811-005-002к-20 Информатика 11 каз УЧЕБНИК ЕМН

Қазақстан Республикасы Білім және ғылым министрлігі ұсынған

Г.И.Сал­ғар­ аева
Ж.Б.Баз­ аева
А.С.Ма­ха­нов­ а

ИНФОРМАТИКА

Жал­пы біл­ ім бе­рет­ ін мект­ епт­ ің
жаратылыстану-математикалық ба­ғыт­ ы­ның

11-сын­ ыб­ ын­ а ар­нал­ған оқул­ ық

11

ӘОЖ 373.167.1
КБЖ 32.973 я 72
С 18

Салғ­ а­раева Г.И., ж.б.
С 18 Ин­форм­ а­ти­ка: Жал­пы бі­лім бе­рет­ ін мект­ еп­тің жа­рат­ ыл­ ы­стан­ у-

м­ ат­ е­мат­ и­ка­лық ба­ғы­тын­ ың 11-сын­ ыб­ ын­ а ар­налғ­ ан оқул­ ық. /
Г.И.Салғараева, Ж.Б.Базаева, А.С.Маханова  – Нұр-Сұлтан:
«Ар­ман-ПВ» бас­пас­ ы, 2020. – 272 бет.

ISBN 978-601-318-301-5

Оқул­ ық жалпы орта білім беру деңгейінің жаңартылған мазм­ ұн­
дағы үлгілік оқу бағдарламасына сәйк­ ес оқу­шыл­ ар­дың жас ерекш­ е­
лікт­ е­рі еск­ е­ріл­ е отыр­ ып жа­зыл­ды. Оқул­ ық тіл­ і же­ңіл, түрлі мақ­
саттағы тапсырмалармен қамт­ ыл­ған.

ӘОЖ 373.167.1
КБЖ 32.973 я 72

© Сал­ға­раева Г.И.,

Баз­ аева Ж.Б.,

Мах­ ан­ ов­ а А.С., 2020

ISBN 978-601-318-301-5 © «Ар­ман-ПВ» басп­ а­сы, 2020

Бар­лық құқ­ ығ­ ы қор­ғалғ­ ан. Басп­ ан­ ың рұқ­са­тынс­ ыз көш­ ір­ іп бас­ уғ­ а бол­майд­ ы.

ШАРТТЫ БЕЛГІЛЕР

Жаңа тақырыпты меңгеру тапсырмалары – функционалдық сауаттылықты
қалыптастыру тапсырмалары

Сұрақтарға жау­ап бер­ ейік Дәптерге орындайық

Ойланайық, талқылайық ­Компьютерде орындайық
Талдап, салыстырайық Ой бөл­ і­сейік

Еc­тер­ ің­ е түс­ ір­ іңд­ ер: Мең­гер­ іл­ е­тін біл­ ім:
Өткен тақырыптард­­ ан бүгінгі Та­қыр­ ыпт­ ағ­ы иге­ріл­ е­тін мәл­ і­

саб­­ аққ­ а негіз болатын тапсыр­ мет­тер; күт­ іл­ ет­ ін нә­ти­жел­ ер
малар
Қызықты ақпарат
Сөздік: Материалды жеңіл меңг­ер­ уг­е
Үш тілдегі ғылыми ұғымдар
жетелейтін ақпарат­тар

Терминдік анықтамалар

Назар аудар
Электронды қосымша жүктелген CD қолжетімсіз болған
жағдайда, қосымшаны arman-pv.kz сайтынан тауып, өз
компьютеріңе жүктеп алуыңа болады

3

Алғ­ ы сөз

Қым­батт­ ы шәк­ і­рт­тер!
Қолд­ ар­ ыңд­ ағ­ ы оқу­лық «Жасанды интеллект», «3D жобалау»,
«Аппараттық жасақтама», «Заттар интернеті», «IT Startup»,
«Цифрлық сауаттылық» бө­лім­де­рі­нен тұр­ а­ды.
«Жасанды интеллект» бө­лі­мінд­ е машиналық оқыту, нейронды
желілер қағидаларын түсіндіру, оның қолданылу саласын сипаттау,
электронды кестелердегі/математикалық модельдеу программаларын­
дағы нейронды желілерді жобалау мақс­ атт­ ар­ ы тү­сінд­ і­рі­лед­ і.
«3D жобалау» бөл­ ім­ і­не виртуалды және кеңейтілген шындықтың
мақсаты, олардың психикалық және физикалық денсаулыққа әсері,
бірінші тұлға көрінісі бар 3D панорама жасау принц­ ип­те­рі кір­ іп отыр.
«Аппараттық жасақтама» бөл­ і­мі­виртуалды машиналардың мақ­
са­тын сипаттау, мобильді құрылғылардың негізгі компонент­терінің
сипатт­ амаларын салыстыру, аппараттық және программалық жасақ­
там­ ад­ а даму заңдылықтарын сипаттайтын де­рект­ ер­ді қам­ти­ды.
«Заттар интернеті» бө­лім­ і «заттар интернетінің» жұмыс қағи­
даларын сипаттау, оның перспективалары туралы айту, конструкторда
ыңғайлы мобильдік қосымшасының интерфейсін құру, ақылды үй
датчиктерінен алынған деректерді шығаруды ұйымдастыру, програм-
маларын әзірлеу та­қы­рыпт­ арынан тұр­ а­ды.
«IT Startup» бөл­ і­мі Startup түсінігін баяндау, Crowdfunding плат­
формасының жұмыс принциптерін сипаттау, өнімді нарықта алға жыл-
жыту және сату жолдарын сипаттау, маркетингтік жарнама құру тәр­ ізд­ і
өз­дер­ ің үшін ең қы­зықт­ ы дер­ ек­терден тұр­ ад­ ы.
«Цифрлық сауаттылық» бөлімі Қазақстанда цифрландыру
процесінің ағымдағы үрдістерін талдау, Blockchain технологиясының
жұмыс істеу қағидасын түсіндіру, ақпараттарды және зияткерлік
меншікті қорғаудың қажеттілігін негіздеу, электронды үкімет порта-
лында ЭЦҚ-ны қолдану мақсаттарына негізделген.
«Сұ­рақт­ ар­ға жау­ап бер­ ейік», «Ой­лан­ айы­ қ, талқ­ ыл­ айы­ қ», «Тал­
дап, сал­ ыс­ты­рай­ық», «Дәпт­ ерг­ е орын­дай­ық», «Комп­ ью­терд­ е орын­
дай­ық», «Ой бө­лі­сейік» тапс­ ырм­ ал­ ар то­бын орын­дай отырып, жа­ңа
тақ­ ыр­ ып­ты жеңіл мең­ге­ре­сіңд­ ер.
Оқул­ ыққ­ а қос­ ым­ша элект­рон­ды оқу құр­ ал­ ы (СD диск) бе­рілг­ ен.
Диск­ ід­ е бер­ іл­ген инт­ ер­ акт­ ивт­ і тап­сыр­ма­лард­ ы орын­дап, сы­ныпт­ а
алғ­ ан біл­ ім­де­ріңд­ і үй­де бек­ і­те ала­сың­дар. Сен­дер­ге осы пәнд­ і қыз­ ығ­ а
оқып, алғ­ ан бі­лім­дер­ іңд­ і практ­ и­кал­ ық тұрғ­ ыд­ ан күнд­ ел­ ікт­ і өмірд­ е
та­быст­ ы қолд­ ан­ а алул­ ар­ ың­ а тіл­ ек­тес­піз!

4

1-БӨЛ­ ІМ

ЖАС­ АН­ДЫ
ИНТ­ ЕЛЛ­ ЕКТ

Кү­ті­лет­ ін нә­ти­же­лер:
• маш­ и­налық оқыт­ у, нейр­ он­ды же­ліл­ ер (ней­ронд­ ар жән­ е син­ ап­ с-

тар­дың) қағидал­ а­рын тү­сінд­ і­ру;
• өнер­кә­сіп­те, біл­ ім бе­ру­де, ойы­ н ин­ду­стр­ ияс­ ын­да, қо­ғам­да жа-

сан­ды ин­тел­лект қол­да­ну са­ла­сын си­патт­ ау;
• электронды кес­тел­ ерд­ е­гі / ма­те­мат­ и­ка­лық мод­ ельд­ еу

программал­ ар­ ын­да­ғы ней­ронд­ ы жел­ і­лер­ді жоб­ а­лау;
• жас­ ан­ды инт­ ел­лек­ті­ні әзір­леуд­ е «мұғаліммен оқыту» әді­сін қол-

да­ну ауқ­ ым­ ын си­пат­тау.

§1–2. Жасанды интеллект 

Еc­тер­ ің­ е түс­ ір­ іңд­ ер: Сөздік:
• «жасанды интеллект»
Нейрон – Нейрон – Neuron
ұғымымен таныссыңдар ма? Синапс – Синапс – Synapse
Нейронды желілер – Нейронные
Мең­гер­ іл­ е­тін біл­ ім: сети – Neural networks
• «ней­рон», «ней­рон­ды же­лі­лер», Машиналық оқыту – Машинное
обучение – Machine learning
«си­напс» тү­сі­нікт­ ер­ і;
• ма­шин­ а­лық оқы­ту прин­ципт­ ер­ і;
• ней­рон­ды жел­ і­лер­ді құ­ру.

Жасанды интеллект деген не?
Жасанды интеллект (ЖИ) – адамдардың құзыретіндегі

ерекше шығармашылық әрекеттерді орындайтын интеллек­
туалды машина. Сондай-ақ «Жасанды интеллект» термині
ғылым мен зият­керлік машиналарды жасау технологиясын
білдіреді. Ең алғаш бұл анықтаманы 1956 жылы америкалық
ғалым Джон Маккарти ұсынды. «Аrtificial intelligence» сөз
тіркесіндегі «intelligence» сөзі «саналы түрде ойлана алу
білігі» деген мағынаны береді.

1950 жылы ағылшын ғалымы Алан Тьюринг «Машина
ойлана ала ма?» деген мақала жазды. Онда автор машинаның
саналылық жағынан адаммен теңесетін кезін анықтауға бо-
латын процедураны ұсынды. Процедура кейіннен «Тьюринг
тесті» деп аталды.

Жасанды интеллект адамның интеллектуалды ойлану
және тал­қы­лау әрекетін қайталайтын машина жасауға жол
ашады. Машиналар программалық жасақтамамен басқа­ры­
латын болғандықтан, ЖИ-нің машина әрекетін бақыл­ айтын
интеллектуалды программалармен ортақ атқаратын қызмет­
тері бар.

ЖИ саласындағы жұмыстар адам миының қасиеттерін мең­
гер­ умен тығыз байланысты. Ғалымдар ми жұмысының қағида­
ла­рын түсінген кезде ЖИ құру міндетті түрде орындала­тын әре­
кет­ке айналды. Оқыту, ойлану және шешім қабылдау кезінде
адам миынд­ а орын алатын әрекеттерді қайталайтын машина
құрастыра аламыз. Мұндай машина оқы­ту­ға қабілетті жүйе
құруға мүмкіндік береді. ЖИ көмегімен ақылды жүйелер

6

құрып, машиналарға шығармашылық әрекеттерді орын­дауды
қалай үйретуге болатындығын түсінеміз.

Машиналық оқыту дегеніміз не?
Машиналық оқыту  – жасанды ин­теллектінің бір тармағы.

Машинал­ ық оқыт­ у жүйесі адамдар­ды, дыбысты, нысандар­
ды тану, ау­дар­ма жасау жән­ е т.б. сияқты міндеттерді шешу-
ге көмектеседі. Машиналық оқыту жүйеге үлгілер­ді өздігінен
танып-білуге жә­не болж­ ам жасау­ға мүмкіндік береді. Жа-
санды интеллект және нейронды желілер қазіргі уақытта өте
өзекті. Себебі көптеген қолданушыларды нейронды желілердің
қалай жұмыс істейтіндігі, олардың құрылымы мен әрекет ету
принципі қызықтырады.

Жасанды нейронды желі (ЖНЖ)  – күрделі деректерді
талд­ айт­ ын, адам миын имитациял­ ай­тын, аппараттық және
программалық тұрғыдан іске асы­руға қабілетті математика­лық
модель. ЖНЖ-ні адам миының синапста­рының жұмыс істеу
қағидаларын эмуляциялайтын оқыту моделінің түрін­ е жат­
қызуға болады. ЖНЖ деректерді өңдеуге арнал­ған тү­йінд­ ер
(нейр­ ондар) мен синапстардың аналог­тері желісінен тұрады.
Кіріс ақпараттар жүйе арқылы өтеді де, шығыс ақпараттар
түрінде жинақталады (1-сызба).

Кіріс ақпараттар

X1 Синапстар
X2 W1 Нейрон ұяшығы
W2

X3 W3 S Шығыс ақпараттар
Y

Wn

Xn
1-сызб­ а. ЖНЖ мо­дел­ і

Биологиялық нейрон  – басқа нейрондармен қолжетімді бай­

ланыс арқылы барлық нейронды желі бойынш­ а электрох­ им­ иял­ ық
импульсті беретін арнайы жасуша (1-сурет).

7

Кіріс

Нейрон ұяшығы

Синапстар

Аксон

1-сур­ ет. Биол­ ог­ иял­ ық нейр­ он

Син­ а­пст­ ар дег­ е­нім­ із не?
Нейронды же­ліл­ ерд­ і көп­шіл­ і­гі адам миы­ның құр­ ы­лы­сын­ а

ұқс­ атад­ ы. Бір жағ­ ын­ ан, бұл пікір шын­дық­қа жан­ ас­қа­ны­мен,
екінш­ і жағ­ ы­нан, адам­ның миы  – ма­шин­ а көм­ ег­ ім­ ен жас­ ау­ға
кел­мей­тін өте күр­де­лі ме­хан­ изм.

Сонымен, нейронды жел­ і – адам миын­ ың әре­ке­ті прин­цип­ і­
не нег­ із­дел­ген, бі­рақ оның ана­лог­ і бол­ май­тын прог­ рам­ма.

Нейронды жел­ і ней­рон­дар байл­ ан­ ы­сын­ ан тұр­ ад­ ы, олар­дың
әрқ­ ай­сы­сы ақ­па­ратт­ ы қа­былд­ ап, оны өңд­ еп, кел­ е­сі нейр­ онғ­ а
бер­ ед­ і. Әр­бір нейр­ он сигн­ ал­ды бір­дей өңд­ ейд­ і. Олай бол­са, әр­
түр­лі нә­ти­же қайд­ ан алын­ а­ды?Мұн­ ың бар­лығ­ ын­ а си­напс жа­
уа­ пт­ ы. Си­нап­ ст­ ар нейр­ он­дар­ды бір-бі­рі­мен байл­ а­ныст­ ы­рад­ ы.
Бір нейр­ он бірн­ еш­ е си­нап­ ст­ ан тұ­руы мүмк­ ін, олар сиг­нал­дар­
ды күш­ ейт­ іп нем­ е­се бәс­ ең­дет­ іп тұр­ ад­ ы, оның ішінд­ е син­ а­пс­тар
бел­гі­лі бір уа­қыт ара­лы­ғын­да өз сип­ ат­там­ ал­ ар­ ын өз­герт­ е ала­
тын қас­ ие­ т­ке ие. Си­напст­ ың дұ­рыс таң­далғ­ ан пар­ ам­ ет­ р­лер­ і кі­
ріс ақп­ ар­ ат­тард­ ы өң­деу арқ­ ыл­ ы шы­ғыс­ ын­да дұ­рыс нә­тиж­ е алу­
ға се­бепш­ і бо­лад­ ы.

Нейронды же­лі­лер – бір-бі­рі­мен син­ а­пст­ ар ар­қыл­ ы бі­рікт­ ір­ іл­ген
ней­рон­дард­ ың бел­гіл­ і бір тіз­бе­гі.

Син­ апс – ней­рон­дар арас­ ынд­ ағ­ы бай­лан­ ыс, олард­ ың әрқ­ айс­ ы­сы
өз кі­ріс сал­ма­ғын­ ың дә­реж­ ес­ і­не ие.

