- Мәліметтер жинау және өңдеу: ЖИ жүйелері, әдетте, үлкен көлемдегі мәліметтерден үйренеді. Бұл мәліметтер түрлі көздерден жиналады және өңделеді.
- Машинаның оқытуы (Machine Learning, ML): Бұл - ЖИ-дің ең маңызды бөліктерінің бірі. Машинаны оқыту – бұл машиналарға мәліметтерді талдау арқылы үйрену мүмкіндігін беретін әдістер жиынтығы.
- Терең оқыту (Deep Learning): Бұл - машинаның оқытуының күрделі түрі, ол желілердің көмегімен күрделі мәліметтерді өңдейді. Мысалы, тілдік модельдер, суреттерді тану және т.б.
- Нейрондық желілер: Жасанды интеллекттің бұл түрі адам миының нейрондық желілерінен шабыт алады. Олар көптеген кішкене өңдеу элементтерінен (нейрондардан) тұрады, олар күрделі мәліметтерді өңдеуге қабілетті.
- Алгоритмдер мен модельдер: ЖИ алгоритмдері мәліметтерден білім алу үшін пайдаланылады. Олар әртүрлі мақсаттарға арналған, мысалы, суреттерді тану, тілдік аударма, ойындарды ойнау және т.б.
- Әлеуметтік және этикалық мәселелер: ЖИ дамуы жүйелердің әділеттілігі, ашықтығы және қауіпсіздігі сияқты маңызды этикалық мәселелерді тудырады.
ЖИ технологиясы үнемі дамып келеді және ол өзінің қолдану аясын кеңейтіп, күнделікті өміріміздің көптеген аспектілерінде пайдаланыла бастады.
Дереккөз: infohub.kz