалық сөздікте әрбір сөзді дербес
бөліктерге бөлу ... ... ... ... түрі ...
олардың ішінен қайсы түбір, қайсы жалғау және т.б. Сөздердің түбірінің
көптігі әлі де ашық ... ... ... ... ... мен ... ... сонымен бірге, барлығымызға мәлім, кез келген сөз
түбірден, жұрнақтан және ... ... Сол ... ... ... ... ... құруға болады. Ол тек қана әрбір ... ... ... ... әрбірінің түрінен де құралады. Ондай жағдайда,
сөздің морфемалық талдауын жүргізу үшін аталмыш сөздікті қолдану қажет.
Морфемалық талдау ... ... ... Егер ... сөз ... жағдайда, стандарттық құрылым (түбір – жұрнақ ... және ... ... ... мен ... негізінде талдауды
тікелей жүргізуге болады.
Нақты морфологиялық әдіс көмегімен сөздің сипаттамасын анықтауға
мүмкіндік ... оны ... ... бөлуге болатын жағдайға қайта
оралайық. Қандай да болмасын лексемалардың болуы ... ... ... ... ... бір ... бар ... немесе жоқ
болуына сүйенетін және морфологиялық параметрлер жайлы бір немесе бірнеше
болжамдарды беретін ережелер ... ... ... ... ... екі ... іске асыруға болады. Біріншісі, барлық сөз формалары
сөздігінде болатын сөздердің морфемалық талдауы және ... ... ... Енді осы ... ... ... ... құрылымынан және морфологиялық сипаттамасынан тұратын ... ... Бұл ... және ... ... жүйесі, ол сөздің
морфемалық құрылымы бойынша оның ... ... ... ... ... құру міндетін өзін-өзі оқыту жүйесі көмегімен
жүзеге асыруға болады (4-сурет).
Екінші ұстаным ... ... ... ... ... ... оның іске асырылуы – диагностикалық түрдегі ... ... ... ... ... ... талдауын жүргізудің ықтимал
тәсілі келесі болып табылады. Бір сөз ... ... ... ... ... Әрбір сөз формасы үшін оның барлық грамматикалық
кластары, және осы сөздердің әр ... ... ... ... Бұл ... кейбір жиынтығы негізінде іске асырылады. Онда
әрбір сөз үшін алдын ала ... ... ... ... соң ... сөздер – екілік, үштік төрттік және т.б. үшін ... ... ... ... тіркесін есептеп шығарады. Осы сандар
негізінде ... ... ... ... ... ... үшін тек сөздің өзі
ғана емес, сонымен қатар оның жанындағы ... де ... ... екі ... ескертпелерді көрсету қажет. Ықтималдық
ұстанымы тек сөйлемдерінде нақты орын тәртібі бар ... үшін ... Егер ... орын ... өзгертуге болатын болса, онда
барлық грамматикалық кластардың ықтимал тіркестері іс жүзінде тең ... асуы ... ... егер ... ... екі ... (анық және
анық емес морфология) ... ... ... ... ... ... ... керісінше, кірісте барлық сөйлемдерді, немесе кем дегенде
жанында тұрған бірнеше сөздерді қабылдайды.
Бұл жұмыста мәтінді ... ... ... ... ... ... ол
Стеммер Портера алгоритмі қазақ тіліне бейімделді.
ҚОЛДАНЫЛҒАН ӘДЕБИЕТТЕР ТІЗІМІ
1. Воронцов, К.В. Вычислительные ... ... по ... ... Курс ... ... - [Электронды ресурс]:
http://shad.yandex.ru/lectures/machine_learning.xml (дата обращения:
12.03.2014).
3. ... ... ... ... ... ... ... и интеллектуальному анализу
данных. [Электронды ресурс]: ... ... ... ... ... методом опорных векторов [Электронды ресурс]:
http://habrahabr.ru/post/130278/ (дата обращения: 22.04.2014).
5. Агеев, М. С. Методы автоматической рубрикации текстов, основанные на
машинном обучении и ... ...... 2004
6. Гасфилд , Д. Строки, деревья и ... в ... СПб.: ... ... 2003.
7. Broder, A. On the resemblance and containment of ... ... and ... of ... ... pages 21-29.
IEEE Computer Society, 1998.
8. Broder, A. Algorithms for duplicate documents. [Электронды ресурс]
http://www.cs.princeton.edu/courses/archive/spr05/cos598E/bib/Princeton
.pdf
9. Сегалович, И. ... и ... ... ... с ... ... ресурс]
http://company.yandex.ru/articles/spamooborona.html
10. Pugh, W. Detecting duplicate and near — ... files. ... ... ... ... ... ... И.В. Автоматизированная рубрикация энциклопедиче-ских статей
[Мәтін]  // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные ... ... ... ... / Под ред. ... - М.: ... Wasson, M., Classification Technology at LexisNexis [Мәтін]  // SIGIR