Нейронды же­лі құр­ ы­лым­ ы­нан тұр­ а­тын про­грамм­ а ма­шин­ а­
ға бел­гіл­ і бір ре­сур­ ст­ ан алынғ­ ан кі­ріс ақп­ а­ратт­ ары­ н тал­дау­ға
жән­ е нәт­ и­жен­ і ес­те сақт­ ауғ­ а мүмк­ ін­дік бе­ре­ді. Син­ ап­ ст­ ар­дың

8

ерек­шел­ іг­ і­не қар­ ай кір­ іс ақ­пар­ ат­тары тас­ ым­ алд­ ау кез­ інд­ е өзг­ е­
ред­ і. Ақп­ а­ратт­ ы өң­деу үде­ріс­ ін­де салм­ ақ көр­сетк­ іш­ і бо­йынш­ а
үлк­ ен­ і си­напс арқ­ ы­лы тас­ ым­ ал­дан­ ад­ ы. Олай бол­ са, нәт­ и­жег­ е
ней­ронд­ ар емес, син­ а­пс­тар ті­ке­лей әсер ете­ді. Си­напст­ ар кі­ріс
ақп­ а­рат­тард­ ың бел­гіл­ і бір сал­ма­ғын бер­ ет­ ін болс­ а, нейр­ он­да әр­
бір өңд­ еуд­ е бір­дей есеп­теуд­ і орын­дайд­ ы.

Нейронды же­ліл­ ерд­ ің не екен­ді­гін анық­тап алғ­ ан­нан ке­й­ ін,
олард­ ың не­гіз­гі түрл­ е­рін бөл­ іп көр­се­туг­ е бо­лад­ ы. Әр­бір жел­ і
нейр­ он­дард­ ың бі­рін­ші қаб­ ат­ ын­ ан тұр­ ад­ ы, ол кі­ріс қа­ба­ты деп
аталад­ ы. Бұл қа­бат ешқ­ анд­ ай есеп­теул­ ер мен түрл­ ен­дір­ у әрек­ ет­
те­рін орын­дам­ айд­ ы, оның мін­де­ті – сиг­нал­дард­ ы қаб­ ыл­дап, сол
кір­ іс сигн­ ал­дар­ ын бас­қа нейр­ онд­ арғ­ а бөл­ іп бе­ру. Кіріс қабаты
нейронды жел­ і­лердің барлығына ортақ, әрі қа­рай нейронды
жел­ і құ­рыл­ ым­ ы атқ­ а­ра­тын қыз­мет­ ін­ е қар­ ай өз­ге­ре­ді.

Нейронды жел­ ін­ ің жұ­мыс іс­теу қағидасы олар­дың түрл­ е­
рі­не байл­ ан­ ыст­ ы.

Бірқ­ а­бат­ты нейронды же­лі. Нейр­ он­дар бай­ла­ныс­ ын­ ың бұл
құ­рыл­ ы­мын­да кір­ іс ақ­пар­ ат­тар бі­рінш­ і нейр­ он­дар қаб­ ат­ ы­нан
кейі­ н бірд­ ен ақырғ­ ы нә­тиж­ е шығ­ ар­ ыл­ а­тын қаб­ атқ­ а бе­рі­ле­ді.
Мұн­да бір­ інш­ і қаб­ ат са­налм­ ай­ды, себ­ е­бі жоға­ры­да ай­ты­лып
кетк­ енд­ ей, ол ақп­ а­ратт­ ы қаб­ ылд­ ап алу мен тар­ ат­ ып бе­ру­ден
басқ­ а еш­қанд­ ай әре­кет орынд­ ам­ ай­ды. Ал екінш­ і қаб­ ат бар­лық
қаж­ етт­ і есепт­ еул­ ер­ді орын­дап, ақ­па­ратт­ ы өңд­ ей­ді де, ақырғ­ ы
нә­ти­жен­ і шы­ға­ра­ды. Кір­ іс нейр­ он­дар не­гіз­гі қа­бат бол­ ып са­на­
ла­тын түр­лі салм­ ақ көрс­ ет­кіш­ ін­ е ие, байл­ а­ныс сап­ ас­ ын қам­та­
мас­ ыз етет­ ін син­ а­пст­ арм­ ен бір­ ікт­ і­рілг­ ен (2-сызба).

Қабат

Кіріс Шығыс

2-сыз­ба. Бірқ­ аб­ ат­ты нейр­ он­ды жел­ і

9

Көп­қаб­ атт­ ы нейронды же­лі. Аты ай­тып тұрғ­ ан­дай, ней-
ронды жел­ іл­ ерд­ ің бұл тү­рі кір­ іс жә­не шығ­ ыс қаб­ ат­тар­дан
бөл­ ек, ара­лық қаб­ атт­ ан тұ­ра­ды. Қа­батт­ ар сан­ ы жел­ ін­ ің күрд­ е­
ліл­ ік дең­гейі­не тәу­ел­ді. Көп жағд­ ай­да бұл био­лог­ иял­ ық ней-
ронды жел­ і құр­ ы­лы­мын­ а ұқс­ ай­ды. Мұн­дай же­лі түр­лер­ ін­ ің
пай­да бол­ға­ны­на көп бол­ған жоқ, бұ­ған дей­ін мұнд­ ай шеш­ ім­дер
бірқ­ аб­ ат­ты же­лі кө­мег­ і­мен ше­ші­ліп келд­ і. Әрин­ е, көпқ­ а­батт­ ы
нейронды же­лі­ні бірқа­батт­ ы нейронды жел­ і­ге қа­рағ­ анд­ а көп
ұсын­ а­ды. Ақ­пар­ ат­ты өң­деу ке­зін­де әрб­ ір арал­ ық қа­бат ақ­па­
ратт­ ы өң­деу мен та­сы­малд­ ау­дың ара­лық ке­зе­ңін ұсын­ ад­ ы
(3-сызба).

Қабат Қабат Қабат Қабат

Кірістер
Шығыстар

3-сыз­ба. Көпқ­ аб­ атт­ ы ней­рон­ды жел­ і

Син­ ап­ ст­ ар бой­ ынш­ а бір ней­роннан ке­лес­ ісіне ақ­пар­ ат
тас­ ы­малд­ ау ба­ғы­тын­ а қар­ ай нейронды же­лін­ і екі топ­қа бө­лу­ге
бол­ ады.

Тік­ ел­ ей та­сы­малд­ ай­тын не­мес­ е бір­ба­ғыт­ты жел­ і­лер. Бұл
құр­ ыл­ ым бо­йын­ша сиг­нал тек қан­ а кі­ріс қаб­ атт­ ан шы­ғыс
қа­бат­қа қар­ ай қоз­ғал­ ад­ ы. Сиг­нал­дың қоз­ға­лы­сы ке­рі бағ­ ытт­ а
жүр­ уі мүм­кін емес. Мұнд­ ай нейронды жел­ іл­ ер кең та­ралғ­ ан
жә­не қаз­ ір­гі уақ­ ыт­та тан­ у, болж­ ам жас­ ау се­кілд­ і мін­детт­ ерд­ і
шеш­ у­де сәт­ті қолд­ а­нысқ­ а ие (4–5-сызбалар).

10

Қабат Қабат
Қабат

4-сызб­ а. Бірқаб­ ат­ты ті­ке­лей та­ 5-сыз­ба. Көп­қаб­ атт­ ы тік­ е­лей та­
сым­ алд­ айты­ н нем­ ес­ е бірб­ ағ­ ытт­ ы сым­ алд­ айт­ын не­мес­ е бір­ба­ғытт­ ы

жел­ і­лер же­лі­лер

Кер­ і байл­ ан­ ыс­ ы бар нем­ е­се рек­ у­рен­ т­ті жел­ іл­ ер. Мұн­дай
құр­ ы­лым­дағ­ ы же­лі­лер сигн­ ал­ды тік, бір ба­ғыт­та ған­ а емес,
со­ны­мен қат­ ар кер­ і бағ­ ытт­ а да қоз­ғал­ уын­ а мүм­кінд­ ік бе­ред­ і.
Бұл не­ні білд­ ір­ ед­ і?Рек­ ур­ е­нт­ті жел­ і­лерд­ е нәт­ иж­ е кір­ іс қа­батқ­ а
нейр­ он­ның шығ­ ы­сы кір­ іс салм­ ақ пен сигн­ ал ар­қыл­ ы анық­
талс­ а, қай­та орал­ ып, кі­ріск­ е қай­та орал­ған алд­ ыңғ­ ы шығ­ ыс­
тарм­ ен то­лық­ты­рыл­ ад­ ы. Бұл же­ліл­ ер­ге қыс­қа мерз­ імд­ і жад­ ы
қызм­ е­ті тән, олар арқ­ ыл­ ы сиг­налд­ ар қа­лып­қа кел­тір­ і­ліп, өң­деу
үрд­ і­сін­де то­лықт­ ы­рыл­ а­ды (6-сызба).

Қабат Қабат

Кірістер Шығыстар

6-сыз­ба. Ке­рі байл­ ан­ ыс­ ы бар не­мес­ е рек­ ур­ е­нтт­ і же­лі­лер

11

Нейронды же­лі­ні құ­рай­тын нейр­ он­дар тип­ ін­ е қар­ ай бір­тек­ті
жән­ е гиб­рид­ті деп бө­лін­ ед­ і.

Маш­ ин­ а­лық оқыт­ у мінд­ ет­те­рін «мұғаліммен оқыту»
(teaching with a teacher) жән­ е «мұғалімсіз оқыту» (teaching
without a teacher) деп екі түрг­ е бө­ліп көрс­ е­туг­ е бол­ ад­ ы.

Мұнд­ ағ­ ы «мұғалім» деп отырғ­ а­ны ақ­пар­ атт­ ы өңд­ еу­де
адамның сол үр­діс­ке арал­ а­суы бо­лып таб­ ы­ла­ды. «Мұғаліммен
оқыту» ке­зінд­ е біз­де бір нәр­сен­ і бол­жай ала­тын, қан­дай да бір
ше­шім шығ­ ар­ у­ға кө­мект­ ес­ ет­ ін мәл­ і­мет бо­лад­ ы. Мы­сал­ ы, түр­лі
мед­ и­ци­на­лық көрс­ етк­ іш­тер не­гі­зін­де (жөтелу, жоғары темпе-
ратура, әлсіздік) пац­ иент­те қанд­ ай да бір нақт­ ы аур­ уд­ ың бар
екен­ді­гін анық­тау (бұл тамақтың ауруы немесе тұмау).

«Мұғалімсіз оқыту» кез­ інд­ е бізд­ е тек мә­лі­мет қа­на бар, сол
мәл­ і­мет бо­йын­ша белг­ і­лі бір қас­ и­ет­тер­ анық­талады. Мыс­ а­лы,
адамның бойы мен салмағы туралы мәліметтер киім мөлшеріне
байланысты топтарға бөлінеді.

Ма­ши­нал­ ық оқыт­ у тех­но­лог­ ия­сын же­тік меңг­ ер­ у үшін
ма­тем­ ат­ ик­ а­лық тал­дау, сы­зықт­ ық алг­ ебр­ а жән­ е ти­ім­ді­леу әдіс­
тер­ і сия­ қт­ ы пән­дер об­лы­сын­да біл­ імд­ і тол­ ықт­ ы­руларың кер­ ек.
Сон­ ы­мен қат­ ар R, Python нем­ ес­ е Matlab сек­ ілд­ і про­грам­мал­ ау
тіл­де­рін біл­ уге мінд­ ет­тісіңдер.

СұрақтарЖғаажуапу­абпебреер­ йеійкік

1. «Жасанды интеллект» термині нені білдіреді?
2. «Аrtificial intelligence» сөз тіркесіндегі «intelligence»

сөзі қандай мағына береді?
3. Машиналық оқыту дегеніміз не?
4. Жасанды нейронды желі қандай қызмет атқарады?
5. Нейрондар типіне қарай желілер қандай түрлерге бөлі­

неді?
6. «Мұғалімсіз оқыту» деген не?
7. «Мұғаліммен оқыту» деген не?

ОйлОайнлаайныайқы, тқа, тлақлықылалйайыыққ

1. Маш­ ин­ ал­ ық оқыт­ уд­ ың бас­ты идеяс­ ы нед­ е?
2. Нейронды жел­ і түрл­ е­рі не­лікт­ ен адам миына ұқ­сай­ды?
3. Нейронды же­ліл­ ерд­ ің жұм­ ыс іс­теу қағидалары не­лікт­ ен

олар­дың түр­лер­ і­не бай­ла­ныс­ты?

12

ТалТдаладпа, пс,аслаылыстсытыррааййыыққ

Бірбағытты желілер мен рекурентті желілер қалай
әрекет етеді?

Оқулықтағы ма­тер­ иа­ л­дард­ ан басқ­ а да ақп­ а­рат көз­де­рін
пай­да­лан­ а оты­рып, олардың жұ­мыс іст­ еу қағидаларын тал­
дап, өза­ра сал­ ыст­ ыр­ ың­дар.

ДәДпәтпетрердгее оорыннддааййыыққ

Нейронды же­лі түрл­ ер­ і бой­ ынш­ а сыз­ба құр­ ыңд­ ар.
Олардың жұ­мыс іст­ еу қағидаларын түс­ ін­дір­ іңд­ ер.

Ком­Кпоьмюптьеюртдеердоероырныднадйаыйық қ

Оқулықта келтірілген мәтінді пайдаланып, кез кел­
ген графикалық редакторда нейронды желілердің әрбір
түрінің жұмыс істеу қағидалары мен сызбасын кестеге
толтырыңдар.

Нейронды желі ­ Жұмыс істеу ­ Сызбасы
түрі қағидаcы

Бірқабатты
нейронды желі

Көпқабатты
нейронды желі

Тікелей тасымал-
дайтын немесе
бірбағытты желілер

Кері байланысы бар
немесе рекурентті
желілер

Ой бОөйлібсеөйлікісейік

Нейронды жел­ іл­ ер­дің құ­рыл­ ым­ ы адам миын­ ың құр­ ы­
лымын­ а ұқ­сайт­ ын­дығ­ ын дә­лелд­ ей­тін мы­салд­ ар келт­ ір­ ің­дер.
Қал­ ай ой­лай­сыңд­ ар, бол­ а­шақ­та қызм­ ет көр­се­ту са­лас­ ын­
дағ­ ы бар­лық қыз­мет­керл­ ер­ді (қоғ­ амд­ ық көл­ ік жүрг­ із­ у­шіс­ і,
гид, Хал­ ыққ­ а қыз­мет көр­се­ту орт­ а­лы­ғын­ ың қызм­ етк­ ер­ле­рі
жә­не т.б.) роб­ отт­ ар тол­ ы­ғы­мен ал­маст­ ыр­ уы мүмк­ ін бе?

13

§3–4. Қарапайым нейрон моделін құру. Практикум

Екі кі­ріс жән­ е бір шығ­ ыс­ ы бар қа­рап­ айы­ м нейр­ он ­
мо­дел­ ін құ­ру

Біз­дің миым­ ызд­ ағ­ ы нейр­ он көр­ген та­ғамд­ ы тұт­ ын­ у нем­ е­се
тұт­ ын­бау ше­ші­мін қаб­ ыл­дай­тын сцен­ а­рийд­ і қа­рас­ты­райы­ қ.

Кір­ іс 1 (input 1) – альбед­ о (albedo sensor) (қанд­ ай да бір зат­
тың бетк­ і бө­лі­гі­нің әсерл­ ік көрс­ етк­ іш­ і). Егер альбе­до тү­сі ақ
бол­са, 1 мән­ ін, ал қа­ра бол­са, он­да 0 мә­нін қа­был­дайд­ ы.

Кір­ іс 2 (input 2)  – тәтт­ і та­ғам (sweetness sensor). Егер одан
тәтт­ і иіс шық­са, онд­ а 1 мә­нін, кер­ і жағ­дайд­ а 0 мә­нін қа­был­
дайд­ ы.

Шығ­ ыс сигн­ ал­ ы (output) тағамды жеуге немесе тұтын­ уға
арналған қозғалыс командасы (motor command) және тиісінше
1 немесе 0 мәндерін қабылдайды.

