Файл: Клиенттерге ызмет крсету сапасын жоарылату жне процестер мен.docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 25.10.2023
Просмотров: 131
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
СОДЕРЖАНИЕ
1.2-сурет – Соңғы 5 жылдағы «жасанды интеллект» сұранысының динамикасы
Сараптамалық жүйелерді қолдану аясы
ПӘНДІК АЙМАҚТЫ ТАЛДАУ ЖӘНЕ ТАЛАПТАРЫ
2.1-сурет – Кәсіпорынның құрылымы
Пәндік саладағы бизнес-үдерістерді талдау
2.2-сурет – Преценденттер диаграммасы
2.3-сурет – Компоненттер диаграммасы
2.4-сурет – Күйлер диаграммасы
3.1-сурет – Жүйенің архитектурасы
шешуге көмектесе алады. Жасанды интеллект саласындағы Сараптау жүйелер ең танымал. Сараптық жүйелер тиісті тақырыптық салада күрделі мәселелерді шешуге көмектеседі. Мұндай есептеу жүйесі жүйенің дұрыс жауап беруге және ақылға қонымды шешім қабылдауға мүмкіндік беретін мамандардың білімдерін қамтиды.
Сараптаулар жүйелері - олардың түсіндірулерінің жүйелілігін түсіндіре алатын, сонымен қатар олардың білімдерін арттыруға мүмкіндік беретін тар бағдарламалар.
Сараптамалық жүйелерді пайдалану салаларын талдап шыққаннан кейін, сараптамалық жүйелерді жобаны басқаруда шешім қабылдау жөніндегі көмекші ретінде қолдануға болады деп қорытынды жасауға болады. Олар деректерді талдайды және оларды өңдей алады және салыстыра алады. Мұндай жүйелер атом электр станцияларында, авиацияда, медицинада, қаржыландыруда және басқа да салаларда жұмыс істейді, онда критикалық жағдайлардағы шешімді дамытуда көмек қажет.
Жұмыс кезінде консультант (клиенттерді қабылдау, пайдалану, сұлулық нұсқаулығын және т.б.) тестен алынған мәліметтерге, сұрақтарға жауаптарға, зертханалық сынақтарға, қысымға, импульстікке, температураға негізделген нақты әрекеттерге алып келетін нақты қорытынды жасауға тиіс және басқа көрсеткіштер қарастырады.
Сонымен қатар, ол тәжірибеден алынған, арнайы әдебиеттерді оқыған, өзінің тәжірибесі, түйсігі және әріптестерінен келген кеңестерді басшылыққа алады. Шешім қабылдауды жеңілдету үшін, компьютердің сараптамалық кометологиялық жүйесін бұрын жасалған ақпарат негізінде клиентке сұрақтардың нұсқаларын ұсынатын интеллектуалдық анықтамалық ретінде жұмыс істейтін түрі кеңінен таралған. Енгізілген ақпарат мәтіндік ғана емес, сонымен бірге әртүрлі графика болуы мүмкін. Жүйе дерекқорда сақталған клиенттіңкометологиялық
тарихын ескере отырып, барлық параметрлерді талдайды және клиенткебет әлпетке байланысты нақты ем-шаралар және ықтимал әрекеттерді ұсынады. Дегенмен, бұл бағдарламаны әзірлеу кезінде құрылған білікті мамандардың білім базасына негізделген. Сондықтан мұндай жүйені «анықтамалық-кеңесші» деп атау дұрысырақ. Әрине, түпкілікті шешім косметолог тарапынан жасалады.
Қолдану саласы өте жауапты болғандықтан, қолданыстағы сарапшылар жүйелері қате әрекеттердің ықтималдығын азайтатын күрделі алгоритмдерді пайдаланады, сондықтан мұнда әмбебаптық пен көпесептікке сүйену қиындау болады. Кәсіби Косметологиялыққ пакеттер өте мамандандырылған. Мысалы, шұғыл диагностика және шұғыл емдеу бағдарламалары, тері диагностикасы, әртүрлі асқынуларының алдын алу, анестезиология және т.б.