2001 Workshop on Operational Text Classification.
14. Journal of Economic ... ... System ... ... ... T., Text ... with Support Vector ... with Many Relevant Features [Мәтін]  // Proceedings of ECML-
98, 10th European Conference on Machine Learning, 1998.
16. ... Н.В., ... ... в ... автоматической
обработки текстов [Мәтін]  // НТИ. Сер.2. - 1997 - N3.
17. Лукашевич, Н.В., Автоматическое рубрицирование потоков ... ... ... [Мәтін]  // НТИ. Сер.2. - 1996. - N
10. - C.22-30.
18. Large Scale ... Text ... (LSHTC) Pascal ... ... F.: Machine learning in automated text categorization, ACM
Computing Surveys, vol. 34, pp. 1-47, 2002 ... ... ... Е. В. ... ... web-страниц в интернет-
каталоге с иерархической структурой / Е. В. Дунаев, А. А. ... ... 2005. ... ... ... - М.,
2005. - С. 382-398 ... ... ... N. Renders ... ... [Мәтін]  Journal of
Machine Learning Research 3, 2003.
22. Goutte, C. “A Probabilistic Interpretation of ... ... and F-score, with ... for ... ... 2005.
23. Leslie, C. “Fast Kernels for Inexact String Matching”, ... of ... ... 2003.
24. Кормен, Т. “Алгоритмы: построение и анализ” [Мәтін] , МЦНМО, ... ... В. ... ... документов при поиске в Веб”
[Мәтін] , Труды RCDL2002, 2002.
26. Агеев, М.С. Поддержка ... ... ... ... задач классификации текстов. [Мәтін]  // Труды ... ... ... ... библиотеки:
перспективные методы и технологии, электронные коллекции» - RDCL2004,
Пущино, Россия, 2004
27. ... ... ... ... ... с «basic line». [Мәтін]  // Труды второго ... по ... ... ... ... Под ред. ... - Санкт-Петербург: НИИ Химии СПбГУ, 2004, C.62-89
28. ... ... ... ... [Мәтін]  // Труды второго
российского семинара по оценке ... ... ... Под
ред. И.С. Некрестьянова - Санкт-Петербург: НИИ ... ... ... ... Автоматическая классификация текстовых документов с
использованием нейросетевых алгоритмов и ... ... ... НИИ ... ... 2004, ... Шабанов,В.И. Метод классификации текстовых документов, основанный на
полнотекстовом поиске [Мәтін]  // ... ... ... ... ... ... информационного поиска. Под ред. И.С. Некрестьянова
- Санкт-Петербург: НИИ Химии СПбГУ, ... ... F. ... of the 11th Annual ... ... Pattern ... ... – 2000
32. Ландэ Д.В. Основы интеграции информационных ... ... ... 2006.
33. Sebastiani, F.An Introduction to Dependency Grammar ... ... ... des ... ... Bektaev, K.B. Language ... [Мәтін] , Alma-Ata, 1972
35. Шарипбаев, А.А Интеллектуальный морфологический анализатор, основанный
на семантических сетях, и др.труды конференции [Мәтін]  Open ... for ... Systems ... ... G. Kazakh ... System of ... Affixes
[Мәтін] , Wang Xiao-long ,2010
37. Рахимова, Д.Р. Анализ формальных грамматик ... ... ... ... и ... ученых "Мир Науки", 2011
38. Joakim, N Dependency Grammar and ... Parsing, ... , ... ... Н.М. ... ... мәтіндерді өңдеудің кейбір
аспектілері. [Мәтін]  // «Қоғамды ақпараттандыру» III ... ... ... К. В. ... теория надёжности обучения ... ... Дис. док. ... наук: 05-13-17.—
Вычислительный центр РАН, 2010.
41. Barinova, O., On detection of multiple object ... using ... ... //In: CVPR. (2010)
42. Rodner, E. One-Shot Learning of Object Categories Using ... ... ... // Lecture Notes in Computer ... Su, Y. Adaptive generic learning for face ... from a ... per person ... // Proceedings of IEEE Conference ... Vision and Pattern ... (CVPR). ... Курс ... в компьютерное зрение": Машинное ... ... ... ресурс]
http://courses.graphicon.ru/files/courses/ ... ... L. Kernel Methods in Computer Vision. ... Computer
Vision School [Мәтін] , Moscow, 2011.
46. Babalola, К. O., Cootes T. F. Using Parts and Geometry Models ... Active ... Models for ... ... of ... Images ... // Proc. IEEE Int. Symp. on ... Imaging
(ISBI). 2010.
47. Cai, K., Automatic 3D Whole Heart Registration-Based Segmentation