Жа­санд­ ы ней­рон­ның бізд­ ің биол­ ог­ ия­лық нейр­ он се­кіл­ді
орынд­ ал­ уы төмендегі су­рет­те келт­ ір­ ілг­ ен.

albedo sweetness albedo sweetness
sensor sensor

synapse

motor command motor command

Кір­ іс ақп­ ар­ ат­тар син­ ап­ ст­ ар ар­қы­ input 1 input 2
лы байл­ а­нысқ­ ан. Жас­ анд­ ы нейр­ онд­ а
си­напст­ ар салм­ ақ­пен өлш­ е­не­ді, егер output
сал­мағ­ ы «ауы­ р» болс­ а, он­да біз­дің
жағ­дайым­ ызд­ а тағ­ ам тұт­ ы­ны­ла­ды, ал
«же­ңіл» болс­ а, тұт­ ы­ныл­май­ды.

Жас­ анд­ ы нейр­ он сал­ма­ғы (син­ апс­
тар) екі сыз­ ықп­ ен бер­ ілг­ ен. Су­рет­
те си­напст­ ар сал­ма­ғы w1 жә­не w2 ар­
қыл­ ы белг­ і­ленг­ ен. Біз мод­ ель құр­ у

14

бар­ ы­сынд­ а олард­ ы санм­ ен алм­ аст­ ы­рам­ ыз. Син­ апс күшт­ і бол­

ған сайы­ н, цифрлық көрс­ етк­ і­ші үлк­ ен бо­лад­ ы.

Бел­сен­ді­ру үр­діс­ ін жүрг­ і­зу үшін екі кір­ іс арқ­ ыл­ ы тө­менд­ е­гі

теңд­ еуд­ і алам­ ыз:

белс­ енд­ і­ру = (input1 * w1) + (input2 * w2)

Ней­рон шығ­ ы­сы  – тұ­ты­ну нем­ е­се

тұт­ ын­бау, яғ­ни сәйк­ е­сін­ше 1 жә­не

0. Екі­лік жүйе бой­ ын­ша белс­ енд­ ір­ у albedo sweetness
мә­нін­ ің ше­гі мыс­ ал­ ы, бел­гіл­ ен­ген мән­

нен ас­са, он­да нейр­ он 1 мән­ ін шығ­ а­ w1 w2
рад­ ы, кер­ і жағд­ ай­да 0 мән­ ін шығ­ а­

ра­ды. Бізде екі кіріс бар, олар бізге төрт

түрлі екілік комбинация береді: (0 0),

(0 1), (1 0), (1 1). Бұл ней­ронн­ ың тан­ и

ала­тын макс­ и­мум 4 түр­лі тағ­ ам тү­рі бар

де­генд­ і білд­ ір­ е­ді. motor command

Альбе­до мен тәтт­ і та­ғам­ға сәй­кес

ке­ле­тін 4 түрл­ і өнім­ді таң­дап алайы­ қ.

Өнім Альбедо Тәтті Тұтынамын ба?

Ештеңе 0 0
Шоколад 0 1
Тұз 1 0
Балмұздақ 1 1

Excel-де іске асыру

А деңгейі
1. Excel про­грамм­ ас­ ын­да төм­ енд­ ег­ і мән­дерд­ і енг­ і­зің­дер

(2-сурет).

2-сур­ ет. Excel-де мән­дер­ді енг­ із­ у

15

2. Кір­ іс­тер­дің (B1 жән­ е D1 ұяш­ ық­та­ры) бос екен­ді­гі­не наз­ ар
ауд­ а­рың­дар.

3. Си­напс салм­ ақ­тар­ ы ре­тінд­ е кез­дейс­ оқ сан таңд­ ап
алынғ­ ан. Белс­ ен­ді­ру ше­гі де кезд­ ей­соқ таң­дал­ған.
Әзір­ге – 1 мән­ і.

4. Кі­ріс сал­мақт­ ар­ ын белс­ ен­ді­ру үшін C3 ұяшы­ғынд­ а есепт­ еу
жұ­мыст­ а­рын жүр­гі­зіңд­ ер. Ол үшін С3 ұяшы­ғы­на берілген
форм­ у­лан­ ы ен­гі­зіңд­ ер:
= B1 * B2 + D1 * D2.

5. Белс­ енд­ і­ру­ді шекп­ ен са­лыст­ ыр­ ың­дар. С5 ұяшы­ғын­ а Фор­
му­ла жо­лы­нан логикалық функцияны таңдаңдар.

6. Белс­ ен­дір­ у C3 ұяшы­ғынд­ а жән­ е шег­ і C4 ұяшы­ғынд­ а ор­на­
ласқ­ анд­ ықт­ ан, форм­ ул­ а:
C3 > = C4.

7. Ней­рон жұ­мыс іст­ еуі үшін Егер_мә­ні_ақиқ­ ат де­ген өріск­ е
1 жән­ е Егер_мән­ і_жал­ған өрі­сін­ е 0 мән­де­рін енг­ і­зіңд­ ер. ОК
ба­тыр­ма­сын ба­сыңд­ ар (3-сурет).

3-сур­ ет. Логикалық функция терезесі

8. Сендер нейрон жұмысын тестілейтін модель құрдыңдар.

16

В деңгейі
Кіріс мәндері көрсетілген кесте берілген:

Өнім Альбедо Тәтті Тұтынамын ба?
Ештеңе 0 0
Шоколад 0 1
Тұз 1 0
Балмұздақ 1 1

1. Кіріс мәндерін модельге қолмен енгізіңдер. B1 және
D1 ұяшықтарына сәйкес мәндерін енгізіп, нейронның
жұмысын бақылаңдар. С5 ұяшығындағы шығыс жолына
қандай мәндердің (1 немесе 0 мәндері) шығып жатқандығын
тексеріңдер.

2. Ней­рон­ға «Еш­теңе» дег­ ен­ді B1 ұяшы­ғы­на 0 жән­ е D1 ұяшы­
ғын­ а 0 мән­де­рін бер­ у арқ­ ыл­ ы текс­ е­ріңд­ ер. Нейр­ он қанд­ ай
нәт­ и­же шығ­ ар­ды?

3. Ней­ронғ­ а «Шо­ко­лад» де­генд­ і B1 ұяшы­ғын­ а 0 жә­не D1 ұяшы­
ғын­ а 1 мәнд­ е­рін бер­ у ар­қы­лы текс­ е­рің­дер. Нейр­ он қанд­ ай
нәт­ и­же шы­ғард­ ы?

4. Нейр­ он­ға «Тұз» дег­ енд­ і B1 ұяшы­ғы­на 1 жә­не D1 ұяшығ­ ы­на
0 мән­де­рін бер­ у арқ­ ы­лы текс­ ер­ ің­дер. Нейр­ он қан­дай нә­тиж­ е
шығ­ ар­ды?

5. Ней­ронғ­ а «Бал­мұз­дақ» дег­ енд­ і B1 ұяшы­ғы­на 1 жә­не D1
ұяшы­ғын­ а 1 мән­де­рін бе­ру арқ­ ы­лы текс­ е­рің­дер. Ней­рон
қан­дай нә­ти­же шы­ғард­ ы? Егер 1 болс­ а, онд­ а бұл  – нейр­ он
«тұ­ты­на­мын» деп шеш­ е­тін жалғ­ ыз тағ­ ам.

Тест жұмыстарының нәтижесі бойынша нейрон тек қана
балмұздақты тұтынуы керек (шығысы 1 мәніне тең болады).

С деңгейі
Та­ғам түр­ле­рі, сал­мақ пен шек мән­дер­ ін өзг­ ер­тіп, тес­тіл­ еу

жұ­мыст­ ар­ ын та­ғы да жүрг­ і­зің­дер. Қан­дай тағ­ амд­ ар үшін ней­
рон орынд­ ал­ды, ал қайс­ ыл­ ар­ ына орындалмад­ ы?

17

§5–6. Жас­ анд­ ы инт­ елл­ ект­ ін­ і қолд­ ан­ у са­ла­сы

Еc­тер­ ің­ е түс­ ір­ іңд­ ер: Сөздік:
• нейрон, нейронды желілер
Интеллект – Интеллект – Intelligence
дегеніміз не? Дендрит – Дендрит – Dendrite
• синапстар деп нені айтамыз? Қолдану – Использовать – Use
• машиналық оқыту прин­цип­ Ойын индустриясы – Игровая
индустрия – Game industry
тері неге негізделген?
• нейронды желілердің түрлері

мен олардың құрылымы
қандай?

Нақты өмірде ЖИ-ні қолдану

Мең­гер­ іл­ е­тін біл­ ім: саласын қарас­тыратын болсақ,

• жа­санд­ ы ин­телл­ ект­ і­ні қолд­ а­ну ЖИ өзін әртүрлі қырынан көрсете
са­лас­ ы; алады, сондықтан оның қандай
да бір қызмет саласына пайда-
• жас­ ан­ды инт­ ел­лект­ і­ні ме­ди­ лы болуы мүмкін екенін түсіну
ци­над­ а, өнд­ і­ріст­ е, қо­ғамд­ а, өте маңызды. ЖИ-ні көп­теген са-
біл­ ім бер­ уд­ е, ойы­ н са­лас­ ын­да
қол­дан­ у.

лаларда қолданылу шеңбері өте

қарқынды кеңейіп келеді. Солардың ішінен ең танымал сала-

ларды қарас­тыратын боламыз.

ЖИ бағ­ ыт­та­ры:

• ой­лау үр­діс­тер­ ін симв­ олд­ ық мо­дельд­ еу (теорем­ а дәл­ елд­ еу,

ше­шім қаб­ ылд­ ау жә­не ойы­ н теор­ ия­сы, жос­парл­ ау жә­не рет­

теу, бол­жау);

• та­би­ғи тіл­мен жұ­мыс (ақп­ ар­ ат­тық із­деу, мәт­ інд­ і ізд­ еу, ма­

шин­ а­лық ау­дар­ма);


• біл­ імд­ і ұсын­ у жән­ е қолд­ а­ну (са­рапт­ а­ма­лық жүй­ елер құ­ру);

• маш­ и­нал­ ық оқыт­ у (симв­ ол­дард­ ы та­ну, қолм­ ен жаз­ ыл­ған

мәт­ інд­ і та­ну, дауы­ ст­ ы та­ну, мә­тін­ді талд­ ау);

• жа­сан­ды инт­ е­ллект­ іні био­ло­гия­лық мод­ ельд­ еу (нейр­ он­ды

же­ліл­ ер);

• роб­ о­то­техн­ и­ка (ны­сан­дард­ ы бас­қар­ у, ор­на­лас­қан орын­ды

анық­тау, қозғ­ ал­ ыс­ты жос­парл­ ау);

• ма­шинал­ ық шы­ғарм­ аш­ ыл­ ық (ки­но мен ой­ын са­лас­ ын­да

қол­дан­ ыл­ ат­ ын шын­ айы бейн­ ел­ ер құр­ у);

• зерт­теу­дің басқ­ а да сал­ ал­ ар­ ынд­ а (ком­пьют­ ерл­ ік ойы­ н­

дард­ ағ­ ы инт­ ел­лек­ті­лер­ді про­грам­ма­лау, сыз­ ық­тық емес

басқ­ а­ру, ақп­ ар­ ат­тық қауі­ п­сізд­ ік­тің ин­тел­лект­ уа­ лд­ ы жүйе­

лер­ і).

18

Инт­ ел­лект­ уа­ лд­ ы жүй­ елер былай топ­тастырылады (7-сызба):

жасанды нейронды желілер

1234

есептеу-логикалық жүйелер

123

генетикалық алгоритмді жүйелер

нақты уақыттағы сараптамалық
жүйелер

көпагентті жүйелер

интеллектуалды басқару жүйелері

табиғи тілдік жүйелер

сараптамалық жүйелер

7-сызб­ а. Инт­ елл­ ект­ уа­ л­ды жүй­ елерд­ і топт­ астыру

ЖИ адам ней­рон­ ы­ның мат­ е­ма­тик­ ал­ ық мод­ е­лі­мен құр­ ылғ­ ан
нейрожел­ і­лерг­ е нег­ ізд­ елг­ ен.

Біз­дің әрб­ ір жа­су­ша­мыз ак­сон­дар мен дендр­ ит­тер­ден тұр­ а­
ды. Аксон – нейронның ұзын, созылған бөлігі, жүйке талшығы.
Егер бел­гіл­ і бір қа­дам ба­ғын­дыр­ ыл­са, яғ­ни белг­ і­лі мән­нен ар­
тық күш тү­сір­ іл­се, ней­рон іске қосылады. Нәт­ и­жес­ і ре­тінд­ е өң­
делг­ ен сигн­ ал ке­лес­ і нейр­ онғ­ а бе­рі­лед­ і.

19

Дендр­ ит­тер – ақ­па­ратт­ ың кі­ріс пор­ты. Мыс­ а­лы, бір видео­
клип кө­ріп отырм­ ыз дел­ ік. Ол ақ­па­рат ней­ронғ­ а кел­ іп тү­се­ді,
сол жер­де өң­де­ліп, ак­сон ар­қыл­ ы бел­гі­лі бір қа­дамн­ ан өт­се, он­
да ке­ле­сі ней­рон­ға бер­ іл­ е­ді. Бұл – түс­ і­ну­ге ар­нал­ған ең қар­ ап­ а­
йым мы­сал.

Нейрожелі – белгілі бір шарттарға негізделген дұрыс шешім
қабылдауға мүмкіндік беретін үлгі.

Жа­сан­ды инт­ ел­лек­тін­ і қол­дан­ у са­ла­ла­ры
Жа­санд­ ы ин­телл­ ек­ті­ні қол­да­ну сал­ а­ла­ры өте үлкен.
Ме­диц­ и­над­ а. Бұл сал­ а­да жа­санд­ ы ин­телл­ ект­ і­ні қолд­ а­ну ар­

тықш­ ыл­ ығ­ ы – ес­те сақ­тау жән­ е үл­кен көл­ ем­де­гі ақп­ а­ратт­ ы өң­деу
қа­бі­лет­ і. Мұн­да емд­ е­луш­ і­лерг­ е қа­лай емд­ ел­ у кер­ ект­ і­гі жайын­да
кең­ ес бе­ре­тін, кей­бір ау­рул­ ард­ ы ар­найы белг­ і­лер­ і бо­йынш­ а анық­
тап, ал­дын алу ша­ра­ла­рын ұсын­ у­ға қа­біл­ етт­ і прог­ рам­ма­лар бар.

Өн­дір­ іс жән­ е ауы­ лша­руа­ шы­лы­ғынд­ а. Бұл са­ла­да жа­санд­ ы
ин­телл­ ек­тін­ і қол­дан­ у көр­сет­кіш­ і өте жоғ­ ар­ ы. Ал­дағ­ ы уақ­ ыт­
та тіп­ті адам кө­мег­ і қа­жет бол­майд­ ы. Мәселен, LG ком­пан­ иясы
2023 жы­лы Корея Республикасында бар­лық әре­кет­тер жас­ ан­ды
инт­ елл­ ект кө­ме­гім­ ен орынд­ а­лат­ ын зау­ыт аша­ды. Мұнд­ а сат­ ып
алу­дан бас­тап, дай­ын өнімд­ і жүк­теуг­ е дейі­ нг­ і әрек­ ет­тің барл­ ы­
ғын ро­бот­тар атқ­ ар­ ад­ ы. Тау­ар са­пас­ ы арн­ айы про­грам­мал­ ық
жасақтама кө­ме­гім­ ен бақ­ ыл­ ан­ ып отыр­ а­ды. Ау­ылшар­ у­ашы­лы­
ғын­да жас­ ан­ды ин­телл­ ект өсімд­ ік­тер күйі­ н, ыл­ғал­ды­лық дең­
гей­ін, тың­айт­қышт­ ар көл­ е­мін бақ­ ыл­ ап оты­рад­ ы. Со­ным­ ен қа­
тар арамш­ өп­терд­ і бірд­ ен анықт­ ап, өсімд­ ікт­ ің өсуін­ е еш­қан­дай
қауі­ п келт­ ір­мест­ ен олард­ ы жойы­ п отыр­ а­ды.