Сонымен қатар, компьютерлік жүйе, сондай-ақ клиенттерді тану теориясына негізделген және интеллектуалды (көбінесе сарапшылардың пікірінше) Косметологиялыққ жүйе оларды құру кезінде келесі критерийлерге негізделуі керек:
Компьютерлік диагностикалық жүйелердің медициналық фокусы міндеттерді және келесі пайдалану деңгейлерімен анықталады:
Автоматтандырылған жүйені құру әдістемесін таңдауға қатысты жасанды интеллект теориясына негізделген сараптамалық жүйелердің (ЭС) класы үлкен қызығушылық тудырады. Бұл жүйенің белгілі бір проблемалық
аймақта білім базасын қамтитынын және хаттамамен Косметологиялыққ жағдайды тану нәтижелерімен және жүйе ұсынған шешімнің логикалық түсіндірілуімен танысу мүмкіндігін береді.
Ақпараттың өсуі, соңғы диагностикалық және емдік технологиялардың пайда болуы медициналық деректерді өңдеу мен түсіндіруге, білікті мамандардың тәжірибесін жинақтау, сақтау және пайдалану мүмкіндігіне түбегейлі әртүрлі көзқарасты тудырды. Медициналық зерттеулер үшін материалды өңдеу үшін статистикалық әдістердің стандартты жиынтықтарын пайдалану жеткіліксіз. Биология мен медицинаның барлық салаларына қолданылатын, ақпараттық сыйымдылығы жоғары және шуылға қарсы иммунитеті бар тапсырмаларды икемді тұжырымдау мүмкіндігі бар әмбебап құралдарды қажет ететін ұзақ уақыт қажет емес. Барлық жоғарыда көрсетілген талаптарды проблемаларды шешу үшін өздігінен реттеуге қабілетті жүйелермен қанағаттандыруға болады. Бастапқыда бірдей ғана құрылған, олар әртүрлі мәселелерді шешуге үйренулері керек.
Сараптамалық жүйелердің жаңа класын құру мүмкіндігі жеке қолданушыға, мысалы, сараптамалық жүйені өзінің тәжірибесі бойынша және осы дәрігерге қол жетімді деректер негізінде оқытуға мүмкіндік беретін нақты дәрігерге дейін кеңейтілуі керек. Бұл дегеніміз, мұндай жүйелердің өндіріс технологиясында түбегейлі өзгеріс қажет. Түпнұсқалық шешімдер қабылдаудың нақты жүйелері негізінде, әдетте, мамандар тобы, оның ішінде математиктер, бағдарламашылар және тапсырмаларды орындаушы пән мамандары құрылды.
Осындай жүйелерді соңғы пайдаланушыға теңестіру қабілеті әрдайым әрдайым азайып кетеді және осындай жүйені сатып алған кезде ол көбінесе нақты жұмыс жағдайларына (мысалы, осы клиникада
пайдаланылатын зертханалық сынақтардың немесе сынақ әдістерінің әртүрлі ауқымы) қолданылмайды. Шешім - маманға нақты жағдайлар, тәжірибе және әріптестердің тәжірибесі негізінде сараптама жүйесін құруға мүмкіндік беру. Мұндай дизайн тек қана компьютерде әдеттегі дағдыларды талап ететін математикалық аппараттың пән маманын білместен жүзеге асырылуға тиіс. Сонымен қатар, осы жағдайда, жұмыс істейтін сараптамалық жүйенің қорытындыларына сенімділік мәселесі оны құрастырған маманға, оның сенім білдірген әріптестеріне, сондай-ақ ол бақылаулардың нәтижесінде алынған нақты деректерге негізделген тәжірибесі мен білімдеріне негізделеді .
Жасанды нейрондық желілерге негізделген нейро-ақпараттық технологиялар бұл талаптарды өте жақсы қанағаттандырады. Нейрондық желілердің жұмыс істеуі жүйке жүйесінің нейрондық және синапстарында сигналдардың таралуын имитациялайтын алгоритмдерге негізделген.
Нейрондық желілердің жұмыс істеуі үшін көптеген сәулет және мета- алгоритмдер жиынтығы бар, ал қазіргі заманғы нейроинформатика арқылы шешілетін мәселелер көбінесе нейрондық желілерді оқытудың архитектурасы мен алгоритмдерін нақты тапсырмалар класына немесе белгілі бір тапсырмаға сәйкестендіруді талап етеді. Сондықтан медицина сараптамалық жүйелерін құрудың әмбебап технологиясын жасау, соның ішінде нейрондық желілердің жұмыс істеуі үшін архитектураларды және мета-алгоритмдерді оңтайландыру, биомедициналық ақпаратпен жұмыс істеу кезінде нейрондық желілердің жұмыс істеуінің теориялық және әдіснамалық негіздері маңызды міндет болып табылады.