Using Mutual Information and ... ... // ... of ... in ... ... ... Kaynig, V. Neuron geometry extraction by perceptual grouping in ssTEM
images [Мәтін]  // Proceedings of CVPR. 2010.
49. Yang, F., White matter lesion ... based on feature ... ... and hi2 random field theory from ... (MR) images ... // Pattern ... Letters. 2010.
50. Cooper L. A. Digital Pathology: Data-Intensive Frontier in Medical
Imaging [Мәтін]  // Proceedings of the IEEE. ... ... V., Robust ... ... of the ... ... and emerging or transient abnormalities fromshort
periods of RR data [Мәтін]  // Proceedings of CMLS. Vol. 1371 - 2011.
52. ... O., Diffuse Axonal Injury Lesion ... ... Algorithm [Мәтін]  // Proceedings of GraphiCon. 2011
53. Сенюкова, О., Выделение областей интереса на основе ... ... // ... ... и ... 2012.
54. Апальков И.В., Архивирование изображений на основе стандарта 1РЕ02000
с возможностью распознавания лиц [Мәтін]  // Тр. ЬХУ ... ... Дню ... ... ... ... Л.А., Использование информации о цвете в алгоритме ... на ... ... // ... 20-й Международной
Конференции по Компьютерной Графике и Зрению «ГрафиКон'2010», 2010
56. Голубев, М.Н. Устранение ... ... в ... ... ... ... [Мәтін]  // Докл. 12-й междунар. конф. «Цифровая
обработка сигналов и ее ... ... ... ... Волохов В. Удаление аддитивного белого гауссова шума из ... на ... ... главных компонент [Мәтін]  // Тр.конф.
ГрафиКон'2010, 2010
58. Голубев M.H., ... ... ... ... [Мәтін]  // Тр. LXVI науч. сессии, посвященной Дню Радио.
Москва, 2011
59. Баженов Л.Б. Интеллект и машина, изд. [Мәтін]  ... М., ... ... Н.А. ... и ... [Мәтін] , Вопросы философии,
1989, N2.
61. Вычислительные машины и мышление [Мәтін] . М., "Мир",
62. Кибернетика и ... ... АН ... ССР, ... 1977.
63. Клаус, Г. Кибернетика и философия [Мәтін] , М., ... ... ... Н.Н. ... ее ... последствия
[Мәтін] , Вопросы философии, 1987, N9.
65. Системно-кибернетические аспекты познания [Мәтін] . АН ... ... ... ... С. ... ... ... М., 1981.
67. http://sozdik.kz/ [Электронды ресурс]
68. Ахметов, К. Есептеу ... және ... ... ... /
К. Ахметов. - Алматы: Кайнар, 1996. - 352 ... ... А.Ә. ... тілі ... ... ... ... Информатика және компьютерлік техника [Мәтін]  / Шәріпбаев
А.Ә., Бөрібаев Б.Б. және т.б. – ... ... ... ЖАҚ, 2002. ... ... ... А. Қазақша-орысша, орысша-қазақша терминологиялық сөздік:
Информатика және есептеуіш техника [Мәтін]  / ... ... ... ... Республикалық мемлекеттік “Рауан”
баспасы, 1999. – 304 бет.
71. Бөрібаев, Б.Б. ... ... ... ... [Мәтін] 
/ Б.Б. Бөрібаев, Е. Балапанов, А. Есжанов. – ... 2000. – 256 ... ... В.З. Основы информатики [Мәтін] : Учебное пособие. / В.З.
Аладьев, Ю.Я. Хунт, Шишаков. – М.: ИИД «Филинъ», 1999. – 544 ... ... Ю. ... ... ... / Ю. ...... Базовых Знаний, 1998. – 704 с.
74. Хомоненко А.Д. Основы современных компьютерных технологий ... ... / Под ред. ... Хомоненко А.Д. – СПб.: КОРОНА принт,
1998. – 448 с.
Қосымша А
Қазақ ... ... ... ... Портера алгоритмі
$letDif = 'ё-ю-я';
$letA = 'а-ә-е-о-ө-ұ-ү-ы-і-у-и-э'.$letDif;
$letBY = 'м-н-ң-р-л-й-у'; // үнді
$letBU = 'б-в-г-ғ-д-ж-з'; // ... = ... ... = ... ... = 'ң-ңыз-ңіз-ың-ің-ыңыз-іңіз'; //
$tauel3 = 'сы-сі-ы-і'; //
//--------------------------------------------------------------
Жалғаулар--------------
$i = 0;
//----------Көптік жалғау
$j = -1;
$noun[$i][$j] = 'Көптік жалғау';
$noun[$i][$j] = ... = ... = ... = -1;
$noun[$i][$j] = 'Көптік жалғау';
$noun[$i][$j] = 'л-м-н-ң-з-ж';
$noun[$i][$j] = 'дар';
$noun[$i][$j] = 'дер';
$j = -1;
$noun[$i][$j] = 'Көптік жалғау';
$noun[$i][$j] = $letBK.'-б-в-г-д';
$noun[$i][$j] = ... = ... ... = ... = 'Жіктік жалғау';
$noun[$i][$j] = $letA.'-м-н-ң-л-р-й-у';
$noun[$i][$j] = 'мын';
$noun[$i][$j] = ... = ... = ... ... = ... = 'бын';
$noun[$i][$j] = 'бін';
$j = -1;