Қоғ­ амд­ а. Бү­гін­де жа­сан­ды ин­тел­лект жол­дағ­ ы кеп­тел­ іс мә­
сел­ е­сін ше­шу үшін қол­дан­ ыл­ ып ке­ле­ді. Ол үшін ЖИ нақт­­ ы уа­
қытт­ а бағд­ ар­шам­дард­ ан ақп­ ар­ ат жи­нап, ма­ши­на­лар арас­ ын­да­
ғы қа­шық­тыққ­ а, орын алғ­ ан апат­тар­ға тал­дау жас­ айд­ ы, жол-
көл­ ік қат­ ын­ а­сын ретт­ еу жұм­ ыс­та­рын жүр­гі­зе­ді. Мұнд­ ай жүйе
көпт­ ег­ ен ел­дер­де қол­да­ныл­ а­ды. Бұл сал­ а­да қол­да­нуд­ ың та­ғы
бір бағ­ ыт­ ы – авт­ о­пил­ от­ты маш­ ин­ ал­ ар.

«Ақылды үй» жобасында. Жас­ ан­ды ин­телл­ ект бүг­ ін­де
тұрм­ ыс­тық жағд­ айд­ а ке­ңін­ ен қолд­ а­ныл­ ад­ ы. Мы­са­лы, таң­­
ерт­­ ең біз­ді оят­ ып, таң­ғы ас әзір­лей­тін жа­санд­ ы ин­телл­ ек­
тілер бар. Бо­ла­шақ­та қаж­ ет­ті азық-түл­ ікк­ е тоң­ аз­ ытқ­ ыш­тар­
дың өздері тап­сы­рыс бер­ ет­ ін бо­ла­ды. Ал үй­дің сыртқ­ ы есі­
гі жа­был­ған­да даб­ ыл жү­йесі ав­том­ ат­ты түрд­ е іск­ е қос­ ыл­ а­ды.

20

Бол­ аш­ ақт­ а жы­лу жү­йесі де адам темп­ ер­ ат­ у­ра­сы­на қар­ ай ав­то­
мат­т­ ы түр­де бейі­ м­де­лет­ ін­дей еті­ліп жас­ ал­ а­ды.

Бі­лім бе­ру­де. Жа­санд­ ы ин­телл­ ект­ і­ні біл­ ім бер­ уд­ е қолд­ ан­ у­
дың дам­ ығ­ ан бағ­ ыт­ ы – бей­імд­ еп оқы­ту­да қолд­ а­ну. Мұн­да ЖИ
әрб­ ір біл­ ім алу­шы­ның үл­ге­рім­ ін ба­қы­лап оты­рад­ ы, курс бөл­ ім­
де­рін біл­ ім алуш­ ын­ ың қа­бі­лет­ ін ес­кер­ е отыр­ ып құ­раст­ ы­рад­ ы
нем­ ес­ е оқы­туш­ ы­ға қай ма­те­ри­ал­дың меңг­ ер­ іл­ іп, қай ма­те­риа­ л
меңг­ е­ріл­мей қалғ­ анд­ ы­ғы жай­ын­да ақп­ а­рат бер­ іп отыр­ а­ды.

Қаш­ ықт­ ан оқы­ту жо­ғар­ ы техн­ ол­ о­гиял­ ық бі­лім бер­ у бо­лып
та­бы­лад­ ы. Бұл жер­де емти­хан да қаш­ ықт­ ан тапс­ ыр­ ыл­ ад­ ы. Ен­
ді біл­ ім алуш­ ын­ ың еш­қан­дай жерд­ ен көш­ ір­мей, ем­ти­хан­ды өз
бі­лім­ ім­ ен тап­сы­рып шық­қанд­ ығ­ ын­ а се­нім­ді бо­лу үшін көм­ ек­
ке прок­то­ринг деп аталат­ ын жүйе ке­лед­ і. Бұл жүйе бі­лім алу­
шы­лар ба­қыл­ ау тапс­ ыр­ма­ла­рын орынд­ ау мен емт­ их­ ан тапс­ ы­ру
ке­зін­де қолд­ а­ныл­ ад­ ы. Прокт­ ор­ инг жүй­ есі бір­неш­ е әре­кетт­ і бір
уа­қыт­та бақ­ ыл­ ап оты­ра ала­ды: «ар­тық» адамд­ ар кадрд­ а жоқ
па, каб­ ин­ ет­те «ар­тық» дау­ ыс жоқ па, бі­лім алуш­ ы қанш­ а­лық­ты
жиі мон­ и­тор­дан кө­зін алып қа­шып жат­ ыр, брау­зерд­ е қо­сымш­ а
пар­ ақ­шал­ ар ашып жат­ ыр ма, барл­ ығ­ ын бақ­ ыл­ ауд­ а ұст­ айд­ ы.
Бұл әрек­ етт­ ің бар­лы­ғы тәр­тіп бұ­зу бо­лып сан­ а­ла­ды. Ерекш­ е
жағд­ ай­лард­ а жүйе прок­тор-адам­ға бел­гіл­ і бір бі­лім алуш­ ығ­ а
на­зар ауд­ а­руы ке­рек­ті­гі жайы­ н­да белг­ і бер­ ед­ і. Тек сол жағ­дай­
да ған­ а веб-ка­ме­ра күд­ ікт­ і бі­лім алуш­ ын­ ы түс­ ір­ е­ді.

Жас­ анд­ ы инт­ елл­ ект­ і­ні бі­лім бер­ у сал­ а­сынд­ а қол­дан­ у­ мұ­ны­
мен шект­ ел­мей­ді. Мы­сал­ ы, бо­лаш­ ақт­ а біл­ ім алуш­ ы­лар­дың шы­
ғарм­ аш­ ы­лық тап­сыр­мал­ а­рын  – эсс­ е, шы­ғар­ма­лар­ ын ав­том­ атт­ ы
түр­де тек­се­рет­ ін прог­ рам­ма­лар ой­лап шы­ғар­ ы­лад­ ы. Жас­ ан­ды ин­
тел­лек­ті­ні біл­ ім бе­ру са­лас­ ынд­ а қолд­ а­ну идеялар­ ы өте ауқ­ ым­ды.

Ой­ын ин­ду­стр­ ияс­ ынд­ а. Ой­ынд­ а шы­найы­лық сез­ ім­де­рін ту­
дыр­ у үшін түр­лі жа­сан­ды инт­ елл­ ект туы­ нд­ ы­лар­ ын қос­ а­ды.
Жа­санд­ ы ин­тел­лект ой­ын­дар­да сау­ықт­ ыр­ у емес, прак­тик­ ал­ ық
рөл ат­қар­ ад­ ы.

ЖИ көптеген мін­дет­терд­ і ат­қар­ а­ды: нег­ із­гі ны­санд­ ард­ ың
әре­ке­тін­ е жауа­ п бер­ е­тін жалп­ ы ереж­ ел­ ер жи­ын­ты­ғын өңд­ еу­ден
баст­ ап перс­ он­ аж­ды бас­қа­руғ­ а дейі­ нг­ і әре­кет­тер.

Жүй­елік ре­су­рст­ арғ­ а қойы­ лат­ ын талап жа­сан­ды инт­ ел­
лек­тін­ ің мақс­ а­ты мен атқ­ ар­ ат­ ын мінд­ е­ті­не тік­ е­лей тәуе­ л­ді.
Жүйе күр­де­лі болғ­ ан сайы­ н, жа­санд­ ы ин­телл­ ект­ і­ні жас­ ау үшін
қа­жетт­ і ре­сур­ с­тар со­ғұрл­ ым арт­ а­ды. Қа­рап­ ай­ым тіл­де ай­та­тын
бол­сақ, ойы­ н бар­ ыс­ ынд­ ағы әрек­ етт­ ерд­ і есепк­ е алу үшін

21

про­цес­сорд­ ың қуа­ тт­ ыл­ ығ­ ы мен жұм­ ыс уа­қы­ты талап етіл­ ед­ і.
Күрд­ е­лі ой­ынд­ ард­ а ЖИ-ден қор­ша­ған орт­ ан­ ы тал­дау, қолд­ а­
ну­шы­ның әре­ке­тін бақ­ ы­лау, ал­дыңғ­ ы жет­ іст­ ікт­ ер­ді ба­ғал­ ауғ­ а
қа­біл­ ет­ті түрл­ і құр­ алд­ ар талап еті­лед­ і.

ЖИ қар­ ап­ ай­ым фор­мас­ ы – ере­жел­ ер жи­ын­ты­ғын­ ан құр­ ал­
ған жүйе. Мұнд­ а ныс­ ан­дард­ ың әрек­ ет­ і алд­ ын ала бек­ і­тіл­ген ал­
го­ритм­дер есе­бі­нен жүр­гі­зі­ле­ді.

Ойы­ н­дард­ а­ғы көпт­ ег­ ен әре­кет­тер мен оқи­ғал­ ар ЖИ есеб­ ін­ ен
орын алад­ ы, онд­ а қар­ а­пайы­ м ере­же­лер жиы­ н­ты­ғы­нан баст­ ап
өзін-өзі жет­ ілд­ ір­ у­ге бей­імд­ елг­ ен жүйеге дейі­ нг­ і түрл­ і фор­ма­лар
қа­былд­ а­на­ды.

Жа­сан­ды инт­ ел­лек­т саласындағы зерттеу ­
ба­ғытт­ ар­ ы (8-сызб­ а)

Адам миы жұмысының құры­ Адам секілді интеллектуалды
лымы мен механизмі: ойлау міндеттерді шешуге мүмкіндік
құпиясын ашу беретін ПЖ жасау

ЖИ саласындағы зерттеулер

Табиғи және жасанды Аралас адам-машина интеллек-
интеллектілер мүмкіндікте­ туалды жүйе құру
рінің бірігуі

8-сызб­ а. Жас­ анд­ ы инт­ ел­лек­т дам­ уының болжамды бағ­ ытт­ ар­ ы

Бо­лаш­ ақт­ а жас­ анд­ ы инт­ елл­ ек­ті­ге серв­ ис­тік қыз­мет көрс­ е­
те­тін адам­дар­да, яғ­ни прог­ рамм­ алаушыларда ған­ а жұм­ ыс бо­ла­
ды деген болжам бар.

Жас­ ан­ды инт­ ел­лек­тін­ ің адамз­ атт­ ан ай­ыр­ма­шы­лы­ғы
ЖИ арт­ ық­шы­лық­та­ры:

1. Көп ақп­ ар­ атт­ ы аз уа­қыт ішінд­ е ес­те сақт­ ау жән­ е өң­дей бі­лу
қа­біл­ ет­ і. Адам­ның есінд­ е ау­қым­ды ақ­пар­ ат сақ­тал­ уы үшін
кү­нін­ е 3–4 рет қай­талап, уақ­ ыт өт­кен сай­ын жад­ ы­сын жаң­
ғыр­тып оты­ру кер­ ек бо­лад­ ы. Ал жа­сан­ды инт­ ел­лект бір
жатт­ ағ­ а­нын ешқ­ аш­ ан ұмыт­пайд­ ы.

2. Сандық ақпаратты жылдам өңдеу қабілеті. Мысалы, адам
екі орынды санды қосып болғанға дейін, жасанды интеллект
экономикалық жағдайды талдап, қай валютаны сатып алу
тиімді екендігін есептеп үлгереді.

22

ЖИ кем­шіл­ ікт­ е­рі:
1. Жасанды интеллект ақпаратты әлі де толық сапалы етіп

өңдей алмайды. Кез келген сапалы ақпарат математикалық
модель түрінде ұсыныла алатындықтан, бұл кемшілік
белгілі бір уақыт ішінде шешімін табады.
2. Жасанды интеллект әлі толық жетілдірілмеген және жиі
істен шығып қалып жатады, сондықтан үнемі жасанды
интеллект жүйесін басқарып отыратын адам керек.

Нақ­ты өмір­ ім­ ізд­ ег­ і жа­сан­ды инт­ ел­лект
Жасанды интеллект енді дамуда, оның барлық көріністері

адамға қолжетімді емес. Күнд­ ел­ ік­ті өмі­рі­мізд­ е қол­да­ныл­ ып
жүрг­ ен жас­ ан­ды инт­ ел­лект мы­сал­да­рын кел­тір­ ет­ ін бол­сақ,
олар:
1. Дам­ ы­ту, жет­ іл­дір­ у, сау­ықт­ ыр­ у мақ­сат­ ын­да­ғы түрл­ і мо­­

бильд­ і қо­сым­шал­ ар.
2. FaceID қыз­ме­ті. Бұл – смартф­ он­ды адам­ның түр-әлп­ ет­ і­мен

блокт­ ан шы­ғар­ у­ға мүм­кінд­ ік бе­ре­тін қызм­ ет. Ар­найы алг­ о­
ритм адам­ды ска­нерл­ еп, әм­беб­ ап түр-әлп­ ет­ ін құ­ру арқ­ ыл­ ы
оны иден­ти­фик­ ация­лау­ға мүм­кінд­ ік бер­ ед­ і.
3. Смартфондардағы виртуалды көмекшілер жасанды интел­
лектісін дыбысты танудан бастап, дайын нәтиже беруге
дейінгі барлық қызметтер үшін қолданады. Мұнд­ ай мүм­
кінд­ ікт­ ер күн сан­ ап ар­тып ке­ле­ді.
Жа­сан­ды ин­тел­лект­ і­нің ең баст­ ы арт­ ықш­ ы­лы­ғы – адамның
өз ақыл-ойын арттыруға қабілетті болуы.

СұрақтарЖғаажуапу­абпебреер­ йеійкік

1. Жасанды интеллектінің тиімділігі неде?
2. Адам жасушасы неден тұрады?
3. Дендрит қалай құрылады?
4. Аксондар қандай қызмет атқарады?
5. Жасанды интеллект қандай салаларда қолданылады?
6. Білім беру саласында жасанды интеллектіні қолдану

қалай жүзеге асырылуда?
7. Жасанды интеллект ойын индустриясында қандай қыз­

меттер атқарады?
8. Жасанды интеллектінің даму бағыттары қандай?
9. Біздің елімізде жасанды интеллект қолданыла ма?

23

ОйлОайнлаайныайқы, тқа, тлақлықылалйайыыққ

1. Жас­ ан­ды инт­ елл­ ект­ ін­ ің да­му бағ­ ыт­ ы­ның жо­ға­ры бол­ уы
қанш­ ал­ ықт­ ы маң­ ызд­ ы?

2. Жасанды интеллектінің адам миынан айырм­ ашылығы
неде?

3. Жас­ анд­ ы инт­ елл­ ект адам­зат өмі­рін же­ңіл­детк­ ен­ і­мен,
екінші жағынан тиімсіз болып есептеледі. Не­лік­тен?

ТалТдаладпа, пс,аслаылыстсытыррааййыыққ

Жас­ анд­ ы инт­ елл­ ек­ті мен адам интеллектісі арасындағы
кем де­генд­ е 10 айыр­ма­шыл­ ықты­көрсетіңд­ ер. Мыс­ а­лы:
1. Ойл­ ау қаб­ і­лет­ і;
2. Жауа­ п бе­ру қа­біл­ ет­ і;
3. Тапс­ ырм­ а­ны орын­дау қа­біл­ е­ті;
...;
10. Де­мал­ у қаб­ іл­ ет­ і.

Әр­бір айы­ рм­ аш­ ы­лықт­ ы тал­дап, жас­ ан­ды ин­телл­ ек­тіде
және адамда бұл әрек­ етт­ ің қалай жүретінін сал­ ыст­ ыр­ ың­дар.

ДәДпәтпетрердгее оорыннддааййыыққ

Жас­ анд­ ы ин­телл­ ект­ ін­ і қолд­ а­ну са­лас­ ын­ ың әр­қайс­ ыс­ ына
өмір­ден нақт­ ы мы­сал келт­ ір­ іп, оның қыз­мет ету алг­ ор­ ит­мін
кес­те­ге тол­ты­рың­дар.

Жа­сан­ды инт­ ел­лект Өмірл­ ік мы­сал­ Қызм­ ет ету ал­гор­ итм­ і
Ме­диц­ ин­ ад­ а

Өн­ді­ріс жән­ е ау­ыл­
шаруа­ш­ ыл­ ығ­ ын­да

24

Жа­сан­ды инт­ ел­лект Өмір­лік мы­сал­ Қыз­мет ету ал­гор­ итм­ і
Қо­ғам­да

Бі­лім бер­ у­де
Ойы­ н инд­ у­стр­ ияс­ ынд­ а

КомК­поьмюптьеюртдеердоероырныднадйаыйық қ

Кез келген мәтіндік редакторды қолдана отырып, «Жа-
санды интеллектіні қолдану салалары» тақырыбы бойынша
250 сөзден тұратын эссе даярлаңдар. Эсседе өнеркәсіпте,
білім беруде, ойын индустриясында, қоғамда жасанды
интеллектіні қолдану саласы толық сипатталуы керек.