Нейро-ақпараттық технология тұрғысынан адамның барлық тапсырмаларын екі топқа бөлуге болады:
Бірінші топтың үлкен жетістіктері бар проблемаларын шешу үшін сіз дәстүрлі компьютерлік бағдарламаларды пайдалана аласыз. Алгоритмнің қаншалықты қиын болғанына қарамастан, көптеген шарттардың (кіріс параметрлері) шектеулілігі осы мәселені шешетін белгілі бір бағдарламаны шешу және жазу үшін алгоритм құру мүмкіндігін береді.
Іс жүзінде барлық медициналық және биологиялық ғылымдар екінші топқа жататын міндеттерден тұрады және осы міндеттердің көпшілігінде екінші шартты орындау үшін қажетті санын жинау жеткілікті. Бұл диагностиканың, дифференциалды диагностиканың, болжаудың, стратегияны таңдаудың және емдеу тактикасының проблемалары болып табылады. Медициналық тапсырмалар әрдайым бірнеше шешімдерге ие және нейрондық желілер арқылы нәтиже шығару әдісімен сәйкес келетін жауаптың «анық емес» сипаты бар.
Жіктеу міндеттері - биомедициналық тапсырмалардың негізгі және өте кең тобы. Оларға жауап - сынып - бұрынғы белгілі нұсқалар жиынтығынан бір нұсқаны таңдау. Жіктеу бинарлық (қарапайым жіктеу) болуы мүмкін - бұл жағдайда ықтимал жауаптардың жиынтығы екі нұсқадан (сыныптардан) тұрады - және n-ary, онда сынып саны екіден көп. Бинарлы классификацияның мысалдары объективті санаттар (адамның жынысы еркек немесе әйел, ісіктің табиғаты жақсы немесе қатерлі) және субъективті (сау адам науқас немесе науқас, қатерлі ауруларға бейімділік бар немесе болмауы) болуы мүмкін. Кейбір жағдайларда міндеттің жауабын объективті немесе субъективті категорияға жіктеу мүмкін емес, бұл жүйке жүйесіндегі сарапшылар жүйесін оқыту және жұмыс істеуде түбегейлі маңызды емес.
.
Сараптаулар жүйелері - олардың түсіндірулерінің жүйелілігін түсіндіре алатын, сонымен қатар олардың білімдерін арттыруға мүмкіндік беретін тар бағдарламалар.
Сараптамалық жүйелерді пайдалану салаларын талдап шыққаннан кейін, сараптамалық жүйелерді жобаны басқаруда шешім қабылдау жөніндегі көмекші ретінде қолдануға болады деп қорытынды жасауға болады. Олар деректерді талдайды және оларды өңдей алады және салыстыра алады. Мұндай жүйелер атом электр станцияларында, авиацияда, медицинада, қаржыландыруда және басқа да салаларда жұмыс істейді, онда критикалық жағдайлардағы шешімді дамытуда көмек қажет.
Жұмыс кезінде консультант (клиенттерді қабылдау, пайдалану, сұлулық нұсқаулығын және т.б.) тестен алынған мәліметтерге, сұрақтарға жауаптарға, зертханалық сынақтарға, қысымға, импульстікке, температураға негізделген нақты әрекеттерге алып келетін нақты қорытынды жасауға тиіс және басқа көрсеткіштер қарастырады.
Сонымен қатар, ол тәжірибеден алынған, арнайы әдебиеттерді оқыған, өзінің тәжірибесі, түйсігі және әріптестерінен келген кеңестерді басшылыққа алады. Шешім қабылдауды жеңілдету үшін, компьютердің сараптамалық кометологиялық жүйесін бұрын жасалған ақпарат негізінде клиентке сұрақтардың нұсқаларын ұсынатын интеллектуалдық анықтамалық ретінде жұмыс істейтін түрі кеңінен таралған. Енгізілген ақпарат мәтіндік ғана емес, сонымен бірге әртүрлі графика болуы мүмкін. Жүйе дерекқорда сақталған клиенттіңкометологиялық
тарихын ескере отырып, барлық параметрлерді талдайды және клиенткебет әлпетке байланысты нақты ем-шаралар және ықтимал әрекеттерді ұсынады. Дегенмен, бұл бағдарламаны әзірлеу кезінде құрылған білікті мамандардың білім базасына негізделген. Сондықтан мұндай жүйені «анықтамалық-кеңесші» деп атау дұрысырақ. Әрине, түпкілікті шешім косметолог тарапынан жасалады.
