Жасанды интеллекті жобалау. Информатика, 11 сынып, дидактикалық материал.

Қосымша 1

 Қолданылбалы тапсырмалардың мысалдары. Мәтіндерді оқып шығыңыз. Әр мәтінге сәйкес тақырыпты табыңыз.

 Мәтіндердің атаулары:

• Науқастар объект ретінде әрекет етеді. Белгілер талдау нәтижелерін, аурудың белгілерін және қолданылатын емдеу әдістерін сипаттайды. Бинарлық белгілердің мысалдары: жыныс, бас ауруы, әлсіздік. Реттік белгілер - жағдайдың ауырлығы (қанағаттанарлық, орташа, ауыр, өте ауыр). Сандық белгілер - жас, импульс, қан қысымы, қандағы гемоглобин, препараттың дозасы. Науқастың мінездемелік сипаттамасы, шын мәнінде, сырқаттың тарихы болып табылады. Электрондық түрдегі прецеденттердің жеткілікті санын жинақтай отырып, әртүрлі мәселелерді шешуге болады:
• Аурудың түрін жіктеу (классификациялау) (дифференциалды диагноз);
• Емдеудің ең қолайлы әдісін анықтау;
  • аурудың ұзақтығы мен нәтижесін болжау;
• Асқыну қаупін бағалау;
• Синдромдарды табу - белгілі бір ауруға тән белгілер жиынтығы.

Мұндай жүйелердің құндылығы - олар көптеген прецеденттерді лезде талдап, қорытуға қабілетті - бұл маман дәрігердің қолынан келмейді.

• Белгілер геологиялық барлау деректері болып табылады. Аудан территорияларында белгілі бір тұқымдардың болуы немесе болмауы бинарлық белгілермен кодталады. Бұл жыныстардың физика-химиялық қасиеттерін сандық жағынан да, сапалық жағынан да сипаттауға болады. Оқу үлгісі екі кластағы прецеденттерден тұрады: белгілі кен орындары және қызығушылық тудыратын минералы табылмаған ұқсас аудандар. Сирек кездесетін пайдалы қазбаларды іздеген кезде объектілер саны белгілер санынан әлдеқайда аз болуы мүмкін. Бұл жағдайда классикалық статистикалық әдістер жақсы нәтиже бермейді. Мәселе қолда бар деректер массивіндегі үлгіні іздеу арқылы шешіледі. Шешу процесінде ең ақпараттылыққа ие жеке қасиеттердің қысқа топтамалары таңдалады - олар жеке сыныптарды жақсы өткізе алады. Медициналық тапсырмаға ұқсай отырып, «синдромдарын» іздеуге болады деп айтуға болады. Бұл зерттеудің маңызды нәтижесі, геофизиктер мен геологтардың қызығушылығын тудырады.

• Бұл проблеманы банктер несие беру кезінде шешеді. Несиелер беру процедураларын автоматтандыру қажеттілігі 60-70 жж бірінші кезекте АҚШ пен басқа да дамыған елдерде несие карталарының өсуі кезінде туындады. Бұл жағдайда несие алуға жүгінетін жеке немесе заңды тұлғалар объектілері болып табылады. Жеке тұлғаларға қатысты индикативті сипаттама қарыз алушы толтыратын сауалнамадан және, мүмкін, банк бұл туралы өз көздерінен жинайтын қосымша ақпараттан тұрады. Бинарлық белгілердің мысалдары: жынысы, телефонның қол жетімділігі. Атаулы белгілері - тұрғылықты жері, мамандығы, жұмыс берушісі. Реттік белгілер - білімі, ұстанымы. Сандық белгілер - несие мөлшері, жасы, еңбек өтілі, отбасы кірісі, басқа банктердегі қарыз сомасы. Оқу үлгісі белгілі несиелік тарихы бар қарыз алушылардан тұрады. Қарапайым жағдайда, шешім қабылдау қарыз алушыларды «жақсы» және «жаман» деп екі топқа жіктеуден басталады. Несиелер тек бірінші дәрежелі қарыз алушыларға беріледі. Неғұрлым күрделі жағдайда, ақпараттық сипаттамалардың жиынтығы негізінде алынған қарыз алушының ұпайларының (баллдарының) жалпы саны бағаланады. Рейтинг неғұрлым жоғары болса, қарыз алушы соғұрлым сенімді болады. Осылайша, несиелік скоринг атауы пайда болды. Жаттығу кезеңінде ақпараттық мүмкіндіктерді синтездеу және іріктеу жүзеге асырылады және шешім қабылдау қаупі барынша азайтылуы үшін әр функция үшін қанша балл беру керектігі анықталады. Келесі міндет - несие берудің қандай шарттары туралы шешім қабылдау: пайыздық мөлшерлемені, мерзімі мен несие келісімінің басқа параметрлерін анықтау. Бұл проблеманы алдыңғы әдістер бойынша оқыту әдістерімен де шешуге болады.