Ой бОөйлібсеөйлікісейік

Уа­қыт өте кел­ е біз жанс­ ыз маш­ и­на­лар­мен бә­се­ке­ле­сет­ ін
бо­лам­ ыз деп ойл­ ай­сың­дар ма?Жас­ ан­ды ин­тел­лект мүм­кін­
дікт­ е­рі бізд­ ің мүмк­ інд­ ік­те­рі­мізд­ ен арт­ ық бол­ уы мүм­кін бе?
Біз жа­сан­ды ин­тел­лек­ті­ге се­нім білд­ і­ре ала­мыз ба?Бұл ау­
қымд­ ы мәс­ е­ле­ні қал­ ай ше­шуг­ е бол­ ад­ ы?Адам­зат ол үшін не
іст­ еуі кер­ ек?

25

§7–8. Жасанды интеллектіні қолдану саласы.
Практикум

Практикум барысында біз формулалармен жұмыс жасайтын
боламыз. Формулада көбіне ұяшық адрестері көрсетіледі. Сен­
дер Excel-дегі ұяшық адрестері абсолютті және салыстырмалы
болып бөлінетінін білесіңдер. Сонымен қатар аралас адрес түрі
де кездеседі. Осы адрес түрі екі негізгі адрестің сипаттарына
қарай құрылады.

Ұяшықтың абсолютті адресі – Excel кітабының ағымдағы
бетінде формула немесе сілтемені тасымалдау кезінде өзгер­
мейтін адрес түрі. Ол үшін белгілі бір ұяшықтың баған мен жол
индекстерінің алдына «$» доллар белгісі қойылады. Мысалы:
$A$1.

Ұяшықтың салыстырмалы адресі – Excel кітабының ағым­
дағы бетінде формула немесе сілтемені тасымалдау кезінде
өзгеретін адрес түрі. Мысалы: A1.

Сат­ ы­лым­ды бол­жау
1. Са­тыл­ ымд­ ы бол­жау үшін алд­ ыңғ­ ы уақ­ ыт ара­лығ­ ынд­ а­ғы

сат­ ы­лым мән­де­рі ке­рек. Бізд­ е 2018 жыл­дың қаң­та­рын­ ан
бас­тап, 2019 жылд­ ың жел­тоқ­сан­ ын­ а дей­інг­ і ара­лық­та­ғы
кес­тел­ ік мә­лім­ ет бар. Кест­ е­ге кер­ ект­ і мә­лім­ ет­терд­ і енг­ і­
зің­дер (4-сурет):

4-су­рет. Кест­ елік мә­лі­метт­ ер

26

2. Ал­дым­ ызд­ а­ғы жыл­ға сауд­ а­ның бол­жамд­ ы сат­ ыл­ ым­ ын
есепт­ еңд­ ер: 2020 жылд­ ың қаң­та­рын­ ан 2020 жыл­дың жел­
тоқ­са­ны ара­лығ­ ы (5-сурет).

5-сур­ ет. Болж­ амд­ ы са­ты­лым­ ды есепт­ еу

3. Кес­тед­ е 7 ба­ған бо­лу ке­рек:  Кез­ ең, Са­тыл­ ым, Болж­ ам, Оп­ти­
мис­тік, Песс­ им­ ис­тік, Ке­зең коэф­фиц­ иент­ і, Ауытқу.

4. Жас­ ан­ды ин­телл­ ект қызм­ е­ті­не ұқс­ ас Excel про­грамм­ а­
сы­ның бол­жам жа­сау­ға ар­налғ­ ан ар­найы функц­ ияс­ ы бар,
ол алд­ ың­ғы ке­зең ақ­па­рат­тар­ ы­на сүйе­ не отыр­ ып, көр­се­
тіл­ген мер­зім­ге дейі­ н бол­жамд­ ы мәнд­ і есепт­ еп бер­ е ала­ды.
Ол  – ПРЕД­СКАЗ (FORECAST) функц­ ия­сы, сы­зықт­ ық рег­
ресс­ ияғ­ а не­гіз­дел­ген. Са­тыл­ ым­ды бол­жау, тау­ар­ды тұт­ ын­ у
сек­ ілд­ і есепт­ еул­ ер­ді жүрг­ і­зу­ге арн­ алғ­ ан. Бол­жам бағ­ ан­ ын­ а
C26 ұяшы­ғы­на мына функц­ иян­ ы жа­зың­дар:

=ПРЕД­СКАЗ (A26;$B$2:$B$25;$A$2:$A$25)
C27:C37 ұяш­ ық­та­рын С26 ұяшығ­ ы ар­қы­лы авт­ ом­ ат­ты тол­

тыр­ у қыз­мет­ ін пай­дал­ а­нып, толт­ ы­рың­дар.
Функц­ ия мә­лі­мет­тер­ і:
х – бол­жам бас­талат­ ын мер­зім мән­ і (A26);
Бел­гі­лі y  мәнд­ ер  – бел­гі­лі ке­зең­де­гі сауд­ а сат­ ыл­ ы­мы

($B$2:$B$25);
Белг­ іл­ і x мәнд­ ер – белг­ і­лі ке­зеңд­ е­гі сау­да мерз­ ім­ ін­ е сілт­ ем­ е

($A$2:$A$25).
5. ПРЕДС­ КАЗ () функ­цияс­ ы әзір­ге ке­зең фак­торл­ а­рын есепт­ е­

мейд­ і. Сау­дад­ а бұл өте ма­ңыз­ды. Кез­ ең фак­тор­ ын есеп­ке алу

27

үшін кез­ ең коэф­фиц­ иент­ ін есеп­тейм­ із. Ол үшін F2 ұяшы­

ғын­ а мына фор­му­ла­ны жа­за­мыз:

=(($B$2:$B$13+$B$14:$B$25)/СУММ($B$2:$B$25))*12

Форм­ ул­ а­ны енг­ і­зіп болғ­ ан­нан ке­

йін Ctrl+Shift+Enter перн­ е­ле­р үйле­

сімін бірг­ е бас­ ыңд­ ар. Осы форм­ ул­ а­ны

F3:F13  аралығына авт­ ом­ атт­ ы тол­ты­

рың­дар. Форм­ у­лан­ ы ен­гі­згеннен ке­

йін Ctrl+Shift+Enter перн­ е­ле­р үйле­

сімін бірг­ е бас­ ыңд­ ар. Нәт­ иж­ ес­ інд­ е ке­

зең коэф­фиц­ иент­ і қаң­тар айы үшін

0,974834224106574, ақ­пан ай­ына  –

0,989928632237843  жә­не т.б. бол­ а­ды.

Ұя­шық форм­ а­тын про­цен­ т­тік етіп өз­

гер­тіңд­ ер ((Ұя­шық фор­мат­ ы  ⇒ Сан  ⇒

Проц­ ен­ т­тік), үтір­ден кейі­н 2 орын) (6-су-

рет):

6. Осы коэфф­ иц­ иентт­ ер­ді қос­ ып есепт­ еу

үшін C26:C37 ұяш­ ықт­ ар­ ын­дағ­ ы ПРЕД­ 6-су­рет. Кез­ ең

СКАЗ() функ­ция­сын өз­гер­тем­ із: коэф­фи­циен­ті

= П Р Е Д С­ К А З ( A 2 6 ; $ B $ 2 : $ B $ 2 5 ;

$A$2:$A$25)*ИНД­ ЕКС($F$2:$F$13;МЕ­СЯЦ(A26))

Мұн­да­ғы ИНД­ ЕКС(INDEX) функц­ ия­сы  – ай нө­мі­рі, дәл сол

ай­ға коэф­фи­циент­ті қайт­ ар­ у үшін МЕС­ ЯЦ() функц­ ияс­ ын

қолд­ ан­ а­мыз. 2020 жыл­дың қаң­тар айы үшін бұл:

= П Р Е Д С­ К А З ( A 2 6 ; $ B $ 2 : $ B $ 2 5 ; $ A $ 2 : $ A $ 2 5 ) * И Н ­

ДЕКС($F$2:$F$13;МЕС­ ЯЦ(A26))

7. Ен­ді болж­ амн­ ың ең жо­ғар­ ы жә­не ең төм­ ен­гі көр­сет­кішт­ е­рін

қос­ у кер­ ек. Ол үшін бол­жам мән­де­рін­ ен ау­ыт­қуд­ ы есеп­теу

қаж­ ет. G2 ұяшы­ғы­на фор­му­ла­сын жа­зың­дар:

=ДОВЕР­ ИТ(0,05); СТАНДОТКЛОН(C26:C37); СЧЁТ(C26:C37)

ДОВЕ­РИТ() функц­ ияс­ ы  – қа­лып­ты үй­лест­ ір­ уд­ і қол­дан­ а

оты­рып, се­німд­ і инт­ ер­вал­ды қай­та­рад­ ы.

станд_откл – жалп­ ы жиы­ н­тықт­ ың стан­дартт­ ы ауы­ тқ­ уы.

раз­мер – таңд­ ал­ған мәл­ і­метт­ ер сан­ ын білд­ і­ре­ді.

СЧЁТ көр­се­тілг­ ен ұя­шықт­ а­ғы мән­дер сан­ ын біл­дір­ ед­ і.

Оп­ти­мис­тік жән­ е Пес­сим­ ис­тік ұя­шықт­ ар­ ын­ а (D  жән­ е  E),

26 жол­дан баст­ ап, 7-суреттегі фор­мул­ а­лард­ ы жа­за­мыз :

Опт­ и­мис­тік: =$C26+$G$2

Пес­сим­ ис­тік: =$C26–$G$2

28

7-су­рет. D жә­не E ұя­шықт­ ар­ ы­н толтыру

Опт­ им­ ис­тік болж­ амғ­ а ау­ыт­қу мән­ ін қос­ а­мыз, ал песс­ и­
мис­тік болж­ ам­нан ау­ытқ­ у мә­нін азай­там­ ыз.

8. C26, D26 жән­ е E26 ұя­шықт­ а­ры­на барл­ ы­ғы бір­дей бо­лу үшін
В26 мән­ ін көш­ і­рің­дер.

9. Барл­ ық кест­ е мә­лім­ ет­тер­ ін белг­ іл­ еп (A1:E37), Кі­ріс­ті­ру
(Insert) ⇒ Диагр­ ам­ма тоб­ ы (Charts) ⇒ Гра­фик (Line) ко­ман­
да­сын орын­даң­дар. Нә­ти­же­сінд­ е төм­ енд­ ег­ і граф­ ик алын­ ад­ ы
(8-сурет):

8-су­рет. Диагр­ ам­ма құру

Көрн­ е­кі түрд­ е бар­лы­ғы тү­сі­нікт­ і. Көк  – нақ­ты сат­ ы­лым,
Қыз­ғылт сар­ ы – болж­ ам, Сұр – опт­ и­мис­тік бол­жам, Сар­ ы – пес­
сим­ ис­тік бол­жам.
Без­ енд­ ір­ у жұ­мыс­тар­ ы мек­ е­мен­ ің жек­ е тү­сі
мен атауы­на байл­ ан­ ыс­ты өзг­ ерт­ іл­ е­ді.

29

§9–10. Жасанды интеллектіні жобалау

Еc­тер­ ің­ е түс­ і­ріңд­ ер: Ней­рон­ды жел­ іл­ ер қай­да қолд­ а­ныл­ а­ды?

• ЖИ қай салаларда Ней­ронд­ ы же­лі­лер түрл­ і мәс­ е­
қолданылады? ле­лерд­ і ше­шуг­ е ар­нал­ған. Егер мә­
се­ле­лер­ді қиы­ н­дық дең­гейі­не қа­
• жасанды интеллектіні меди­ рай қар­ аст­ ыр­ ат­ ын бол­сақ, онд­ а қа­
цинада, өндірісте, қоғамда, ра­пай­ ым мә­сел­ е­лер­ді шеш­ уг­ е же­
білім беруде, ойын саласында
қалай қолдануға болады?

ңіл ком­пьют­ ер­лік прог­ рамм­ а жет­

Мең­гер­ іл­ е­тін біл­ ім: кі­лікт­ і, ал күрд­ ел­ і мәс­ е­ле­лерд­ і ше­

• ней­рон­ды же­ліл­ ерд­ і ұй­ымд­ ас­ шу үшін, мәс­ ел­ ен, жо­бал­ ау нем­ ес­ е
ты­ру қағидалары; есепт­ ің шеш­ ім­ ін жуы­ қт­ ау си­яқт­ ы
есеп­тер­ді шеш­ у­де стат­ ист­ и­ка­лық
• ней­рон­ды жел­ іл­ ерд­ ің жұ­мыс әдіс қолд­ ан­ ыл­ ат­ ын прог­ рам­ма­лар
іс­теу қағидалары.

қаж­ ет бо­лад­ ы. Ал ен­ді бұл­ ард­ ан

Сөздік: да күрд­ ел­ і мін­дет­терд­ і шеш­ у үшін

Кіріс – Вход – Input басқ­ а да жолд­ ар қар­ ас­ты­рылғ­ ан.
Шығыс – Выход – Output Оның ішін­ е бейн­ ен­ і, дыб­ ыс­ты та­
Салмақ – Вес – Weight ну не­мес­ е күрд­ е­лі болж­ ам жа­сауд­ ы

Белсенділік функциясы – жатқ­ ыз­ у­ға бол­ а­ды. Адамн­ ың ба­
Активационная функция – сын­да мұнд­ ай үрд­ іс­тер бей­са­на­лы
Activation function түр­де жү­зе­ге аса­ды, яғн­ и біз бей­не­

ні тан­ у мен ест­ е сақ­тау сек­ іл­ді үр­

діст­ ер­дің қа­лай бо­лып жат­қа­нын өзім­ із біл­мей­міз, сол үшін

де оны ба­қыл­ ай алм­ ай­мыз. Мін­ е, тур­ а осынд­ ай мінд­ етт­ ерд­ і

нейр­ онд­ ы жел­ і­лер шеш­ у­ге кө­мект­ ес­ е ала­ды, бұл нейр­ онд­ ы

же­лі­лерд­ ің ал­го­ритм­ і белг­ і­сіз үрд­ іс­терд­ і орынд­ ау мақ­сат­ ын­

да құр­ ылғ­ ан.

Ней­рон­ды жел­ і­лер төм­ ен­де­гі са­лал­ ард­ а ке­ңі­нен қолд­ ан­ ыл­ ад­ ы:

• та­ну, бүг­ ін­де бұл бағ­ ыт өте та­ным­ ал;

• кел­ е­сі қа­дамд­ ы тау­ып айт­ у, бұл қас­ и­ет сау­да мен қар­жы

нар­ ығ­ ынд­ а көп қолд­ а­нысқ­ а ие;

• кір­ іс ақп­ ар­ атт­ ар­ды па­рам­ ет­ р­лер­ і бо­йынш­ а топт­ ау. Мұн­

дай қыз­мет түр­ле­рін жи­нақт­ алғ­ ан түрл­ і мә­лі­метт­ ер

бо­йынш­ а жек­ е тұл­ға­ға не­сие бер­ у нем­ е­се нес­ ие бе­ру­ден

бас тар­ту се­кіл­ді ше­шім қаб­ ыл­дайтын несиелік роботтар

атқарады.

Ней­ронд­ ы жел­ і­лерд­ ің түрл­ і әре­кет­тер­ді орынд­ ай алу қас­ ие­

ті олар­ды та­ным­ ал етед­ і. Ней­ронд­ ы же­ліл­ ер­ге көп нәр­сен­ і үйр­ е­

туг­ е бо­лад­ ы, мыс­ ал­ ы, ой­ын ойн­ ау, адам­ның даус­ ын та­ну жә­не

30

т.с.с. Осы айт­ ыл­ған­дард­ ы сар­ а­лай ке­ле, жас­ анд­ ы нейр­ онд­ ы же­
лі­лер­дің био­ло­гия­лық жел­ іл­ ер принципі бо­йынш­ а құ­рыл­ а­ты­
нын ай­ту­ға бо­ла­ды. Бұл жас­ анд­ ы инт­ ел­лекті­ ге адам бейс­ ан­ ал­ ы
түрд­ е орынд­ ай­тын үр­діст­ ің бар­лығ­ ын­ үйр­ е­ту­ге бо­лад­ ы де­ген­ді
білд­ і­ред­ і.