Қолдану саласы өте жауапты болғандықтан, қолданыстағы сарапшылар жүйелері қате әрекеттердің ықтималдығын азайтатын күрделі алгоритмдерді пайдаланады, сондықтан мұнда әмбебаптық пен көпесептікке сүйену қиындау болады. Кәсіби Косметологиялыққ пакеттер өте мамандандырылған. Мысалы, шұғыл диагностика және шұғыл емдеу бағдарламалары, тері диагностикасы, әртүрлі асқынуларының алдын алу, анестезиология және т.б.
Сонымен қатар, компьютерлік жүйе, сондай-ақ клиенттерді тану теориясына негізделген және интеллектуалды (көбінесе сарапшылардың пікірінше) Косметологиялыққ жүйе оларды құру кезінде келесі критерийлерге негізделуі керек:
Компьютерлік диагностикалық жүйелердің медициналық фокусы міндеттерді және келесі пайдалану деңгейлерімен анықталады:
-
дифференциалды сериясын құрумен зерттеудің алдын ала зертха- налық кезеңінде алдын-ала диагностика жасау; -
патологияның соңғы нозологиялық сәйкестендіруін оңтайлы зерттеу әдісін таңдау арқылы диагностикалау; -
бар ақпаратқа (клиникалық және параклиникалық) негізделген нақты диагнозды қалыптастыру (негіздеу) көмегімен нозологиялық диагностика; -
қауіптілік жағдайында шешім қабылдау (көмек көрсету деңгейін бас- қару) үшін негіз ретінде жағдайдың ауырлығын бағалау арқылы индикативті диагностика.
Автоматтандырылған жүйені құру әдістемесін таңдауға қатысты жасанды интеллект теориясына негізделген сараптамалық жүйелердің (ЭС) класы үлкен қызығушылық тудырады. Бұл жүйенің белгілі бір проблемалық
аймақта білім базасын қамтитынын және хаттамамен Косметологиялыққ жағдайды тану нәтижелерімен және жүйе ұсынған шешімнің логикалық түсіндірілуімен танысу мүмкіндігін береді.
Ақпараттың өсуі, соңғы диагностикалық және емдік технологиялардың пайда болуы медициналық деректерді өңдеу мен түсіндіруге, білікті мамандардың тәжірибесін жинақтау, сақтау және пайдалану мүмкіндігіне түбегейлі әртүрлі көзқарасты тудырды. Медициналық зерттеулер үшін материалды өңдеу үшін статистикалық әдістердің стандартты жиынтықтарын пайдалану жеткіліксіз. Биология мен медицинаның барлық салаларына қолданылатын, ақпараттық сыйымдылығы жоғары және шуылға қарсы иммунитеті бар тапсырмаларды икемді тұжырымдау мүмкіндігі бар әмбебап құралдарды қажет ететін ұзақ уақыт қажет емес. Барлық жоғарыда көрсетілген талаптарды проблемаларды шешу үшін өздігінен реттеуге қабілетті жүйелермен қанағаттандыруға болады. Бастапқыда бірдей ғана құрылған, олар әртүрлі мәселелерді шешуге үйренулері керек.
Сараптамалық жүйелердің жаңа класын құру мүмкіндігі жеке қолданушыға, мысалы, сараптамалық жүйені өзінің тәжірибесі бойынша және осы дәрігерге қол жетімді деректер негізінде оқытуға мүмкіндік беретін нақты дәрігерге дейін кеңейтілуі керек. Бұл дегеніміз, мұндай жүйелердің өндіріс технологиясында түбегейлі өзгеріс қажет. Түпнұсқалық шешімдер қабылдаудың нақты жүйелері негізінде, әдетте, мамандар тобы, оның ішінде математиктер, бағдарламашылар және тапсырмаларды орындаушы пән мамандары құрылды.