• Мұны заманауи супермаркеттер мен бөлшек сауда желілері шешеді. Дистрибьюторлық желіні тиімді басқару үшін әр күннің белгілі бір күндері сатылымын алдын-ала болжау қажет. Осы болжамдар негізінде сатып алуларды жоспарлау, ассортиментті басқару, баға саясатын қалыптастыру және жарнамаларды жоспарлау (жарнамалық науқандар) жүзеге асырылады. Мәселенің ерекшелігі - тауарлардың саны ондаған, тіпті жүздеген мыңдарда болуы мүмкін. Әрбір өнім бойынша «қолмен» болжау және шешім қабылдау жай ғана мүмкін емес. Болжау үшін бастапқы деректер тауарлар мен жекелеген дүкендер үшін бағалар мен сатылымдардың уақыттық қатарлары болып табылады. Заманауи технологиялар бұл деректерді кассалық аппараттардан тікелей алып тастауға мүмкіндік береді. Болжамдардың нақтылығын арттыру үшін тұтынушы сұранысына әсер ететін әр түрлі сыртқы факторларды да ескеру қажет: инфляция, ауа-райы, жарнамалық науқандар, әлеуметтік-демографиялық жағдайлар және бәсекелестердің белсенділігі. Талдаудың мақсаттарына байланысты объектілер тауарлар немесе дүкендер немесе «дүкен, өнім» жұптары болып табылады. Мәселенің тағы бір ерекшелігі - жоғалту функциясының асимметриясы. Егер болжам сатып алуды жоспарлау мақсатында жасалса, онда болжанбаған болжамдағы шығындар қайта жасалған шығындардан едәуір жоғары.

• Бұл тапсырмада жақсы болжау мүмкіндігі тікелей пайдаға айналады. Егер инвестор акцияның бағасы көтеріледі деп болжаса, ол кейінірек қымбат бағамен сатылады деп үміттеніп, акцияларды сатып алады. Керісінше, бағаның төмендеуін болжай отырып, инвестор акцияларды кейіннен төмен бағамен сатып алу үшін сатады. Инвестор-спекулятордың міндеті болашақ бағаның өзгеру бағытын дұрыс болжау - өсу немесе құлдырау. Адамдардың араласуынсыз сауда шешімдерін қабылдайтын автоматты сауда стратегиялары, алгоритмдер өте танымал. Мұндай алгоритмді дамыту мұғаліммен бірге оқытудың міндеті де болып табылады. Нысандар - бұл жағдайлар, шын мәнінде, уақыт тұрақтары. Нысанның сипаттамасы - бұл баға мен сауда-саттық көлемінің өзгеруінің бүкіл тарихы. Қарапайым жағдайда объектілерді мүмкін шешімдерге сәйкес келетін үш классқа жіктеу керек: сатып алу, сату немесе күту. Сауда-саттық стратегиясын құруға арналған оқыту үлгісі белгілі бір уақыт кезеңіндегі бағалар мен көлемдердің қозғалысы туралы тарихи мәліметтер болып табылады. Бұл проблемадағы сапа критерийі орташа қателіктің стандартты функционалдығымен айтарлықтай ерекшеленеді, өйткені инвестор болжамның дәлдігіне қызығушылық танытпайды, бірақ жалпы кірісті барынша көбейтеді. Қазіргі заманғы қор нарығының техникалық талдауында параметрлердің таңдалған тарих аралығындағы максималды пайда өлшеміне сәйкес реттелетін жүздеген параметрлік сауда стратегиясы бар.