Ней­рон­ды жел­ іл­ ер құр­ ам­ ы 3 типт­ ен тұр­ а­ды (9-сыз­ба):

кіріс жасырын шығыс

9-сыз­ба. Нейронды же­ліл­ ер құр­ ам­ ы

Егер нейр­ онд­ ы жел­ і бірқа­батт­ ы бол­са, онд­ а жа­сы­рын
же­ліл­ ер болм­ ай­ды. Желінің құрамдас бірліктерінің түрлері де
бар: нейронды ығысу және контекстік нейрон. Әрб­ ір нейр­ он 2
түр­лі кір­ іс жән­ е шығ­ ыс мәл­ ім­ ет­тер ти­пі­нен тұ­ра­ды. Бір­қа­батт­ ы
же­лі­де кі­ріс ақп­ ар­ атт­ ар шы­ғыс ақп­ а­ратт­ арғ­ а тең. Ал бас­қа
жағ­дай­да нейр­ онн­ ың кір­ іс­ ін­ е алд­ ыңғ­ ы қаб­ ат­тард­ ың жиы­ нт­ ық
ақп­ ар­ ат­ ы тү­сед­ і, әрі қа­рай ол ақ­пар­ ат­тар қал­ ыпт­ ан­ды­ру үде­
рі­сін­ ен өте­ді, яғ­ни қа­жетт­ і ара­лық­тан түск­ ен бар­лық ақп­ ар­ ат
белс­ ен­дір­ у қыз­ме­ті­мен түрл­ ен­ді­рі­лед­ і (10-сызба).

кіріс салмақ белсенді функция
w1
қосындылағыш шығыс
кіріс
+

wn
b ығысу

10-сызба. Жа­санд­ ы ней­рон мо­де­лі

Ней­рон­ды же­ліл­ ер жұ­мыс­ ын­ ың сыз­ба­сы (11-сыз­ба).
Ней­рон­ды жел­ іл­ ерд­ ің жұ­мыс іст­ еу қағидаларын бі­лу үшін
белг­ іл­ і бір дағ­ды қа­жет емес.

Белгілі Келесі қабатқа Барлық мәліметтің
ақпарат беріледі жиынтығын береді

Соңына дейін Шығыс Іске қосу қызметіне
беріледі ақпарат қосылады

11-сыз­ба. Нейронды же­лі­лер жұм­ ыс­ ы

31

1. Нейр­ онд­ ард­ ың кі­ріс қаб­ ат­ ы­на белг­ і­лі бір ақ­па­рат кел­ іп
тү­се­ді.

2. Ақп­ а­рат син­ ап­ с­тар кө­ме­гім­ ен ке­ле­сі қа­батқ­ а бе­рі­лед­ і,
бұл жерд­ е әр­бір си­напс өзі­нің сал­мақ коэф­фиц­ иент­ ін­ е
ие, ал әрб­ ір ке­лес­ і нейр­ он бір­не­ше кі­ріс си­на­пс­тан тұр­ уы
мүм­кін.

3. Нейр­ он­мен алын­ған ақ­па­рат өз салм­ ақ коэф­фи­циент­ ім­ ен
алын­ған барл­ ық мәл­ ім­ етт­ ер жиы­ нт­ ығ­ ын ұсы­на­ды.

4. Алынғ­ ан мән іске қосу қыз­ме­ті­не ұсы­ныл­ ад­ ы.
5. Шығ­ ыс ақп­ ар­ ат алы­над­ ы.
6. Шығ­ ыс ақ­па­рат соңына дейін жеткенше әрі қарай беріліп

отырады.
Жел­ ін­ ің ал­ғашқ­ ы жүк­тел­ уі дұр­ ыс нә­тиж­ е берм­ ей­ді, себ­ еб­ і
жел­ і әлі дағд­ ыл­ анғ­ ан жоқ. Іске қосу қыз­ме­ті кір­ іс ақп­ ар­ ат­тар­
ды қал­ ыпқа келтіру үшін қолд­ ан­ ы­лад­ ы. Мұн­дай қызм­ ет түрл­ ер­ і
көп, бі­рақ олард­ ың кең қол­дан­ ыст­ ағ­ ы нег­ ізг­ і­лер­ ін бө­ліп көр­се­
ту­ге бо­лад­ ы. Олар­дың ең нег­ ізг­ і­лері – өз­де­рі жұ­мыс іст­ ейт­ ін мән­
дер арал­ ы­ғы.
Алай­да дұр­ ыс нәт­ иж­ ел­ ер алу үшін ней­рон­ды жел­ і­ні құр­ у
жет­кіл­ ік­сіз. Ал­ды­мен түр­лі әдіс­тер мен өз ал­гор­ итмд­ ер­ ін қол­
да­нып, жатт­ ық­ты­ру қаж­ ет. Бұл үр­діс­ті қар­ а­пай­ым деп айт­ уғ­ а
бол­майд­ ы, ол бі­лім мен күшт­ і талап ете­ді.

СұрақтарЖғаажуапу­абпебреер­ йеійкік

1. Нейронды желілер түрлі салаларда қалай қолданы­
лады?

2. Қандай қасиет нейронды желілерді танымал етеді?
3. Нейронды желі құрамы қанша типтен тұрады?
4. Нейронды желілердің жұмыс істеу қағидала­ры қан­

дай?

ОйлОайнлаайныайқы, тқа, тлақлықылалйайыыққ

1. Адам­дар­дың та­ну жән­ е ест­ е сақт­ ау сек­ ілд­ і қызм­ е­тін жа­
санд­ ы инт­ елл­ ек­ті­ге үйр­ ет­ удің қаж­ еттілігі неде?

2. Ней­ронд­ ы же­ліл­ ер­ді оқы­ту мүм­кін бе?
3. Нейр­ онд­ ы же­ліл­ ерд­ і құр­ у кө­мег­ і­мен дұр­ ыс нә­тиж­ е алуға

бола ма?
4. Белсендіру қызметі не үшін қолданылады?

32

ТалТдаладпа, пс,аслаылыстсытыррааййыыққ

Адам­ның миынд­ а бейс­ ан­ а­лы жә­не жа­санд­ ы инт­ ел­лек­
тід­ е сан­ а­лы түр­де орын­дал­ ат­ ын бірд­ ей қызм­ ет түрл­ ер­ ін тал­
дап жа­зып, өзар­ а сал­ ыс­тыр­ ың­дар.

­Бейс­ а­на­лы әре­кет (адамд­ а) Сан­ а­лық әре­кет ­
(жас­ ан­ды инт­ ел­лек­тід­ е)

ДәДпәтпетрердгее оорыннддааййыыққ

Төмендегі мәтінге сүйеніп, жасанды нейрон моделін
құрыңдар.

Әрб­ ір нейр­ он екі түрл­ і кі­ріс жә­не шы­ғыс мәл­ і­метт­ ер тип­ і­нен тұ­ра­ды. Бір­
қаб­ ат­ты же­лі­де кір­ іс ақ­пар­ атт­ ар шығ­ыс ақ­пар­ ат­тар­ға тең. Ал басқ­ а жағд­ ай­да
ней­рон­ның кі­ріс­ ін­ е ал­дыңғ­ы қа­батт­ ард­ ың жиы­ нт­ ық ақ­пар­ а­ты түс­ ед­ і, әрі қар­ ай
ол ақп­ ар­ атт­ ар қал­ ыпқ­ а келтіру үде­рі­сін­ ен өтед­ і, яғ­ни қа­жетт­ і арал­ ықт­ ан
түс­кен барл­ ық ақ­па­рат белс­ енд­ і­ру қызм­ е­ті­мен түр­лен­дір­ іл­ е­ді.

Ком­Кпоьмюптьеюртдеердоероырныднадйаыйық қ

Бер­ іл­ген жас­ ан­ды ней­рон мо­де­лін­ ің жұм­ ы­сын өзд­ ер­ ің­ е
тан­ ыс кез кел­ген фильм жас­ ау­ға ар­нал­ған программал­ ар­
дың көм­ е­гім­ ен жан­дан­дыр­ ып, аним­ а­ция қос­ у ар­қы­лы
видеоф­ ильм дая­ р­лаңд­ ар.

кіріс салмақ белсенді функция
w1
қосындылағыш шығыс
кіріс
+

wn
b ығысу

Ой бОөйлібсеөйлікісейік

Үш жә­не одан да арт­ ық кір­ і­сі бар нейр­ онд­ ы же­ліл­ ерд­ ің
жұм­ ыс іс­теу қағидаларын (қаб­ ылд­ айт­ ын мүм­кін мәнд­ е­рін)
қа­рас­ты­рыңд­ ар. Сын­ ыпт­ ас­тар­ ың­мен өз ойл­ ар­ ың­ды бө­лі­
сіңдер.

33

§11–12. Жас­ анд­ ы ин­тел­лект­ іні жо­бал­ ау.
Жобалық жұмыс

Кір­ іст­ і ав­том­ атт­ ан­дыр­ у
Жұмыстың мақсаты: Нейрон қабылдайтын кірістерді
таңдау жұмысын автоматтандыру.
1. 9-суреттегідей Excel электронды кес­тес­ ін құр­ ың­дар.
Ней­рон (көк бөл­ ік) қо­сы­лып тұр­ған­ ы­на көз жетк­ і­зің­дер.
Қосындының формуласы (=B1*B2+D1*D2) – C3 ұяшығында,
Егер функциясы (=ЕСЛИ(C3>=C4;1;0)) – C5 ұяшығында).

9-сурет. Жасанды интеллектіні жобалауға арналған
Excel электронды кестесі

Көк бөл­ ік  – ней­рон. Сарғыш бө­лік  – ней­рон­ға көр­сет­ і­
лет­ ін түр­лі тағ­ ам­дар. Жа­сыл бө­лік – белг­ іл­ і бір па­рам­ ет­ рл­ ер.

F8 ұяшығ­ ын­ а қанд­ ай тағ­ ам ұсын­ ыл­ ат­ ы­нын анық­
тай­тын форм­ у­ла орн­ а­ласт­ ы­ра­мыз. Кірістер (B1 және D1
ұяшықтары) s1 (F1) және s2 (G1) ұяшықтарына әрбір 2, 3, 4
немесе 5 жолда сілтеме жасайтын болады.

F11 ұяшы­ғы­на оқы­ту жылд­ ам­дығ­ ы 0,01 мен 0,5 арал­ ығ­ ы
ор­на­лас­тыр­ ыл­ а­ды. Оқыту жылдамдығы  – жүргізілетін
сынақтар мен кездесетін қателіктер арқылы таңдалатын
мән. Оқыту жылдамдығын шаңғышының жылдамдығымен
тікелей байланыстыруға немесе «ақырын жүріп, анық бас»
дег­ ен тіркеспен сәйкестендіруге болады. Алайда мұнд­ а
да белг­ ілі бір ескеретін жағдайлар кездеседі, себебі егер
біз шаң­ғышыға шаңғы мүлдем бермейтін болсақ, онда ол
еш­қайд­ а да бармайды, ал егер өте аз мөлшерде жылдам­дық

34

бер­ ет­ ін болсақ, онда ұзақ уақыт аралығына созылып кетеді.
Сон­дықтан нейронды желілер үйлесімсіздігін болдырмау
үшін осы мәндер арасынан сәйкес келетін орташа мәнді
та­уып алу керек.
Сол жақ төм­ енг­ і бөл­ ік­те кү­тіл­ е­тін нәт­ и­же, қат­ е жән­ е
deltaW деп аталат­ ын 3 жол орн­ ал­ ас­тыр­ ы­ла­ды.
Күт­ і­лет­ ін нә­тиж­ е жол­ ын­ а Input No жо­лын­ ың таң­дауын­ а
сәй­кес нә­ти­же орн­ а­лас­ты­рыл­ ад­ ы. Әрі қа­рай қа­те есепт­ ел­ е­ді.
Қа­те ар­қыл­ ы жаң­ а сал­мақ есепт­ ел­ іп, жақ­ ын мән­ге жу­ық­
танд­ ы­рыл­ ад­ ы.
Delta Weight X = оқыт­ у жылд­ амд­ ы­ғы * (күт­ іл­ ет­ ін –

нақт­ ы) * кі­ріс X
нем­ е­се

Dwx = LR * e * X



Dwx (Delta Weight X ) – сал­мақ­қа қо­са­тын дельт­ а-салм­ ақ.

LR (learning rate) – оқыт­ у жыл­дам­ды­ғы.
е (error) – кү­тіл­ ет­ ін нә­ти­жед­ ен нақт­ ы нәт­ иж­ ен­ і аз­айтқ­ ан­да

алы­нат­ ын қат­ е.
 Қа­тен­ і есеп­теу өте маң­ ыз­ды. Мыс­ ал­ ы, сен­ ен
мен­де қанш­ а тең­ге бар екенд­ іг­ ін сұ­райы­ н. Сен 300 тең­ге деп
ай­туың мүм­кін. Ал кү­ті­лет­ ін жауа­ п – 500 тең­ге. Олай бол­
са, кү­тіл­ ет­ ін нә­тиж­ е (500 теңг­ е) – нақт­ ы жау­ап (300 теңг­ е) =
қа­те­ні білдіре­ді.
қа­те = кү­ті­ле­тін жау­ап – нақ­ты жауа­ п не­мес­ е e = d – о
500 – 300 = 200, қат­ е – 200 теңг­ е.
Енді нейрон қабылдайтын кіріс Х-терді таңдау жұмысын
автоматтандырамыз.
2. F8 ұяшығ­ ын­ а өтің­дер. Input No жол­ ы­ның аст­ ын­дағ­ ы
ұя­шыққ­ а 1 мә­нін ен­гі­зіңд­ ер. Бұл – 2 жол­да­ғы F–H бағ­ ан­да­
рынд­ а­ғы 1 мән­ ін ен­гіз­ у шабл­ о­ны.
3. B1 жән­ е D1 ұя­шықт­ ар­ ын кіріс нөмірі 1 болғанда 2 жол­
да­ғы F жән­ е G ба­ған­дар­ ым­ ен байл­ ан­ ыст­ ы­ру ке­рек,
3-жолда – 2, 4-жолда – 3 және 5-ші жолда – 4. Ол үшін
B1 ұяшы­ғын­ ың мәзір қатарын­ ан Фор­мул­ а­лар жол­ ын
таң­дап, Функц­ иян­ ы қою (Вставить функцию) ба­тыр­
ма­сын шер­тіңд­ ер.
Пай­да болғ­ ан те­рез­ ед­ е ТАҢД­ АУ (ВЫБ­ ОР) функ­цияс­ ын
таң­дап, ОК бат­ ыр­мас­ ын бас­ ың­дар. Тер­ е­зе­ні 10-суреттегідей
толт­ ыр­ ыңд­ ар.

35

10-сурет. В1 ұяшығындағы Таңдау функциясының аргументтері

Бұл егер F8 ұяшы­ғы­ның мән­ і 1 болс­ а, онд­ а F2 ұяшығ­ ын,
2 бол­са – F3 ұяшы­ғын, 3 бол­са – F4 ұяшы­ғын, 4 болс­ а – F5
ұяшы­ғын қол­да­ның­дар де­ген­ді біл­дір­ ед­ і.

4. D1 ұяшығ­ ын таң­дап, осы әрек­ етт­ і қай­талаңд­ ар. F бағ­ а­
нын­ ың ор­ны­на G бағ­ ан­дар­ ын таң­даңд­ ар (11-сурет).

11-сурет. D1 ұяшығындағы Таңдау функциясының аргументтері

5. C7 ұяшы­ғын­ а (кү­тіл­ е­тін нә­тиж­ е) да сәй­кес H ба­ға­ны­ның
тиісті жолд­ ар­ ына сіл­те­ме жас­ айм­ ыз. Жо­ғар­ ыд­ а­ғы әдіс бойын­
ша H2, H3, H4 жән­ е H5 мәнд­ е­рін таңд­ ай­мыз (12-сурет).