Осындай жүйелерді соңғы пайдаланушыға теңестіру қабілеті әрдайым әрдайым азайып кетеді және осындай жүйені сатып алған кезде ол көбінесе нақты жұмыс жағдайларына (мысалы, осы клиникада
пайдаланылатын зертханалық сынақтардың немесе сынақ әдістерінің әртүрлі ауқымы) қолданылмайды. Шешім - маманға нақты жағдайлар, тәжірибе және әріптестердің тәжірибесі негізінде сараптама жүйесін құруға мүмкіндік беру. Мұндай дизайн тек қана компьютерде әдеттегі дағдыларды талап ететін математикалық аппараттың пән маманын білместен жүзеге асырылуға тиіс. Сонымен қатар, осы жағдайда, жұмыс істейтін сараптамалық жүйенің қорытындыларына сенімділік мәселесі оны құрастырған маманға, оның сенім білдірген әріптестеріне, сондай-ақ ол бақылаулардың нәтижесінде алынған нақты деректерге негізделген тәжірибесі мен білімдеріне негізделеді .
Жасанды нейрондық желілерге негізделген нейро-ақпараттық технологиялар бұл талаптарды өте жақсы қанағаттандырады. Нейрондық желілердің жұмыс істеуі жүйке жүйесінің нейрондық және синапстарында сигналдардың таралуын имитациялайтын алгоритмдерге негізделген.
Нейрондық желілердің жұмыс істеуі үшін көптеген сәулет және мета- алгоритмдер жиынтығы бар, ал қазіргі заманғы нейроинформатика арқылы шешілетін мәселелер көбінесе нейрондық желілерді оқытудың архитектурасы мен алгоритмдерін нақты тапсырмалар класына немесе белгілі бір тапсырмаға сәйкестендіруді талап етеді. Сондықтан медицина сараптамалық жүйелерін құрудың әмбебап технологиясын жасау, соның ішінде нейрондық желілердің жұмыс істеуі үшін архитектураларды және мета-алгоритмдерді оңтайландыру, биомедициналық ақпаратпен жұмыс істеу кезінде нейрондық желілердің жұмыс істеуінің теориялық және әдіснамалық негіздері маңызды міндет болып табылады.
Нейро-ақпараттық технология тұрғысынан адамның барлық тапсырмаларын екі топқа бөлуге болады:
-
белгілі және анықталған алгоритмге нақты, анық, анық, нақты жауап алу қажет болатын шарттар белгілі және анықталған жиынтығы бар тапсырмалар; -
жауаптың барлық нақты жағдайларын ескеру мүмкін емес міндеттер, бірақ сіз ең маңызды шарттардың шамамен жиынтығын ғана таңдай аласыз (кейбір шарттар есепке алынбайды, жауап дұрыс емес, жақын және алгоритм) жауапты дәл табу мүмкін емес).
Бірінші топтың үлкен жетістіктері бар проблемаларын шешу үшін сіз дәстүрлі компьютерлік бағдарламаларды пайдалана аласыз. Алгоритмнің қаншалықты қиын болғанына қарамастан, көптеген шарттардың (кіріс параметрлері) шектеулілігі осы мәселені шешетін белгілі бір бағдарламаны шешу және жазу үшін алгоритм құру мүмкіндігін береді.
Іс жүзінде барлық медициналық және биологиялық ғылымдар екінші топқа жататын міндеттерден тұрады және осы міндеттердің көпшілігінде екінші шартты орындау үшін қажетті санын жинау жеткілікті. Бұл диагностиканың, дифференциалды диагностиканың, болжаудың, стратегияны таңдаудың және емдеу тактикасының проблемалары болып табылады. Медициналық тапсырмалар әрдайым бірнеше шешімдерге ие және нейрондық желілер арқылы нәтиже шығару әдісімен сәйкес келетін жауаптың «анық емес» сипаты бар.
Жіктеу міндеттері - биомедициналық тапсырмалардың негізгі және өте кең тобы. Оларға жауап - сынып - бұрынғы белгілі нұсқалар жиынтығынан бір нұсқаны таңдау. Жіктеу бинарлық (қарапайым жіктеу) болуы мүмкін - бұл жағдайда ықтимал жауаптардың жиынтығы екі нұсқадан (сыныптардан) тұрады - және n-ary, онда сынып саны екіден көп. Бинарлы классификацияның мысалдары объективті санаттар (адамның жынысы еркек немесе әйел, ісіктің табиғаты жақсы немесе қатерлі) және субъективті (сау адам науқас немесе науқас, қатерлі ауруларға бейімділік бар немесе болмауы) болуы мүмкін. Кейбір жағдайларда міндеттің жауабын объективті немесе субъективті категорияға жіктеу мүмкін емес, бұл жүйке жүйесіндегі сарапшылар жүйесін оқыту және жұмыс істеуде түбегейлі маңызды емес.
.
- 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 13