Big data негізінде жасанды интеллект алгоритмдерін жетілдіру әдістері

Аңдатпа

Қазіргі заманда Big Data технологиялары мен жасанды интеллект (ЖИ) жүйелерінің өзара байланысы цифрлық трансформацияның негізгі бағыттарының бірі болып отыр. Үлкен деректер көлемін тиімді өңдеу мен талдау жасанды интеллект алгоритмдерінің дәлдігі мен бейімделу қабілетін арттыруға мүмкіндік береді. Бұл обзорлық мақалада Big Data платформаларының (мысалы, Hadoop, Spark, Apache Flink) жасанды интеллектті жетілдірудегі рөлі қарастырылады. Сонымен қатар, деректерді жинау, сақтау және алдын ала өңдеу процестерінің алгоритм өнімділігіне әсері талданады.Зерттеу барысында Big Data негізінде жұмыс істейтін machine learning және deep learning әдістері, соның ішінде нейрондық желілерді масштабтау, деректердің корреляциясын есептеу, автоматтандырылған ерекшелік іріктеу (feature selection) және үлгілеу процестері қарастырылды. Үлкен деректер массивтерінен алынған нақты уақыттағы ақпараттар ЖИ жүйелеріне динамикалық бейімделу мен болжам жасау мүмкіндігін береді.Мақалада сондай-ақ Big Data-ның этикалық және техникалық қиындықтары  деректер сапасының төмендігі, есептеу қуатының жеткіліксіздігі және құпиялық мәселелері де қамтылған. Авторлар Big Data негізіндегі жасанды интеллект алгоритмдерін жетілдірудің болашағын сипаттай отырып, олардың экономикалық, медициналық және өндірістік салаларда қолданылу мүмкіндіктерін атап өтеді.Қорытындылай келе, Big Data экожүйесін тиімді пайдалану жасанды интеллекттің интеллектуалдық әлеуетін арттырудың негізгі шарты болып табылады.