ҮЛКЕН ДЕРЕКТЕРДІ ТАЛДАУДА ТЕРЕҢ ОҚЫТУДЫ ҚОЛДАНУ: ӘДІСТЕР, ТӘСІЛДЕР ЖӘНЕ БОЛАШАҚ ПЕРСПЕКТИВАЛАРЫ

Аңдатпа

Соңғы онжылдықтарда үлкен деректерді талдау ақпараттық технологиялар саласындағы маңызды тапсырмалардың біріне айналды. Терең оқыту, жасанды интеллектінің бір бөлігі ретінде, үлкен деректер көлемінен білім алу және өңдеу үшін тиімді құралдар ұсынды. Бұл мақалада жасанды нейрондық желілер, конволюциялық нейрондық желілер, рекурренттік нейрондық желілер, генеративті қарама-қарсы желілер және автокодерлер сияқты терең оқытудың негізгі әдістері қарастырылады, олар әртүрлі деректер түрлерін талдауда белсенді қолданылады. Деректерді алдын ала өңдеу, таратылған есептеулер және бақыланатын және бақыланбайтын оқыту әдістері сияқты олардың қолданылу тәсілдері сипатталады. Сондай-ақ, модельдерді түсіндіру және мультимодальды деректерді дамыту сияқты өзекті мәселелер талқыланады. Мақалада терең оқытуды кванттық есептеулермен біріктіру және шектеулі деректермен жұмыс істеу әдістері де қарастырылады. Табыстарға қарамастан, терең оқыту үлкен есептеу қуатын қажет ету және деректерді пайдалану мәселелері сияқты бірқатар қиындықтарға тап болады. Қорытындысында терең оқытудың үлкен деректерді талдаудың күрделі тапсырмаларын шешу үшін үлкен әлеуетке ие екендігі және оның дамуы ғылым мен өнеркәсіптің әртүрлі салаларында жаңа мүмкіндіктер аша беретіні атап өтілген.