CC BY
4УДК 004.853 Базарова Э.Б., Гараев Д.
Базарова Э.Б.
преподаватель кафедры прикладной математики и информатики Туркменский государственный университет им. Махтумкули (г. Ашхабад, Туркменистан)
Гараев Д.
преподаватель кафедры Математики и методики её преподавания Туркменский государственный педагогический институт им. Сеидназара Сейди (г. Туркменабад, Туркменистан)
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЧИСЛЕННЫХ МЕТОДОВ В ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ
Аннотация: в данной статье рассматривается важность и применение численных методов в искусственном интеллекте (ИИ). Численный анализ, включающий методы оптимизации, решения уравнений, численного интегрирования, регрессии и интерполяции, играет ключевую роль в разработке алгоритмов и моделей ИИ. Особое внимание уделяется применению численных методов в областях обучения нейронных сетей, обработки изображений и видео, обработки текстов, рекомендательных систем, анализа больших данных и других. Этот анализ показывает, что использование численных методов делает искусственный интеллект более эффективным и мощным инструментом в современных задачах.
Ключевые слова: численные методы, искусственный интеллект, методы оптимизации, нейронные сети, обучение.
Введение.
Искусственный интеллект (ИИ) стал ключевой областью исследований и разработок в современном мире. Его применение распространяется на множество областей, от автоматизации производственных процессов до
создания автономных систем. Одним из важных аспектов в области искусственного интеллекта является использование численных методов, которые играют критическую роль в разработке алгоритмов и моделей. В этой статье рассматривается важность и применение численных методов в искусственном интеллекте.
Основные методы численного анализа.
Численный анализ является ключевым инструментом в разработке алгоритмов и моделей искусственного интеллекта. Он включает в себя широкий спектр методов, таких как:
• Методы оптимизации: Методы оптимизации используются для поиска оптимальных решений в различных задачах, таких как обучение нейронных сетей, поиск оптимальных параметров моделей и решение оптимизационных задач [1].
• Методы решения уравнений и систем уравнений: Эти методы применяются для решения различных математических задач, которые возникают в контексте искусственного интеллекта, таких как решение уравнений, связанных с моделями, или систем линейных и нелинейных уравнений [1].
• Методы численного интегрирования: Эти методы используются для вычисления определенных интегралов и оценки площадей под кривыми, что может быть полезно, например, в обработке сигналов или анализе данных [2].
• Методы регрессии и интерполяции: Методы регрессии и интерполяции используются для аппроксимации функций и данных, что может быть полезно при анализе и прогнозировании временных рядов или построении моделей, на основе имеющихся данных [2].
Применение численных методов в искусственном интеллекте.
Численные методы играют важную роль во многих областях искусственного интеллекта:
• Обучение нейронных сетей: В обучении нейронных сетей часто используются методы оптимизации, такие как градиентный спуск, для настройки весов и параметров моделей с целью минимизации ошибки предсказания [3].
• Обработка изображений и видео: В области компьютерного зрения и обработки изображений и видео применяются различные численные методы, такие как фильтры для улучшения качества изображений, методы сегментации и распознавания объектов [4].
• Естественный язык и обработка текстов: В обработке текстов и естественного языка численные методы используются для анализа и классификации текстов, извлечения ключевой информации и выполнения других задач обработки текста [4].
• Рекомендательные системы: В рекомендательных системах применяются методы коллаборативной фильтрации и анализа контента для предсказания предпочтений пользователей и рекомендации товаров или услуг
[5].
• Большие данные и анализ данных: В условиях больших объемов данных численные методы используются для эффективной обработки и анализа данных, включая методы кластеризации, классификации и обнаружения аномалий [5].
Заключение.
Использование численных методов в искусственном интеллекте является неотъемлемой частью разработки алгоритмов и моделей. Они позволяют решать сложные задачи оптимизации, обучения и анализа данных, что делает искусственный интеллект более эффективным и мощным инструментом во многих областях. Применение численных методов требует глубокого понимания математических основ и их применения в конкретных задачах и приложениях искусственного интеллекта.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Boyd, S., & Vandenberghe, L. Convex optimization. Cambridge University Press. - 2004;
2. Press, W. H., Teukolsky, S. A., Vetterling, W. T., & Flannery, B. P. Numerical recipes 3rd edition: The art of scientific computing. Cambridge University Press. -2007;
3. Haykin, S. Neural networks: a comprehensive foundation. Prentice Hall. - 1999;
4. Bishop, C. M. Pattern recognition and machine learning. Springer. - 2006;
5. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. Deep learning. MIT press. - 2016;
Bazarova E.B., Garayev D.
Bazarova E.B.
Turkmen State University named after Magtymguly (Ashgabat, Turkmenistan)
Garayev D.
Turkmen State Pedagogical Institute named after Seidnazar Seydi (Turkmenabat, Turkmenistan)
USING NUMERICAL METHODS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Abstract: article discusses the importance and application of numerical methods in artificial intelligence (AI). Numerical analysis, including optimization, equation solving, numerical integration, regression, and interpolation techniques, plays a key role in the development of AI algorithms and models. Particular attention is paid to the application of numerical methods in the areas of neural network training, image and video processing, text processing, recommender systems, big data analysis and others. This analysis shows that the use of numerical methods makes artificial intelligence a more efficient and powerful tool in modern problems.
Keywords: numerical methods, artificial intelligence, optimization methods, neural networks, training.
