Innovations in Science and Technologies Volume 1 Issue 1 (2024) · pp. 11-17
АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯЭФФЕКТИВНОГО РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ОПТИМИЗАЦИИ И ПРИНЯТИЯРЕШЕНИЙ
Яхшибоев, Р.Э., Атаджанов, Ш.Ш.
Abstract
В современном мире, где объемы данных постоянно растут, а задачи становятся всё более сложными и многогранными, роль искусственного интеллекта (ИИ) в оптимизации процессов и принятии решений становится неоценимой. Эта статья посвящена разработке и анализу передовых моделей ИИ, способных эффективно решать задачи оптимизации и принятия решений в различных областях, включая производство, логистику, финансы и здравоохранение. Мы исследуем, как различные модели ИИ, включая машинное обучение, глубокое обучение, эволюционные алгоритмы и неронные сети, могут быть применены для анализа данных, прогнозирования будущих тенденций и оптимизации процессов с целью улучшения эффективности и снижения затрат.Особое внимание уделяется анализу способов интеграции моделей ИИ в существующие системы принятия решений, а также оценке их способности адаптироваться к изменяющимся условиям и обеспечивать точные и обоснованные решения в условиях неопределенности. Рассматриваются как теоретические аспекты моделирования ИИ, так и практические случаи успешного применения этих технологий в реальных условиях.
искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение, эволюционные алгоритмы, нейронные сети, задачи оптимизации, принятие решений, анализ данных.искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение, эволюционные алгоритмы, нейронные сети, задачи оптимизации, принятие решений, анализ данных.
Metadata source: the journal's OAI-PMH archive · Sindex does not store the full text; it links to the source.