36

12-сурет. C7 ұяшығындағы Таңдау функциясының аргументтері

6. Енд­ і кі­ріс­ке ней­рон дұ­рыс жұ­мыс жас­ ап тұр­ған­дығ­ ын тек­
сер­ у үшін F8 ұяшы­ғынд­ а­ғы мән­дер­ді өз­гер­ту­ге байл­ а­ныст­ ы
B1 жә­не D1 ұяшы­ғынд­ а­ғы мәнд­ ер өз­гер­ етін-өзгермейтінін
текс­ ер­ ің­дер.

7. Қай ұя­шық қайд­ а тір­кел­ іп тұр­ғанд­ ығ­ ын кө­ру үшін В1, D1
жә­не С7 ұя­шық­та­ры­на ба­сып, Форм­ ул­ а­лар жол­ ын таң­

даңд­ ар. ко­ман­дал­ ар­ ы­на наз­ ар ау­дар­ ыңд­ ар.

Бас­ ып көр­ іп, бай­ла­ныст­ ы тек­сер­ ің­дер (13-сурет).

13-сурет. Байланысқан ұяшықтар

8. C8 ұяшығ­ ын шерт­ іп, = C7  – C5 фор­му­ла­сын ен­гі­зіп, Enter
перн­ е­сін ба­сың­дар.

9. Енд­ і оқы­ту жыл­дам­ды­ғын анық­тап алайы­ қ. 0,2 мә­ні­нен
баст­ айы­ қ. F11 ұяшығ­ ы­на 0,2 мән­ ін ен­гі­зіңд­ ер. Оқыт­ у жыл­
дамд­ ы­ғы бізг­ е салм­ ақ­тард­ ы (си­нап­ с­тар) жа­ңар­тып отыр­ у
үшін ке­рек. Сал­мақ 1 үшін B9 ұяшығ­ ын­да, салм­ ақ 2 үшін
D9 ұяшығ­ ынд­ а орын­дайм­ ыз.

37

10. B9 ұяшығ­ ын­ а бас­ ыңд­ ар. = F11 * C8 * B1 фор­му­лас­ ын ен­гіз­ іп,
D9 ұяшы­ғын­ а шер­тіп, = F11 * C8 * D1 форм­ у­лас­ ын енг­ і­зің­дер.

11. B11 ұяшығ­ ына = B2 + B9 форм­ у­ла­сын ен­гіз­ іңдер.
12. D11 ұяшы­ғына = D2 + D9 форм­ у­лас­ ын ен­гіз­ іңдер.
Енд­ і ес­кі салм­ ақ­тар­ды жа­ңа­ла­ры­мен алм­ ас­ты­ра­мыз.
13. B2 ұяшы­ғын таңд­ ап, онд­ а = B11 фор­мул­ а­сын ен­гі­зің­дер.

Қат­ е шы­ғад­ ы, бі­рақ со­лай бол­ уы кер­ ек.
14. Сол жақ жоғ­ ар­ ы бұ­рышт­ ағ­ ы Microsoft Office ба­тыр­мас­ ын

шер­тіңд­ ер.
15. Пайда болған мәзірдің төменгі оң жақ бұрышынан Excel

параметрлерін табыңдар. Параметрлерден Форм­ у­лал­ ар
жо­лын таңд­ аң­дар. Итер­ ат­ ив­ті есепт­ еул­ ерд­ і қо­су (Вкл­ ю­чить
итер­ а­тивн­ ые выч­ ис­ле­ния) өріс­ ін­ е белг­ іш­ е қой­ып, Итер­ а­
ция­ның макс­ и­мал­ды мән­ і (Макс­ и­маль­ное числ­ о итер­ а­ции)
жол­ ын 1 деп өз­герт­ іп, ОК ба­тыр­мас­ ын басыңдар (14-сурет).

14-сурет. Excel параметрлері терезесі

16. B2 ұяшығ­ ын ба­сып, Функц­ ия қою ба­тыр­мас­ ын таң­даңд­ ар.
Егер функ­цияс­ ын таңд­ ап, ОК ба­тыр­ма­сын ба­сың­дар (15-сурет).

15-сурет. Егер функциясының аргументтері

38

Ең жоғары блок В11 (біздің жаңа салмақ) ұяшы­
ғындағы мәннің сан немесе сан емес екендігін тексереді.
В11 сан екендігі туралы ақпаратқа сүйеніп, қолдану
мә­нін анықтауға болады. Ал сан жоқ болса, егер_мән_
жалған қолданылады, сондықтан төменгі өріске бас­
тапқы салмақ (осы нейронмен ақпар­ ат тасымалданатын
синапс салмағы) ретінде қолданыл­ а­тын мәнді жа­зыңдар.
Егер В11 өрісінде сан болса, салмақ­тарды осы санмен
алмаст­ ырамыз, сондықтан В11-ді осында орнал­ ас­ты­
рыңдар.

17. Дәл осындай процедураны D2 ұяшығындағы екінші
салмақ үшін қайталаңдар. Бұл жолы формула B11
ұяшығына емес, D11 ұяшығына сілтеме жасалуы керек.
Синапстың бастапқы салмағы ретінде кез келген мәнді
таңдай аласыңдар.

18. Excel прог­ рамм­ а­сын бір итер­ а­ция­ға дейі­ н қысқ­ арт­
қанн­ ан кей­ін Форм­ у­ла­лар жо­лын таңд­ ап, оң жа­ғын­дағ­ ы
Есеп­теу бө­лі­мін­ ен Қай­та есепт­ еу жо­лын таңд­ аңд­ ар (16-
сурет).

16-сурет. Формулалар жолының Қайта есептеу батырмасы

19. F8 ұяшығ­ ын­да­ғы кі­ріс мәнд­ ер­ ін сәй­кес {1,2,3,4} деп
өз­герт­ іп, Қай­та есеп­теу ба­тырм­ ас­ ын бас­ ып, қа­те (С8 ұяшы­
ғы) 0 мә­нін­ е тең болғ­ ан­ға дейі­ н есепт­ еңд­ ер.

39

§13–14. Жа­санд­ ы ин­телл­ ект­ і­ні әзір­леуд­ е
«мұ­ға­лім­мен оқыт­ у» әді­сін қол­дан­ у ау­қы­мы

Еc­тер­ ің­ е түс­ ір­ іңд­ ер: Сөз­дік:
• ней­рон­ды же­ліл­ ер­ді ұйы­ мд­ ас­
Жа­сан­ды инт­ ел­лект – Иск­ у­сств­ енн­ ый
тыр­ у қа­ғи­да­лар­ ы қандай? инт­ ел­лект – Artificial intelligence
• ней­рон­ды же­ліл­ ер­дің жұ­мыс Жоб­ ал­ ау – Проект­ и­ро­ва­ние – Design
«Мұ­ғал­ імм­ ен оқы­ту» әді­сі – Ме­тод
іст­ еу қағ­ и­да­ла­ры. «обуч­ ен­ ие с учит­ ел­ ем» – Method of
teaching with teacher
Мең­гер­ іл­ е­тін біл­ ім: Топт­ ау – Класс­ и­фик­ а­ция – Classification
• жа­санд­ ы инт­ ел­лект­ ін­ і әзірл­ еу Рег­рес­сия – Рег­ресс­ ия – Regression

әдіст­ е­рі;
• «мұғ­ ал­ ім­мен оқыт­ у» әді­сін

қол­да­ну ау­қы­мы.

Ней­рон­ды же­лін­ і әртүрл­ і әдіс­тер­мен оқы­туғ­ а бо­ла­ды: «мұғ­ а­
лімм­ ен», «мұғ­ а­лім­сіз», «мұғалімнің ішінара қатысуымен».

Нейронды желіні оқыту нәтижесі – бейнелерді кластерлеу
(топтастыру) 12-сызбада көрсетілген.

Бастапқы Шығару
деректерді енгізу
Алгоритм
• Белгісіз шығу
• Оқу үшін дерек­

тер жиыны жоқ

Түсіндіру Өңдеу

Оқыту моделі Оқытылған
модель

12-сызб­ а. Бейн­ е­лерд­ і класт­ ер­леу

«Мұғаліммен оқыту» бар­ ы­сынд­ а нейронды жел­ і белг­ і­ленг­ ен
де­рект­ ер жиы­ н­тығ­ ын­да оқыт­ ыл­ ад­ ы жә­не оқы­ту дер­ ект­ ер­ інд­ е
ал­гор­ итм­нің дәлд­ іг­ ін бағ­ а­лау үшін пайд­ ал­ а­ныл­ а­тын жауа­ п­
тард­ ы болж­ ай­ды. «Мұғалімсіз оқытуда» белг­ іс­ із дер­ ект­ ерд­ і
пайд­ а­ла­над­ ы, олар­дың ішін­ ен ал­го­ритм белг­ іл­ ер­ і мен тәу­ел­ді­
лікт­ ер­ ін өздігімен алуғ­ а ты­ры­сад­ ы.

40

Ны­ғайт­ у арқ­ ы­лы оқы­ту – жо­ғар­ ыд­ а аталғ­ ан­дар­дың орт­ ас­ ы.
Ол бел­гіл­ ен­ген дер­ ек­тер­ді жән­ е үлк­ ен жиы­ н­тықт­ ы аз мөл­шер­де
пай­да­лан­ а­ды. Ал оқы­ту алг­ ор­ итм­ді ынт­ ал­ анд­ ыр­ у жү­йесін­ ің
көм­ е­гім­ ен жат­тықт­ ы­ра­ды.

«Мұғаліммен оқыту» модельді құрудың барлық кезеңдерін­де
жаттықтыру үшін белгіленген деректердің толық жиын­ты­
ғы­ның бар болуын көздейді.

Толық белгіленген деректер қорының болуы әрбір мысал-
да оқыту жиынтығында алгоритм алуға тиіс жауаппен сәйкес
келеді. Осылайша, гүлдердің суреттерімен белгіленген дерек-
тер арқылы нейронды желіге раушанның қай жерде, түймедақ
немесе нәркестің қай жерде бейнеленгенін оқытады. Нейрон-
ды желі жаңа сурет алған кезде жауапты болжау үшін оны
деректер қорындағы оқытылған үлгілермен салыстырады
(17-сур­ ет).

Топтау Топтау және Объектілерді тану Көшірмелерін
орнын анықтау сегменттеу

17-су­рет. Жаң­ а суретті баст­ апқ­ ы үлг­ іс­ і­мен са­лыст­ ыр­ у

«Мұғаліммен оқыту» үл­гіс­ і – топт­ ау (сол жақ­та), объе­ кт­ і­
лерд­ і сар­ а­лау жә­не тан­ у үшін оны одан әрі қар­ ай пайд­ ал­ а­ну.

Нег­ і­зін­ ен, «мұғаліммен оқыту» екі түр­лі тапс­ ырм­ а­лард­ ы
ше­шу үшін қолд­ ан­ ыл­ ад­ ы:
• топтау;
• регрессия.

Топ­тау есепт­ ер­ інд­ е алг­ ор­ итм объе­ кт­ іл­ ер тие­сі­лі топ­
тар­дың нөм­ ірл­ ер­ ін­ е сәйк­ ес ке­ле­тін диск­рет­ті мән­дер­ді бол­
жай­ды. Оқытуға арналған деректер қорында жануарлардың
фотосуреттері бар әрбір суреттің тиісті белгісі болады – «мар­
ғау», «күшік» немесе «балапан». Алгоритмнің сапасы оның
марғау, күшік немесе балапанмен түскен жаңа суреттерді
қаншалықты дұрыс топтастырғанымен бағаланады.

41

Ал регр­ есс­ ия мін­дет­те­рі үзд­ ікс­ із дер­ ек­тер­мен бай­лан­ ыст­ ы.
Мы­сал­ ы, сы­зықт­ ық рег­ресс­ ия, x нақт­ ы мәнд­ е­рін ес­кер­ е оты­
рып, y айн­ ы­ма­лы­сын­ ың кү­тіл­ е­тін мә­нін есепт­ ей­ді.

«Мұғаліммен оқыту» әдіс­ ін қол­да­ну ауқ­ ы­мы 18-су­ретте

көрсетілген:

Компьютерлік Сөйлеуді Компьютерлік линг-
көру тану вистика және табиғи

тілдерді өңдеу

Медициналық Биоинформатика Техникалық
диагностика диагностика

Зияткерлік Сараптамалық Қаржылық
ойындар жүйелер қосымшалар

18-сур­ ет. «Мұғаліммен оқыту» әді­сін қол­да­ну ауқ­ ым­ ы

Маш­ ин­ ал­ ық оқы­ту­дың утил­ и­тарл­ ы мінд­ етт­ ер­ і көп ай­ны­
мал­ ы­лард­ ы қолд­ ан­ а­ды. Мы­сал­ ы, Нұр-Сұлт­ ан қал­ ас­ ынд­ ағ­ ы
пәт­ ер­дің бағ­ ас­ ын оның ауд­ а­ны, орн­ а­ласқ­ ан же­рі жә­не қоғ­ ам­
дық кө­лікт­ ің қолже­тім­дігі не­гі­зін­де болж­ ай­тын нейронды
жел­ ін­ і құр­ у­ға бол­ а­ды. Алг­ ор­ итм сол дер­ ек­тер­ді нег­ ізг­ е ала
оты­рып, пә­терд­ ің ба­ғас­ ын есепт­ ейт­ін сар­ апш­ ын­ ың жұ­мыс­ ын
орын­д­ айды.

42

Осыл­ ай­ша, «мұғаліммен оқыту» ал­го­ритмд­ і оқы­ту үшін
шын­ айы дер­ ект­ ерд­ ің жиы­ н­ты­ғы болғ­ ан кезд­ е өте қо­лайл­ ы
бо­лып таб­ ы­ла­ды.

СұрақтарЖғаажуапу­абпебреер­ йеійкік

1. Нейронды же­лін­ і оқыт­ у әдіст­ е­рі қан­дай?
2. Нейронды же­лін­ і оқыт­ у нәт­ иж­ ес­ і не­ні біл­ді­ре­ді?
3. «Мұғаліммен оқыту» әді­сі қа­лай жүз­ ег­ е асы­рыл­ а­ды?
4. «Мұғалімсіз оқыту» ба­ры­сынд­ а қанд­ ай дер­ ек­тер пай­да­

ла­над­ ы?

5. «Мұғаліммен оқыту» үл­гіс­ і қанд­ ай?
6. «Мұғаліммен оқыту» қанд­ ай тап­сырм­ а­лард­ ы шеш­ у үшін

қол­дан­ ы­ла­ды?

ОйлОайнлаайныайқы, тқа, тлақлықылалйайыыққ

1. Жа­сан­ды ин­тел­лек­тіні жоб­ ал­ ау­да «мұғаліммен оқыту»
әдіс­ ін қол­дан­ у қанш­ а­лық­ты ма­ңызд­ ы?

2. «Мұғаліммен оқыту» әді­сінд­ е де­рект­ ер­дің тол­ ық жи­ын­
ты­ғын­ ың бол­ уы не­лікт­ ен?

ТалТдаладпа, пс,аслаылыстсытыррааййыыққ

«Мұғаліммен оқыту» әдіс­ ін­ ің екі түрл­ і тап­сырм­ ан­ ы ше­
шу үшін қолд­ ан­ ыл­ ат­ ынд­ ығ­ ын өзар­ а сал­ ыст­ ы­рып, талд­ аң­
дар.

Тап­сыр­ма­лар атауы Ерек­ше­лі­гі­
­Топт­ ау

Регр­ ес­сия

ДәДпәтпетрердгее оорыннддааййыыққ

«Мұғаліммен оқыту» әдіс­ ін қол­да­ну ауқ­ ым­ ы­ның әрқ­ ай­
сы­сы­на өмірд­ ен нақ­ты мы­сал келт­ і­ріп, оның қызм­ ет ету ал­
гор­ итм­ ін кест­ ег­ е толт­ ыр­ ың­дар.

