ҚЫЛМЫСТЫ БОЛЖАМДАУДАҒЫ ДАМУШЫ ПАРАДИГМАЛАР: ҚАЛА ҚАУІПСІЗДІГІНДЕГІ НЕЙРОНДЫҚ АРХИТЕКТУРА ЖӘНЕ ЭТИКАЛЫҚ МӘСЕЛЕЛЕР
Соңғы онжылдықтағы жедел урбанизация қылмысты жергілікті полиция қызметінің қиындығынан әлеуметтік-экономикалық, кеңістіктік және уақыттық күштердің әсерінен туындайтын күрделі, динамикалық жүйеге айналдырды. Бұл шолуда болжамды криминологиядағы нейрондық архитектуралардың дамып келе жатқан рөлі қарастырылады, дәстүрлі статистикалық әдістерден тыс сағаттық деңгейдегі, қоғамдастық деңгейінде болжауға қабілетті терең оқыту модельдеріне қарай жылжиды. Жүйелі талдау арқылы сараптамалық зерттеулер арқылы біз қазіргі заманғы тәсілдерді алты өкілдік архетипке жіктейміз және оларды бағалаймыз. Зерттеу нәтижелері қазіргі заманғы терең оқыту жүйелерінің дәлдік пен масштабталу бойынша классикалық әдістерден үнемі асып түсетінін, бірақ түсіндіру тапшылығымен, деректердің сиректігімен, этикалық бейімділікпен және батыс қалалық контекстінен тыс жалпылаудың шектеулілігімен шектелетінін растайды. Талдау алға жылжудың айқын жолын көрсетеді: болашақ әсер шекті дәлдіктің артуына емес, түсіндіруге болатын назар аудару механизмдерінің, көпмодальды әлеуметтік сезімталдықтың және бай әлеуметтік-экономикалық ковариаттармен қатаң әділеттілік аудитінің әдейі интеграциясына байланысты болады. Болжамды күшті ашықтық пен әділдікпен теңестіретін модельдер ғана проактивті қалалық қауіпсіздікте нақты әлемдегі орналастыру үшін қажетті сенімділікке ие болады.
Авторлық құқық (c) 2026 Р. Ережепов, М.Ж. Калдарова (Автор)
ЖАҢАРТЫЛАТЫН ЭНЕРГИЯ ГЕНЕРАЦИЯСЫН БОЛЖАУ: ARIMA, XGBOOST ЖӘНЕ ТЕРЕҢ ОҚЫТУҒА ҰҚСАС ПРОКСИ-МОДЕЛЬДІ САЛЫСТЫРУ
Жаңартылатын энергия көздерінен өндірілетін электр энергиясын қысқа мерзімді болжау электр желісін сенімді басқару, энергия балансын жоспарлау және генерация көлеміндегі ауытқуларды алдын ала бағалау үшін маңызды. Бұл мақалада үш тәсіл салыстырылады: классикалық ARIMA моделі, градиенттік бустингке негізделген XGBoost алгоритмі және LSTM логикасына ұқсас терезелік прокси-модель. Зерттеу бакалавриат деңгейіндегі оқу-зерттеу жұмысы ретінде орындалды және синтетикалық сағаттық деректерге негізделді. Деректер 2023 жылға арналған күн және жел генерациясының тәуліктік, маусымдық және стохастикалық заңдылықтарын имитациялайды. Модельдер алғашқы он бір айдағы деректер бойынша оқытылып, соңғы отыз күндік тестілік кезеңде бағаланды. Нәтижелер бойынша күн генерациясын болжауда терезелік прокси-модель ең төмен RMSE мәнін көрсетті (21,50 МВт), ал XGBoost нәтижесі оған жақын болды (23,44 МВт). Жел генерациясында екі модельдің нәтижелері шамалас болды, бұл жел ресурсының жоғары стохастикалық сипатын көрсетеді. Жұмыста MAPE метрикасының нөлге жақын генерация мәндері кезінде тұрақсыз болатыны көрсетіліп, RMSE және MAE метрикаларын негізгі бағалау көрсеткіштері ретінде қолдану ұсынылды.
жаңартылатын энергия, күн генерациясы, жел генерациясы, уақыттық қатарлар, ARIMA, XGBoost, LSTM-прокси, машиналық оқыту, RMSE, MAE, MAPE.
