ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ В АВТОМАТИЗАЦИИ ПРЕДПРИЯТИЙ: СОВРЕМЕННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ И ПЕРСПЕКТИВЫ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 62

Гарадурдыев М.

Преподаватель института Телекоммуникации и Информатики Туркменистана

Ходжакова Д.

Преподаватель института Телекоммуникации и Информатики Туркменистана

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ В АВТОМАТИЗАЦИИ ПРЕДПРИЯТИЙ:

СОВРЕМЕННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ И ПЕРСПЕКТИВЫ

Аннотация

В настоящей статье рассматриваются современные тенденции и перспективы использования искусственного интеллекта и машинного обучения в автоматизации предприятий. Описываются основные принципы и методы работы данных технологий, их влияние на бизнес-процессы и возможности для улучшения эффективности предприятий. Также обсуждаются вызовы, с которыми сталкиваются предприятия при внедрении и использовании искусственного интеллекта и машинного обучения, а также предлагаются пути их преодоления.

Ключевые слова:

искусственный интеллект, машинное обучение, автоматизация, предприятия, прогнозирование спроса, обработка данных, управление рисками, поддержка клиентов, вызовы, технологии, безопасность данных, перспективы развития, автономные системы, глубокое обучение, расширение области применения.

Garadurdyyev M.

Lecturer at the Institute of Telecommunications and Informatics of Turkmenistan

Hodjakova D.

Lecturer at the Institute of Telecommunications and Informatics of Turkmenistan

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING IN ENTERPRISE AUTOMATION:

CURRENT TRENDS AND PROSPECTS

Abstract

This article discusses current trends and prospects for the use of artificial intelligence and machine learning in enterprise automation. The basic principles and methods of operation of these technologies, their impact on business processes and opportunities for improving the efficiency of enterprises are described. It also discusses the challenges that enterprises face when implementing and using artificial intelligence and machine learning, and suggests ways to overcome them.

Keywords:

аrtificial intelligence, machine learning, automation, enterprise, demand forecasting, data science, risk management, customer support, challenges, technology, data security, development outlook, autonomous

systems, deep learning, expanding applications.

Технологические вызовы:

1. Нехватка квалифицированных специалистов. Для успешной реализации проектов по внедрению ИИ и МО необходимы специалисты с соответствующими навыками и знаниями.

2. Интеграция существующих систем. Интеграция новых технологий с существующими системами предприятия может быть сложной задачей, требующей дополнительных усилий.

3. Безопасность данных. С увеличением объема данных и использованием ИИ возрастает риск утечек и нарушений безопасности, что требует дополнительных мер по защите информации.

Перспективы развития:

1. Развитие автономных систем. В будущем ожидается развитие автономных систем, способных принимать решения без участия человека на основе данных и обучения.

2. Использование глубокого обучения. Технологии глубокого обучения (deep learning) станут все более распространенными в автоматизации предприятий, позволяя создавать более сложные модели.

3. Расширение области применения. ИИ и МО будут все шире использоваться в различных отраслях, от здравоохранения до финансов и производства.

Искусственный интеллект и машинное обучение представляют огромный потенциал для автоматизации предприятий и улучшения бизнес-процессов. С правильным подходом и стратегией внедрения этих технологий предприятия могут значительно повысить свою эффективность и конкурентоспособность.

Вызовы и пути их преодоления:

Однако, внедрение ИИ и МО на предприятии не лишено вызовов. Один из главных вызовов - это необходимость качественных данных для обучения моделей. Также важно обеспечить безопасность данных и этичность использования ИИ. Для преодоления этих вызовов необходимо разработать стратегию внедрения ИИ, обучить персонал работе с новыми технологиями и постоянно совершенствовать систему.

Основные принципы работы ИИ и МО:

Искусственный интеллект - это способность компьютерных систем выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Машинное обучение является подразделением ИИ, где компьютерные системы обучаются на основе данных, а не явно программируются. Это позволяет им самостоятельно находить закономерности в данных и делать прогнозы. Список использованной литературы:

1. Jordan M., Mitchell T. (2015). Machine Learning: Trends and Perspectives. Science. 2014.

2. Chui M., Manyika J., Miremadi M. (2016). Where Machines Could Replace Humans and Where They Can't (Yet). Harvard Business Review. 2001.

3. Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. (2016). Deep Learning. MIT Press. 2021.

© Гарадурдыев M., Ходжакова Д., 2024

УДК 62

Гуллыева Дж., преподаватель, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Ашхабад, Туркменистан Акмаммедов А., студент, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Ашхабад, Туркменистан Аннакулиев М., студент, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Ашхабад, Туркменистан

НЕЙРОСЕТИ В ЭНЕРГЕТИКЕ: ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ДЛЯ УСТОЙЧИВОГО БУДУЩЕГО

Аннотация

Нейросети и искусственный интеллект (ИИ) находят свое применение в самых разных отраслях, и