$noun[$i][$j] = 'Жіктік жалғау';
$noun[$i][$j] = $letBK.'-б-в-г-д';
$noun[$i][$j] = 'пын';
$noun[$i][$j] = 'пін';
$j = -1;
$noun[$i][$j] = 'Жіктік ... = ... = ... = ... = ... = ... = ... = 'Жіктік жалғау';
$noun[$i][$j] = $letA.'-л-р-й-у';
$noun[$i][$j] = 'мыз';
$noun[$i][$j] = 'міз';
$j = -1;
$noun[$i][$j] = 'Жіктік ... = ... = ... = ... = ... = 'Жіктік жалғау';
$noun[$i][$j] = 'з-ж-м-н-ң';
$noun[$i][$j] = 'быз';
$noun[$i][$j] = 'біз';
$j = -1;
$noun[$i][$j] = ... ... = ... = ... = 'піз';
$j = -1;
$noun[$i][$j] = 'Жіктік жалғау';
$noun[$i][$j] = '';
$noun[$i][$j] = 'сыңдар';
$noun[$i][$j] = 'сіңдер';
$noun[$i][$j] = 'сыздар';
$noun[$i][$j] = 'сіздер';
$noun[$i][$j] = 'лар';
$noun[$i][$j] = ... = ... = ... = ... = ... ... = -1;
$noun[$i][$j] = 'Тәуелдік жалғау';
$noun[$i][$j] = $letA;
$noun[$i][$j] = 'м';
$noun[$i][$j] = 'ң';
$noun[$i][$j] = 'ңыз';
$noun[$i][$j] = 'ңіз';
$noun[$i][$j] = 'сы';
$noun[$i][$j] = ... = ... = ... = ... = ... ... = $letBY.'-'.$letBU.'-'.$letBK;
$noun[$i][$j] = 'ым';
$noun[$i][$j] = 'ім';
$noun[$i][$j] = 'ың';
$noun[$i][$j] = ... = ... = ... = ... = ... = ... = ... жалғау - Ілік
$j = -1;
$noun[$i][$j] = 'Септік жалғау - Ілік';
$noun[$i][$j] = "$letA-м-н-ң-$tauel1-$tauel2-$tauel3";
$noun[$i][$j] = 'ның';
$noun[$i][$j] = ... = ... = ... ... - ... = 'р-л-й-у-ғ-ж-з';
$noun[$i][$j] = 'дың';
$noun[$i][$j] = 'дің';
$j = -1;
$noun[$i][$j] = 'Септік жалғау - Ілік';
$noun[$i][$j] = $letBK.'-б-в-г-д';
$noun[$i][$j] = ... = ... ... - ... = ... = ... жалғау - Барыс';
$noun[$i][$j] = "$letA-$letBY-ғ-ж-з";
$noun[$i][$j] = 'ға';
$noun[$i][$j] = 'ге';
$j = -1;
$noun[$i][$j] = 'Септік ... - ... = ... = ... = ... = -1;
$noun[$i][$j] = 'Септік жалғау - Барыс';
$noun[$i][$j] = $tauel3;
$noun[$i][$j] = ... = ... = ... = ... ... - ... = $letBK.'-б-в-г-д';
$noun[$i][$j] = 'қа';
$noun[$i][$j] = 'ке';
------Септік жалғау - Табыс
$j = -1;
$noun[$i][$j] = ... ... - ... = ... = ... = 'ті';
$j = -1;
$noun[$i][$j] = 'Септік жалғау - Табыс';
$noun[$i][$j] = $letA;
$noun[$i][$j] = ... = ... = ... = ... ... - ... = "$letBY-$tauel1-$tauel2-ғ-ж-з";
$noun[$i][$j] = 'ды';
$noun[$i][$j] = 'ді';
$j = -1;
$noun[$i][$j] = 'Септік ... - ... = ... = ... ... - ... = -1;
$noun[$i][$j] = 'Септік жалғау - Жатыс';
$noun[$i][$j] = $letBK.'-б-в-г-д';
$noun[$i][$j] = 'та';
$noun[$i][$j] = 'те';
$j = -1;
$noun[$i][$j] = 'Септік жалғау - ... = ... = ... = ... = ... = 'Септік жалғау - Жатыс';
$noun[$i][$j] = $tauel3;
$noun[$i][$j] = 'нда';
$noun[$i][$j] = 'нде';
------Септік жалғау - ... = ... = ... жалғау - Шығыс';
$noun[$i][$j] = $letBK.'-б-в-г-д';
$noun[$i][$j] = 'тан';
$noun[$i][$j] = 'тен';
$j = ... = ... ... - Шығыс';
$noun[$i][$j] = "$letA-р-л-й-у-ғ-ж-з";
$noun[$i][$j] = 'дан';
$noun[$i][$j] = 'ден';
$j = -1;
$noun[$i][$j] = 'Септік ... - ... = ... = ... = ... жалғау - Көмектес
$j = -1;
$noun[$i][$j] = 'Септік жалғау - ... = ... = ... = ... = ... ... - ... = "$letA-$letBY-$tauel1-$tauel2";
$noun[$i][$j] = 'мен';
$j = -1;
$noun[$i][$j] = 'Септік жалғау - Көмектес';
$noun[$i][$j] = ... = ... осы ... ... ... ... - ... Тәуелдік жалғау
ді# Септік жалғау - Табыс
әкелін----------------------------------
н# Септік жалғау - ... ... ... - ... - ... ... ... - Барыс
асхана----------------------------------
асхана----------------------------------
105 - жанұяның
ң# Тәуелдік жалғау
ың# Тәуелдік жалғау
ның# Септік жалғау - Ілік
жанұя----------------------------------
жанұя----------------------------------
106 - баласы
сы# Тәуелдік ... ... ... - ... ... жалғау - Барыс
жұмырт----------------------------------
жұмырт----------------------------------
109 - торғай
торғай----------------------------------
110 - қарсы
ы# Тәуелдік жалғау
қарс----------------------------------
қарс----------------------------------