Авторлық құқық (c) 2026 С. Тургын, Г.Ж. Таганова (Автор)
БАЙЕС ӘДІСІ НЕГІЗІНДЕ ПРОБЛЕМАЛЫҚ БИЗНЕС-ПРОЦЕСТЕРДІ АНЫҚТАУ ТӘСІЛДЕРІН ЖЕТІЛДІРУ
Қазіргі ұйымдарда бизнес-процестердің күрделенуі және мәліметтер көлемінің ұлғаюы басқарушылық шешімдер қабылдауды қиындатады. Проблемалық бизнес-процестерді уақтылы және дәл анықтау ұйымның тиімділігін арттырудың маңызды шарты болып табылады. Дәстүрлі детерминистік және эвристикалық тәсілдер белгісіздік жағдайында жеткілікті тиімділікті көрсетпейді. Бұл мақалада проблемалық бизнес-процестерді анықтау тәсілдерін жетілдіру үшін байес ықтималдығының әдісін қолдану мүмкіндігі зерттелген. Байес әдісі априорлық білім мен бақылау деректерін біріктіру арқылы процестердің проблемалық ықтималдығын бағалауға мүмкіндік береді. Зерттеу нәтижелері икемділіктің жоғары деңгейін және ұсынылған тәсілді түсіндіруді көрсетеді. Ұсынылған тәсіл синтетикалық мәліметтер негізінде тексеріліп, проблемалық және қалыпты бизнес-процестерді ажырата білу қабілеті бағаланды. Зерттеу барысында апостериалдық ықтималдықтарды есептеу арқылы процестердің тәуекел деңгейінің сандық рейтингі жүргізілді. Алынған нәтижелер Байес моделінің дәстүрлі әдістермен салыстырғанда белгісіздік жағдайында тұрақты жұмыс істейтіндігін көрсетті. Сонымен қатар, модель нәтижелерін түсіндіру басқарушылық шешім қабылдау процесін қолдауға мүмкіндік береді. Ұсынылған әдіс бизнес-процестерді бақылау және оларды оңтайландыру жүйелерінде практикалық қолдануға жарамды.
Авторлық құқық (c) 2026 А. С. Шаяхметова, Н. Тасболатұлы, Н.Е. Досанов, М. Отман, Н. Темир (Автор)
STEM ЖӘНЕ КОМПЬЮТЕРЛІК ҒЫЛЫМДАРДАҒЫ СТУДЕНТТЕРДІҢ ҮЛГЕРІМІН БОЛЖАУДЫ ИНТЕРПРЕТАЦИЯЛАУҒА АРНАЛҒАН ТҮСІНДІРМЕЛІ ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ (XAI): ЖҮЙЕЛІ ӘДЕБИЕТТІК ШОЛУ
Білім беру деректерін интеллектуалды талдау (Educational Data Mining, EDM) оқушылардың үлгерімін болжау арқылы оқудағы қиындықтарды ерте анықтауға мүмкіндік береді. Дегенмен, Машиналық оқыту үлгілері көбінесе "қара жәшік" принципі бойынша жұмыс істейді. Түсіндірілетін жасанды интеллект (Explainable Artificial Intelligence, XAI) неліктен "қара жәшік" модельдері белгілі бір болжамдарды беретінін түсінуге көмектеседі. Бұл мақалада информатика және жаратылыстану ғылымдары бойынша оқушылардың үлгерімін болжау үшін түсіндірмелі жасанды интеллектті қолдану саласындағы соңғы бес жылдағы зерттеулерге жүйелі шолу берілген. Біз ең жиі қолданылатын сипаттамалар оқушылардың мінез-құлқы мен үлгерімі туралы деректер екенін және болжаудың негізгі мақсаттары пән бойынша үлгермеу қаупімен немесе бағалаулармен байланысты екенін анықтадық. Зерттеу сонымен қатар XAI қолданбаларын қарастырды, нәтижесінде ең көп таралған қолданбалар белгілердің маңыздылығын жаһандық талдау, жеке болжамдарды түсіндіру және араласулар мен шешім қабылдауды қолдау болып табылады. Сонымен қатар, біз Шеплидің аддитивті түсіндірмелері (SHAP) жеке деңгейде шектеулі қолданумен, негізінен жаһандық деңгейде ең көп қолданылатын XAI әдісі екенін анықтадық. Сонымен қатар, курстарды жақсарту, визуализация параметрлері және жекелендірілген ұсыныстарды қалыптастыру үшін түсіндірілетін жасанды интеллектті қолдануға қатысты зерттеулердегі олқылық анықталды. Бұл олқылықты жою мұғалімдерге жеке оқушыларға жақсы қолдау көрсету үшін деректерге негізделген жеке ұсыныстар беруге мүмкіндік береді.
Түсіндірілетін Жасанды Интеллект, XAI, Білім Беру Деректерін Өндіру, EDM, Өнімділікті Болжау, Информатика Білімі, STEM Білімі, Жүйелі Әдебиеттерге Шолу.
Авторлық құқық (c) 2026 А.А. Алибай, Г.К. Таганова (Автор)
ҚАТАҢ ЕМЕС ШАРТТАРДА СЫЗЫҚТЫ ