Файл: Российский государственный социальный университет Итоговый контроль 1 по дисциплине Интеллектуальные информационные системы.docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 07.11.2023
Просмотров: 9
Скачиваний: 2
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
 | Российский государственный социальный университет |
Итоговый контроль 1
по дисциплине «Интеллектуальные информационные системы»
| ФИО студента | Тарасов Михаил Сергеевич | |
| Направление подготовки | Информационные системы и технологии | |
| Группа |
|
Москва 2023
1.
Одним из примеров прикладного использования системы искусственного интеллекта является система рекомендаций, используемая в онлайн-магазинах. Эта система анализирует покупки пользователя, просматриваемые им товары и интересы, чтобы дать ему наиболее подходящие рекомендации товаров.
Решение этой задачи состоит из следующих шагов:
Сбор данных о покупках и поведении пользователей на сайте магазина с помощью алгоритмов машинного обучения, мониторинга и анализа пользовательских действий.
Обработка данных с помощью алгоритмов машинного обучения, которые используют информацию о покупках пользователя и сопоставляют ее с другими данными (например, демографическими или географическими) для создания уникального профиля пользователя.
Анализ поведения пользователя на сайте с использованием алгоритмов искусственного интеллекта для определения предпочтительных категорий товаров и брендов.
Разработка персонализированных рекомендаций с помощью алгоритмов машинного обучения. Система анализирует данные пользователя и определяет наиболее подходящие товары, исходя из их предпочтений.
Вывод рекомендаций на экран пользователя. Каждому пользователю отображается уникальный набор рекомендаций товаров на основе его индивидуального профиля и поведения на сайте магазина.
Использование системы рекомендаций позволяет существенно улучшить пользовательский опыт на сайте магазина, повышая вероятность покупки товаров и увеличивая общий объем продаж. Кроме того, такая система позволяет магазину эффективно конкурировать с другими торговыми площадками и удерживать пользователей на своем сайте.
2
Рекомендационная система (РС) искусственного интеллекта (ИИ) является сложной технологической платформой, которая использует множество технологий. Основные технологии, лежащие в основе рекомендационной системы ИИ, включают:
Машинное обучение. РС ИИ использует алгоритмы машинного обучения для анализа и обработки данных, а также для определения паттернов поведения пользователей и создания рекомендаций. Машинное обучение применяется для классификации данных и обнаружения скрытых связей между ними.
Нейронные сети. Рекомендационные системы ИИ могут использовать различные типы нейронных сетей для обработки данных. Например, сверточные нейронные сети могут использоваться для обработки изображений, а рекуррентные нейронные сети - для анализа последовательных данных.
Кластерный анализ. РС ИИ может использовать кластерный анализ для группировки пользователей и товаров, основываясь на их сходстве. Это позволяет создавать персонализированные рекомендации для пользователей, которые имеют схожие интересы и предпочтения.
Анализ содержания. Рекомендационные системы ИИ могут использовать анализ содержания для определения свойств и качеств товаров. Например, для фильмов это могут быть жанры, актеры, сценаристы и т.д. А также для анализа содержания пользовательских профилей.
Big Data аналитика. РС ИИ использует Big Data аналитику для обработки и анализа больших объемов данных. Это позволяет создавать более точные рекомендации на основе данных, получаемых от большого числа пользователей.
Обработка естественного языка. Рекомендационные системы ИИ могут использовать технологии обработки естественного языка для понимания текстовых запросов и комментариев пользователей. Также это может использоваться для сравнения контента и анализа его сходства.