Пән: Информатика
Жұмыс түрі: Дипломдық жұмыс
Көлемі: 61 бет
Бұл жұмыстың бағасы: 6 200 теңге









Ұқсас жұмыстар
Тақырыб Бет саны
Corel Draw графикалық редактор28 бет
ЖШС «НҰР» жеке кәсiпорынының автоматтандырылған құжат алмасу жүйесiн жасау72 бет
Принципиалды-электрлік сұлбалар5 бет
DES (Data Encryption Standard) алгоритмін талдау21 бет
Microsoft Word мәтіндік процессорының көмегімен мәтіндік құжаттарды даярлау5 бет
Word редакторында құжаттарды теру және оларды сақтау8 бет
«Ассемблер-күрделі машиналық тіл»27 бет
«қазақ тілінен ағылшын тіліне машиналық аударудың лингвистикалық сөздіктерін apertium платформасының негізінде жасау»33 бет
Істерді жасақтау мен құжаттарды топтастырудың жалпы ережесі28 бет
Бастапқы құжаттар. құжаттарды бухгалтерлік өңдеу23 бет


Исходниктер
Пәндер
Көмек / Помощь
Арайлым
Біз міндетті түрде жауап береміз!
Мы обязательно ответим!
Жіберу / Отправить


Зарабатывайте вместе с нами

Рахмет!
Хабарлама жіберілді. / Сообщение отправлено.

Сіз үшін аптасына 5 күн жұмыс істейміз.
Жұмыс уақыты 09:00 - 18:00

Мы работаем для Вас 5 дней в неделю.
Время работы 09:00 - 18:00

Email: info@stud.kz

Phone: 777 614 50 20
Жабу / Закрыть

Көмек / Помощь