ai sabi

Front

25. Жасанды интеллект агенттеріне түсінік беріңіз

Back

Жасанды интеллект (ЖИ) агенті — қоршаған ортаны қабылдап (сенсорлар арқылы), алған ақпаратты өңдеп, белгілі бір мақсатқа жету үшін әрекет жасайтын бағдарламалық немесе аппараттық жүйе.

ЖИ агенті өз шешімдерін алгоритмдер, модельдер және жинақталған білім негізінде қабылдайды.

Мысалы: чат-боттар, робот шаңсорғыш, ұсыныс жүйелері, автономды көліктер — барлығы ЖИ агенттері.

Front

26. Мәтіндік сипаттама бойынша суретті қалай жасауға болады?

Back

Мәтіндік сипаттама бойынша сурет жасау процесі Text-to-Image генерациясы деп аталады.

Бұл үшін арнайы генеративті нейрондық желілер қолданылады (мысалы: DALL·E, Stable Diffusion, Midjourney).

Ол сурет алдын ала үйретілген үлкен деректер жиынтығындағы заңдылықтар арқылы қалыптасады.

Front

27. Деректерді талдауға кіріспе: негізгі ұғымдар мен құралдар

Back

Деректерді талдау — мәліметтерді жинау, өңдеу, зерттеу және олардан мағыналы қорытындылар шығару процесі.

Негізгі ұғымдары: дерек, деректер жиыны, айнымалы, тренд, визуализация, интерпретация.

Құралдары: Excel, SQL, Python (Pandas), Power BI, Tableau. Бұл құралдар деректерді есептеу, сүзу, график жасау, салыстыру үшін қолданылады.

Front

28. Деректерді талдау ұғымы. Деректер түрлері. Деректерді талдау құралдары

Back

Деректерді талдау — шешім қабылдау мақсатында деректерден пайдалы ақпарат алу.

Деректер түрлері:

• Сандық (мысалы: жас, салмақ)

• Сапалық (түс, категориялар)

• Құрылымданған (кестелер, база)

• Құрылымданбаған (мәтін, видео, сурет)

Құралдары: Excel, SQL, Python, R, Power BI. Бұл құралдар мәліметтерді жинауға, өңдеуге, модельдеуге мүмкіндік береді.

Front

29. Деректерді талдаудың негізгі кезеңдері қандай?

Back

1. Мәселені анықтау

2. Деректерді жинау

3. Деректерді тазалау (қателер, қайталанулар)

4. Деректерді зерттеу (EDA)

5. Визуализация жасау

6. Қорытынды шығару және шешім қабылдау

7. Нәтижені ұсыну (есеп, презентация)

Front

30. Құрылымданған және құрылымданбаған деректердің айырмашылығы неде?

Back

Құрылымданған деректер реттелген, кесте түрінде сақталады. Мысалы: Excel, SQL таблицалары. Іздеу және талдау оңай.

• Құрылымданбаған деректер ретсіз күйде болады: мәтін, сурет, видео, аудио. Талдау үшін арнайы алгоритмдер мен машиналық оқыту қажет.

Қысқаша: құрылымданған — реттелген, құрылымданбаған — еркін формат.

Front

31. Іздеу әдістері және эвристикалық алгоритмдер, Minimax

Back

Іздеу әдістері — мәселені шешу жолдарын қарастыратын алгоритмдер.

Негізгі әдістер:

BFS (ені бойынша іздеу)

DFS (тереңдік бойынша іздеу)

Эвристика — толық тексермей, шешімге жақын нұсқаны болжау тәсілі.

Minimax — екі ойыншы болатын ойындарда (шахмат, tic-tac-toe) қолданылатын әдіс. Бір ойыншы максимум ұпай жинауға, екіншісі минимумға тырысады. Алгоритм барлық мүмкін жүрістерді бағалап, ең тиімді вариантты таңдайды.

Front

32. Видео бейнелерді генерациялауға арналған нейрондық желілермен жұмыс

Back

Видео генерациясы Text-to-Video және Video-to-Video модельдері арқылы жасалады. Модель мәтінді немесе бастапқы видеоны талдап, кадрларды бірізділікпен құрастырады, қозғалысты, жарықты, объектілердің өзгерісін жасайды. Мысалы: Sora, Runway Gen-2, Pika Labs.

Бұл модельдер кадрлардың өзара байланысын сақтап, қозғалыстың табиғи болуын қамтамасыз етеді.