Интернет-агенттік бойынша ғылыми-зерттеу жұмыстарын жүргізеді Жасанды интеллект және шешім қабылдау жүйелері: «машина оқыту, деректерді талдау, оңтайландыру әдістері, күрделі жүйелер және Байес әдістері».
Интернет-агенттік өнім бойынша техникалық сараптамасы бар Жасанды интеллект және шешім қабылдау жүйелері: «машина оқыту, деректерді талдау, оңтайландыру әдістері, күрделі жүйелер және Байес әдістері» ред Интернет-агенттік модульдік теңшелетін бағдарламалық жасақтаманы құру үшін бизнес-процесс білімінде тәжірибесі бар Жасанды интеллект және шешім қабылдау жүйелері: «машина оқыту, деректерді талдау, оңтайландыру әдістері, күрделі жүйелер және Байес әдістері».
Интернет-агенттік модульді таңдамалы бағдарламалық жасақтаманы жасау үшін техникалық өнім дағдылары мен бизнес-процестерді білу тәжірибесі бар Жасанды интеллект және шешім қабылдау жүйелері: «машина оқыту, деректерді талдау, оңтайландыру әдістері, күрделі жүйелер және Байес әдістері».
Интернет-агенттік өнім бойынша техникалық сараптамасы бар Жасанды интеллект және шешім қабылдау жүйелері: «машина оқыту, деректерді талдау, оңтайландыру әдістері, күрделі жүйелер және Байес әдістері» және корпоративтік мәдениетті және ең алдымен тәжірибені тасымалдайды.
тарихыЖасанды интеллект (AI) және Шешім жүйелері ұзақ және бір-бірімен байланысты. Мұнда негізгі сәттерге және олардың қарым-қатынасына шолу:
Алғашқы қадамдар (50-60 жылдар)
- AI туылуы: Зияткерлік машиналар идеясы әлдеқайда ертерек, бірақ «Жасанды интеллект” Дартмут жазғы зерттеу жобасында ойлап табылған Жасанды интеллект 1956 ішінде.
- Алғашқы символдық тәсілдер: Бекітілген ережелер мен символдық өңдеуге негізделген, адамның ойлау процестерін қайталауға бағытталған алғашқы жүйелер дүниеге келді.
70 және 80 жылдардың басы: «AI қыстары» ынта мен тоқырау кезеңдері
- Сараптамалық жүйелер: Эксперттік жүйелер белгілі бір шектеулі салалар үшін әзірленген (мысалы, медициналық диагностика), бұл машиналар білім базасында қорытынды жасай алатынын көрсетеді.
- Символдық техниканың шектері: Логикалық және ережеге негізделген тәсілдердің ауқымдылығы мен бейімделу шегі белгілі бір AI зерттеулеріне деген ынта-жігерді бәсеңдетеді.
арқасында қайта туылу машина оқыту және жүйелеріне негізделген дати (80 – 2000 жылдардың басы)
- Машиналық оқыту алгоритмдері: Жасанды нейрондық желілер, тірек векторлық машиналар, шешім ағаштары бойынша зерттеулер негізінде әдістерді енгізеді дати және мысалдар арқылы оқыту үлгілері бойынша.
- Көбею күш есептеу: Жаңа жабдық күрделі алгоритмдерді орындауды жеңілдетеді.
- Гибридті жүйелер: AI және Decision Systems шешімдер қабылдау ережелерін үйрену және бизнес сценарийлерінде оңтайландыру алгоритмдерімен біріктірілуде.
Заманауи AI-ның жарылысы (2010 - қазіргі уақытқа дейін)
- Терең оқу: Терең (көпдеңгейлі) нейрондық желілер компьютерлік көру, табиғи тілді түсіну және басқа да көптеген салалар үшін бұзылады.
- Үлкен мөлшерде дати: жинақтарының болуы дати теңдесі жоқ өлшемді, бұл мысалға қажет алгоритмдерді үйретуге мүмкіндік береді.
- AI басқаратын шешімдер жүйелері: AI бұрын-соңды болмаған дәлдік пен ауқымдылықпен шешім қабылдау процестерін автоматтандырудың кілтіне айналады, мысалы, несиелік тәуекелді бағалауда, медициналық диагностикада және коммерциялық секторда жекелендіру бойынша кеңестерде.
Трендтер мен қиындықтар
- Түсіндіру мүмкіндігі: Орталық мәселе AI жүйелері қабылдаған шешімдерді түсінікті және бейтарап ету, оларды «қара жәшіктер» ретінде пайдалануды азайтуға қатысты.
- Этика және жауапкершілік: AI негізіндегі жүйелерді этикалық пайдалануды қамтамасыз етіңіз, біржақтылықты және ықтимал кемсітушілікті немесе әділетсіз әсерді азайтыңыз.
- Адам мен машинаның ынтымақтастығы: AI мен адам сарапшыларының әртүрлі мүмкіндіктерін пайдаланатын шешім қабылдау модельдері, әсіресе адам түсіндірмесінің сезімталдығы маңызды салаларда (мысалы, заң саласы, денсаулық сақтаудың кейбір аспектілері) үлкен әлеуетті ұсынады.
қорытынды
AI және шешім жүйелерінің тарихы үздіксіз бірлескен эволюция болып табылады. Алғашқы әрекеттерден бастап қазіргі заманғы терең оқытуға дейінгі AI зерттеулерінің нәтижелері өте алуан түрлі салаларда шешім қабылдау процестерін автоматтандыру және қолдау үшін жаңа құралдарды ұсынады. Дегенмен, бұл прогресті этика, шешімдердің түсіндірмелілігі және пайдаланудың жеке саласына негізделген машина мен адам сарапшылары арасындағы ынтымақтастығындағы дұрыс тепе-теңдік туралы ойлармен бірге бағалау керек.
Біз бірбіз веб-агенттік және біреуі веб-маркетинг агенттігі, сіздікін анықтаймыз Веб-агенттік біздің қызметтеріміз түпкілікті тұтынушыға арналған, біз солай жұмыс жасаймыз Бағдарламалық үй , Бағдарламалық жасақтама компаниясы , Бағдарламалық жасақтама жасау компаниясы, веб-маркетинг агенттігі, веб-агенттік e веб-агенттік.
Интернет-агенттік компанияңыздың цифрлық сәйкестендіруінде көшбасшы бола отырып, бәсекелестікке арналған бизнес стратегияларын ұсынады.
Біз барлығымызға өте жоғары сапаны ұсынамыз клиенттер және олардың сандық бизнесі өркендей берсін.
Интернет-агенттік бұл сіздің цифрлық жобаңыздың қозғалтқышы, сіздің сандық сәйкестілігіңізді шешейік. Біз сіздің компанияңыздың цифрлық инновациясы үшін сіздің серіктесіңіз болғымыз келеді.
Бізді жақын адамдар ғана таңдамайды.
Бөлісу:
Онлайн веб-агенттігінен көбірек біліңіз
Электрондық пошта арқылы соңғы мақалаларды алу үшін жазылыңыз.
