Машиналық оқыту негізінде интеллектуалды талдау және болжау жүйелерін әзірлеу: материалтану және киберқауіпсіздік мәселелерін шешуге кешенді көзқарас
Кілт сөздер:
машиналық оқыту, терең оқыту, композициялық материалдар, ботты анықтау, графикалық нейрондық желілер, трансформаторлар, материалдардың қасиеттерін болжау, әлеуметтік желілерді талдау, интеллектуалды жүйелер, жасанды интеллект.Аңдатпа
Жұмыста заманауи Машиналық оқыту әдістерін қолдана отырып, интеллектуалды талдау және болжау жүйелерін әзірлеуге кешенді тәсіл ұсынылған. Зерттеу екі бағытты қамтиды: композициялық материалдардың қасиеттерін болжау және әлеуметтік желілерде боттарды анықтау. Бірінші мәселені шешу үшін материалдардың механикалық сипаттамаларын болжаудың жоғары дәлдігін қамтамасыз ететін терең оқытудың физикалық принциптері мен әдістерін біріктіретін гибридті модель жасалды. Боттарды анықтау үшін мультимодальды тәсіл қолданылды, ол мәтіндерді алдын-ала дайындалған тілдік модельдермен талдауды әлеуметтік құрылымдардың графикалық талдауымен біріктірді, бұл қолданыстағы шешімдерден жоғары көрсеткіштерге қол жеткізуге мүмкіндік берді. Эксперименттік тексеру 10 мыңнан астам материал үлгілері мен әлеуметтік желілерді пайдаланушылардың 1 млн профилін қамтитын ауқымды деректер жиынтығында орындалды. Нәтижелер қазіргі әдістермен салыстырғанда болжау мен жіктеу сапасының жақсарғанын көрсетеді. Жұмыстың практикалық маңыздылығы-жаңа материалдарды жобалауда және онлайн қауымдастықтарды бақылауда қолдануға жарамды масштабталатын жүйелерді құру.
