Применение математических методов в системах искусственного интеллекта и машинного обучения
Автор: Кожомбердиева Н.Б., Эсенаманова Г.К., Кашкабаева Ж.Т.
Журнал: Бюллетень науки и практики @bulletennauki
Рубрика: Социальные и гуманитарные науки
Статья в выпуске: 1 т.12, 2026 года.
Бесплатный доступ
Рассматриваются ключевые математические методы, лежащие в основе современных систем искусственного интеллекта и машинного обучения. Анализируются такие направления, как линейная алгебра, математический анализ, теория вероятностей, оптимизация, стохастические процессы и теория графов. Показано, как математический аппарат применяется в обучении нейронных сетей, алгоритмах классификации, кластеризации и в моделях глубокого обучения. Приведены примеры применения математических методов и ссылки на отечественных авторов, внёсших значительный вклад в развитие математического обеспечения информатики и ИИ.
Искусственный интеллект, машинное обучение, математические методы, линейная алгебра, оптимизация, теория вероятностей, глубокое обучение
Короткий адрес: https://sciup.org/14135557
IDR: 14135557 | УДК: 371.30 | DOI: 10.33619/2414-2948/122/50
Application of Mathematical Methods in Artificial Intelligence and Machine Learning Systems
The article discusses the key mathematical methods underlying modern artificial intelligence and machine learning systems. Such areas as linear algebra, mathematical analysis, probability theory, optimization, stochastic processes and graph theory are analyzed. It is shown how the mathematical apparatus is used in neural network training, classification algorithms, clustering, and deep learning models. Examples of the use of mathematical methods and references to Russian authors who have made a significant contribution to the development of mathematical support for computer science and AI are given.
