Abstract:
Машиналық оқыту (Engl. Machine learning, ML) - жасанды интеллект
әдістерінің класы. Оның сипаттамасы мәселені тікелей шешуде емес, көптеген
ұқсас мәселелерді шешу процесінде жаттығуда. Бұл жұмыстың негізгі мақсаты
Машиналық оқыту медицина жүйесін қалай өзгерткенін талдау. Машиналарды
оқыту алгоритмдерін қолданатын болжамды аналитика қазіргі заманның жаңа
құралына айналды, өйткені жасанды интеллект медицинаға таңертеңнен бастап
кеңінен енгізілуде. Адам миының МРТ суреттерін жіктеу әдістері
қарастырылады. Әдістер ми патологиясының жоғары сатысының болуын
немесе болмауын анықтау үшін оқытылған классификаторлар болып табылады.
Жұмыс өңделген мәліметтер жиынтығында ең жақсы жіктеу әдісін анықтауға
бағытталған. Жұмыста жіктеудің үш әдісі талданады: контурдың негізгі
қарабайырлары бойынша суреттерді жіктеу, конвульсиялық нейрондық желі
әдісі, екілік жіктеуішпен және конвульсиялық алдын-ала оқытылған нейрондық
желі негізінде жіктеу әдісі. Жұмыста алдын-ала оқытылған нейрондық
жинақтау желілерін пайдалану нейрондық желіні оқытуға есептеу уақыты мен
есептеу жүйесінің ресурстарын азайтуға мүмкіндік беретіні көрсетілген.
Есептеу экспериментінің нәтижелері келтірілген және МРТ суреттерінде адам
миының патологиясын жіктеу мәселесін шешудегі ең жақсы дәлдікке
нейрондық конвульсиялық алдын-ала оқытылған нейрондық желіні қолдану
арқылы қол жеткізілетіні көрсетілген.
