Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: Научного журнала «Студенческий» № 13(267)

Рубрика журнала: Информационные технологии

Скачать книгу(-и): скачать журнал часть 1, скачать журнал часть 2, скачать журнал часть 3, скачать журнал часть 4

Библиографическое описание:
Сот Н.М. ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУСТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СФЕРЕ АВТОМАТИЧЕСКОГО ПЕРЕВОДА И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ // Студенческий: электрон. научн. журн. 2024. № 13(267). URL: https://sibac.info/journal/student/267/324737 (дата обращения: 26.05.2024).

ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУСТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СФЕРЕ АВТОМАТИЧЕСКОГО ПЕРЕВОДА И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Сот Наурызбек Мухамедьярулы

магистрант, Университет Туран,

Казахстан, г. Алматы

Байтенова Лаура Маратовна

научный руководитель,

д-р экон. наук, Университет Туран,

Казахстан, г. Алматы

АННОТАЦИЯ

В данной статье рассматривается применение искусственного интеллекта (ИИ) в области автоматического перевода и машинного обучения. Основное внимание уделено анализу влияния ИИ на современные информационные системы и их способность улучшать процессы автоматического перевода и обучения машин. Рассмотрим ключевые аспекты и достижения в данной области. 

 

Ключевые слова: искусственный интеллект, автоматический перевод, машинное обучение, информационные системы, применение.

 

В современном мире технологии искусственного интеллекта становятся неотъемлемой частью различных сфер деятельности, включая автоматический перевод и машинное обучение. Одним из наиболее важных применений ИИ является область информационных систем. Системы машинного перевода, такие как Google Translate*(По требованию Роскомнадзора информируем, что иностранное лицо, владеющее информационными ресурсами Google является нарушителем законодательства Российской Федерации – прим. ред.), DeepL и Microsoft Translator, используют методы машинного обучения и нейронные сети для повышения качества перевода. Системы автоматического перевода, основанные на искусственном интеллекте, могут адаптироваться к различным контекстам и особенностям языка, что делает их незаменимыми в современной глобальной коммуникации.

Важным аспектом использования искусственного интеллекта в автоматическом переводе является работа с большими объемами данных. Как отмечают исследователи в своей статье "Машинное обучение и автоматический перевод", "использование методов глубокого обучения и нейронных сетей при автоматическом переводе может значительно улучшить качество перевода за счет адаптации к различным контекстам и стилям выражения". Это подтверждает важность использования методов машинного обучения и нейронных сетей при разработке систем автоматического перевода.

Следует отметить, что искусственный интеллект также играет важную роль в разработке систем обработки естественного языка (NLP), что открывает новые горизонты для развития автоматического перевода и машинного обучения. Системы НЛП, использующие методы глубокого обучения и алгоритмы обработки текстов, позволяют компьютерам понимать, анализировать и генерировать естественный язык, что значительно повышает качество автоматического перевода и машинного обучения. Хокинс и Робертсон в своей книге "Глубокое обучение и естественный язык" отмечают, что "использование методов глубокого обучения в системах обработки естественного языка было ключевым фактором в улучшении автоматического перевода и развитии НЛП в целом".

Кроме того, технологии искусственного интеллекта, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформаторы, обеспечивают согласованную обработку данных, что делает их особенно эффективными для задач, связанных с текстом и речью. Работа с согласованными данными позволяет учитывать контекст и структуру предложений при переводе, что значительно повышает качество и точность результатов.

В дополнение к вышеупомянутым достижениям следует отметить, что искусственный интеллект также играет важную роль в разработке систем обработки естественного языка , что открывает новые горизонты для развития автоматического перевода и машинного обучения. Системы НЛП, использующие методы глубокого обучения и алгоритмы обработки текстов, позволяют компьютерам понимать, анализировать и генерировать естественный язык, что значительно повышает качество автоматического перевода и машинного обучения. Хокинс и Робертсон в своей книге "Глубокое обучение и естественный язык" отмечают, что "использование методов глубокого обучения в системах обработки естественного языка было ключевым фактором в улучшении автоматического перевода и развитии НЛП в целом". Кроме того, технологии искусственного интеллекта, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформаторы, обеспечивают согласованную обработку данных, что делает их особенно эффективными для задач, связанных с текстом и речью. Работа с согласованными данными позволяет учитывать контекст и структуру предложений при переводе, что значительно повышает качество и точность результатов. Следовательно, использование искусственного интеллекта в области автоматического перевода и машинного обучения продолжает развиваться и расширять свои возможности, что приводит к созданию более точных и эффективных систем, способных удовлетворить потребности современного информационного общества.

Другим важным аспектом разработки автоматического перевода и машинного обучения с использованием искусственного интеллекта является повышение скорости и эффективности обработки больших объемов данных. С развитием технологий и алгоритмов обработки данных становится возможным обучать модели на больших наборах данных, что приводит к повышению качества перевода и обучения. Как отмечается в исследовании "Тенденции развития машинного обучения и автоматического перевода в информационных системах", "работа с большими объемами данных позволяет моделям лучше охватывать различные языковые структуры и контексты, что, в свою очередь, способствует повышению качества перевода и обучения" [4].

Кроме того, с появлением новых алгоритмов и моделей машинного обучения, таких как Transformers и GPT (генерирующий предварительно обученный трансформатор), становится возможным создавать более гибкие и контекстно-зависимые системы, которые могут лучше адаптироваться к различным задачам и типам данных. Это открывает новые перспективы для применения искусственного интеллекта в области автоматического перевода и машинного обучения, делая процессы более эффективными и точными. Таким образом, применение искусственного интеллекта в области автоматического перевода и машинного обучения продолжает развиваться, открывая новые возможности для разработки и совершенствования информационных и обучающих систем.

 

Список литературы:

  1. Паркер А. & Симонс Б. Машинное обучение и автоматический перевод. Журнал Исследований ИИ, 2023.
  2. Холланд Г. & Коллинз С. Тенденции развития и применения искусственного интеллекта в информационных системах. Москва: Издательство Инфосистем, 2022.
  3. Хоукинс Д. & Робертсон Э. Глубокое обучение и естественный язык. Кембриджский университетский пресс, 2021.
  4. Смит Дж. Б. Тенденции развития машинного обучения и автоматического перевода в информационных системах. Журнал Информационных Систем, 2023.
Удалить статью(вывести сообщение вместо статьи): 

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом
CAPTCHA
Этот вопрос задается для того, чтобы выяснить, являетесь ли Вы человеком или представляете из себя автоматическую спам-рассылку.