43

Жа­сан­ды инт­ ел­лект Өмір­лік ­ Қызм­ ет ету ­
К­ ом­пьют­ ерл­ ік көр­ у мы­сал­ алг­ ор­ итм­ і

Мед­ и­цин­ ал­ ық диаг­нос­тик­ а

Т­ ех­ни­кал­ ық диаг­нос­ти­ка
­Биоинф­ орм­ ат­ ик­ а

Зият­керл­ ік ой­ын­дар

Сараптамалық жүйелер
44

Жа­сан­ды инт­ ел­лект Өмір­лік ­ Қызм­ ет ету ­
Қаржылық қосымшалар мыс­ ал­ алг­ ор­ итм­ і

КомК­поьмюптьеюртдеердоероырныднадйаыйық қ

Төмендегі мәт­ інд­ і кез келг­ ен мәт­ інд­ ік ред­ акт­ орд­ а те­рің­
дер. Бе­ріл­ген мәт­ ін бо­йынш­ а ма­ши­на­лық оқы­ту дә­рі­герг­ е
тапт­ ырм­ ас көм­ екш­ і құ­рал бол­ а­тын се­бепт­ ер­ді тіз­ іп жа­зың­
дар. Төм­ ен­де бер­ іл­ген науқ­ ас тар­ и­хын­да мін­детт­ і түр­де
орын ала­тын ақ­па­ратт­ ар­ды дә­ріг­ ер қан­ша­лық­ты есін­де сақ­
тай алад­ ы?Оның жұ­мы­сын маш­ и­на­лық оқыт­ у қал­ ай шеш­ іп
бер­ е ала­ды?

Аур­ у­дың диагн­ о­зын анық­тау үшін ке­рек­ті мәл­ ім­ етт­ ер
Бе­ріл­ген жағд­ айд­ а па­циент­тер – объ­ект­ і­лер, ал бел­гі­ле­рі – олар­да

бай­қал­ а­т­ ын бар­лық симпт­ омд­ ар, анам­нез, талд­ ау нәт­ и­жел­ е­рі, қолд­ ан­ ылғ­ ан
ем­деу ша­ра­ла­ры (нақт­ ы бар­лық ау­ру тар­ их­ ы, форм­ а­ланғ­ан жә­не жек­ е кри­те­
рийл­ ерг­ е бө­лін­ген). Кей­бір бел­гі­ле­рі – жы­ныс­ ы, бас ау­руы, жөт­ ел, бөрт­пе жә­не
бас­қа­лар­ ы екі­лік рет­ інд­ е қар­ ас­тыр­ ы­лад­ ы. Жағд­ айд­ ың ауы­ рл­ ығ­ ын ба­ғал­ ау (өте
ауы­ р, орт­ а­ша ау­ырл­ ық­та­ғы жән­ е т.б.) рет­тік бел­гі бо­лып та­был­ а­ды, ал бас­
қа­лар­ ы – цифрлық: дә­рі­лік пре­пар­ атт­ ың көл­ е­мі, қанд­ а­ғы гем­ ог­ло­бин дең­гейі,
арт­ е­рия­лық қы­сым мен пульс көр­сет­кішт­ ер­ і, жа­сы, салм­ ағ­ ы. Осынд­ ай көп­
тег­ ен бел­гіл­ е­рі бар па­циентт­ ің жағ­дайы ту­рал­ ы ақп­ ар­ атт­ ы жи­най отыр­ ып,
оны ком­пьют­ ер­ге маш­ ин­ а­мен оқы­туғ­ а қа­бі­летт­ і программа­ның кө­ме­гі­мен
жүкт­ еу­ге бол­ а­ды.

Ой бОөйлібсеөйлікісейік

Жа­санд­ ы ин­телл­ ек­тіні жоб­ а­лауд­ а нем­ ес­ е жас­ анд­ ы ин­
телл­ ек­ті­ні әзір­леу­де «мұғаліммен оқыту» әді­сін қол­дан­ у
ау­қым­ ын­ ың кең бол­ уы қанд­ ай мүм­кінд­ ік­тер ұсын­ а­ды?Қа­
лай ойл­ айс­ ың­дар? Сын­ ыпт­ аст­ а­рың­мен өз ой­ла­рыңд­ ы бөл­ і­
сіңдер.

45

§15–16. Жас­ анд­ ы инт­ елл­ ект­ і­ні әзір­леуд­ е
«мұғаліммен оқы­ту» әді­сін қол­да­ну ау­қым­ ы.
Прак­тик­ ум

Дол­лард­ ың теңг­ ег­ е қа­тыст­ ы құ­нын бол­жау
Есеп шар­ты. Вал­ ю­та ба­ғам­ ы­ның нақ­ты де­рек­тер­ і не­гі­зін­де

кел­ е­сі кү­ні болатын теңг­ е­ге қа­тыст­ ы дол­лар құн­ ын болж­ ау.

Рег­рес­сиян­ ы, кест­ е­ні құ­ру жә­не бол­жау шы­найы­ лы­ғы­ның

процентін көрс­ ет­ у.
Есеп­тің шеш­ і­мі: Бас­тап­қы ке­зеңд­ е де­рект­ ер http://kurs­

tenge.kz/archive/usd/2020/04 сай­ты­нан кө­ші­рі­лед­ і жән­ е кей­
ін­нен өң­деу үшін дай­ынд­ ал­ а­ды (1-кесте).

1-кесте. Теңгеге қатысты доллар құны

М­ ер­зім­ і­ Дол­лар бағ­ ам­ ы­ М­ ер­зім­ і­ Дол­лар бағ­ ам­ ы­
30.04.2020 429,41 15.04.2020 425,58
29.04.2020 431,16 14.04.2020 427,25
28.04.2020 430,78 13.04.2020 431,03
27.04.2020 430,99 12.04.2020 431,03
26.04.2020 430,99 11.04.2020 431,03
25.04.2020 430,99 10.04.2020 432,55
24.04.2020 432,24 09.04.2020 435,54
23.04.2020 435,82 08.04.2020 437,20
22.04.2020 430,50 07.04.2020 439,01
21.04.2020 427,78 06.04.2020 443,50
20.04.2020 426,48 05.04.2020 443,50
19.04.2020 426,44 04.04.2020 443,50
18.04.2020 426,44 03.04.2020 447,60
17.04.2020 427,27 02.04.2020 448,52
16.04.2020 425,51 01.04.2020 447,67

Өңд­ еу­ге кест­ ен­ і дайы­ нд­ ау үшін мынадай бір­қат­ ар мінд­ ет­
терд­ і ше­шу қаж­ ет:
1) кест­ е­ні піш­ ім­деу, яғн­ и түс­ ін, шект­ ер­ ін өзг­ ерт­ у;
2) кес­тен­ ің төм­ енг­ і жағ­ ынд­ а ағымд­ а­ғы ақ­пар­ ат көр­се­ті­ле­

тін­дей күн­ і бой­ ын­ша дер­ ек­терд­ і сұр­ ыпт­ ау;
3) күн­ді цифрлық фор­матт­ а қайт­ а өзг­ ерт­ у.

46

Мерзім бо­йынш­ а долл­ ар ба­ғам­ ын­ ың граф­ и­кал­ ық өзг­ ер­ уі
19-суретте көрс­ ет­ іл­ген.

19-сурет. Доллар бағамының графикалық өзгеруі

Еxcel-де­гі регр­ есс­ иял­ ық талд­ ау бір мән­дер­дің (т­ әу­елс­ із)
тәу­ ел­ді ай­ны­мал­ ығ­ а әсер­ ін көр­се­те­ді. Талд­ ау нәт­ иж­ е­сі бір­қат­ ар
арт­ ық­шы­лық­тар­ды айқ­ ынд­ ау­ға мүм­кін­дік бе­ред­ і жә­не бас­ты
әсер ету­ші фак­тор­лар­ға не­гізд­ ел­ е отыр­ ып, дам­ у бағ­ ытт­ а­рын
бол­жау­ға, жосп­ ар­лау­ға, басқ­ а­ру ше­шімд­ ер­ ін қаб­ ыл­дауғ­ а мүм­
кінд­ ік бе­ред­ і.

Сы­зықт­ ық регр­ ес­сия мо­де­лі­нің жалп­ ы тү­рі мынадай:
У = а0 + а1х1 +…+акхк.

Мұн­да­ғы, а – рег­рес­сия коэфф­ и­циентт­ е­рі, х – әсер етуш­ і
ай­ным­ а­лы­лар, к – фак­торл­ ар сан­ ы.

Біз­дің мыс­ ал­ ым­ ыз­дағ­ ы У – теңг­ ег­ е қат­ ыст­ ы дол­лард­ ың көр­
сетк­ і­ші. Әсер ету­ші фак­торл­ ар – күн­дер (х).

Регр­ ес­сия теңд­ еуі жә­не жуықтау шын­ ай­ылығ­ ы­ның
шам­ ас­ ын біз Файл ⇒ Парамерлер (Параметры) ⇒ Ішкі бап­
таул­ ар (Надстройки) ⇒ Талдау пакеті (Пакет анализа) жо­лынан
іс­ке қо­са­мыз.

Әрі қа­рай Деректер (Данн­ ые) мәзір жол­ ы­нан Деректерді
талдау (Анал­ из дан­ных) ⇒ Регр­ есс­ ия жо­лын таңд­ айм­ ыз (20,
21-суреттер).

Әрі қа­рай кір­ іс мән­дер­ і мен шы­ғыс па­рам­ ет­ рл­ е­рін (нәт­ иж­ е
бей­нел­ ен­ е­тін) таң­дау үшін мәзір ашыл­ а­ды. Кір­ іс ақп­ ар­ ат­тар­ ы
(У) ре­тінд­ е сип­ атт­ ал­ған па­ра­мет­ р­лер диапа­зо­нын, оған әсер
ете­тін факт­ ор­лар (Х) диапаз­ он­ ын көр­сет­ ем­ із. Қал­ған­дар­ ын тол­
тырм­ ау­ға бо­лад­ ы.

47

20-сурет. Регрессия жолын таңдау

21-сурет. Кіріс ақпараттар

ОК батырмасын басқаннан кейін, программа есептеу нәти­
жесін көрсетеді (22-сур­ ет).
48

22-сурет. Программа жұмысының нәтижесі

Ең алдымен, R-квадрат пен коэффициенттерге назар ауда-
рамыз. Регр­ есс­ ия коэфф­ иц­ иент­тер­ і кес­тед­ е қа­райт­ ылғ­ ан.
Y = kX + b тү­рін­дег­ і рег­ресс­ иял­ ық мо­дель мына түрд­ е бол­ ад­ ы:

Y = –0,5996 * Х+ 439,51 (R-квадрат = 0,512).
R-квадр­ ат – дет­ ерм­ и­на­ция (шек) коэф­фи­циен­ті. Бізд­ ің жағ­
дайым­ ыз­да – 0,512 нем­ е­се 51,2%. Бұл мод­ ель­дің есеп­теу пар­ а­
мет­ рл­ е­рі мен мең­ге­ріл­ е­тін пар­ а­мет­ рл­ ер арас­ ын­дағ­ ы тәу­ел­ді­
лікт­ і 51,2% түс­ інд­ і­ре­ді. Де­тер­ми­на­ция коэфф­ и­циен­ті жоғ­ а­ры
болғ­ ан сай­ын мод­ ель са­па­лы бо­лып са­нал­ а­ды.
439,51 коэф­фи­циент­ і, егер барл­ ық ай­ны­ма­лы­лар мә­ні 0
бол­ған жағ­дай­да, Y мән­ і қанд­ ай бол­ а­тын­ды­ғын көрс­ е­те­ді, яғн­ и
тал­дан­ а­тын пар­ а­метр мән­ і мод­ ельд­ е си­патт­ ал­ма­ған бас­қа да
фак­тор­лар­ға әсер етед­ і.
–0,5996 коэфф­ иц­ иент­ і Х ай­ны­ма­лы­сын­ ың Y ай­ным­ а­
лыс­ ын­ а салм­ ақт­ ыл­ ығ­ ын көрс­ е­тед­ і, яғ­ни дол­лар­дың теңг­ ег­ е
қа­тыс­ты орт­ аш­ а көрс­ етк­ іш­ і осы мо­дель шег­ ін­де –0,5996 (бұл
төм­ ен көр­сетк­ іш) сал­ма­ғы­мен әсер ете­ді. «–» таң­ба­сы кер­ і әсер
ете­ді: дол­лар құн­ ын­ ың көрс­ ет­кі­ші жо­ға­ры бол­ған сай­ын, тең­ге
дол­ларғ­ а қа­тыс­ты құнс­ ыз­дан­ а бер­ е­ді.
Осы форм­ у­ла бо­йынш­ а ке­ле­сі күн­гі теңг­ е­ге шақ­қан­дағ­ ы
дол­ларды есеп­тейті­ н бол­сақ:
Y = –0,5996 * 31 + 439,51 = –18,58 + 439,51 = 420,92 (тең­ге).
Ж­ а­уа­бы: ке­ле­сі күнг­ і (01.05.2020) теңг­ ег­ е шаққ­ анд­ ағ­ ы дол­
лар құн­ ы 420,92 теңг­ е.

49

ЖИЫ­ Н­ТЫҚ БА­ҒАЛ­ АУ ТАПС­ ЫРМ­ АЛ­ АР­ ЫНЫҢ ҮЛГІЛЕРІ

1. «Аrtificial intelligence» сөз тірк­ ес­ ін­де­гі «intelligence» сөз­ і
қан­дай мағ­ ы­нан­ ы бе­ред­ і?
A) Сан­ ал­ ы түрд­ е ойл­ а­на алу біл­ і­гі
B) Авт­ ом­ ат­ты түрд­ е ойл­ ан­ а алу біл­ і­гі
C) Қар­ а­пай­ым ой­лан­ а алу бі­лі­гі
D) Бей­са­нал­ ы тұр­ғыд­ ан ойл­ ан­ а алу біл­ іг­ і
E) Жа­ғымд­ ы ой­лан­ а алу бі­лі­гі

2. Сәйк­ ес­тенд­ і­рің­дер:

1. Жа­санд­ ы A) адамд­ ар­дың құ­зыр­ ет­ інд­ е­гі ерек­ше
ней­ронд­ ы же­лі шығ­ арм­ аш­ ыл­ ық әре­кетт­ ер­ ін
орын­дайт­ын инт­ елл­ ек­туа­ лд­ ы
2. Жас­ анд­ ы маш­ и­на
инт­ ел­лект
B) басқ­ а ней­ронд­ ар­мен қол­же­
3. Био­ло­гиял­ ық тімд­ і байл­ ан­ ыс ар­қыл­ ы бар­лық
нейр­ он нейр­ онд­ ы жел­ і бо­йын­ша элек­
тр­ о­хим­ иял­ ық имп­ уль­сті бер­ у
не­гізг­ і мін­детт­ ер­дің бір­ і бол­ а­тын
арн­ айы жа­суш­ а

C) адам миын имит­ ац­ иял­ айты­ н,
апп­ а­рат­тық жә­не прог­ рам­ма­лық
тұрғ­ ыд­ ан іск­ е асы­руғ­ а қа­біл­ ет­ті
ма­те­мат­ ик­ а­лық мо­дель

3. Бос орынд­ ы толт­ ыр­ ың­дар:
Ней­ронд­ ы жел­ і – адам ... әрек­ ет­ і принц­ и­пі­не нег­ ізд­ елг­ ен,

бі­рақ оның ана­лог­ і бол­ а алм­ айт­ын ... .
4. Бос орынд­ ы толт­ ы­рың­дар:
... – нейр­ он­дар арас­ ын­да­ғы байл­ ан­ ыс, олар­дың әрқ­ айс­ ыс­ ы

өз ... сал­мағ­ ы­ның дәр­ е­же­сі­не ие.
5. Күрд­ ел­ і дер­ ек­терд­ і тал­дайты­ н, адам миын имит­ ац­ ия­

лайты­ н жән­ е ап­пар­ атт­ ық жә­не прог­ рамм­ ал­ ық тұрғ­ ы­дан
іск­ е асыр­ уғ­ а қаб­ іл­ ет­ті мат­ ем­ а­ти­ка­лық мо­дель:
A) Жа­санд­ ы ней­ронд­ ы жел­ і
B) Жа­санд­ ы ин­тел­лект
C) Си­напс
D) Био­лог­ иял­ ық нейр­ он
E) Маш­ и­нал­ ық оқы­ту

50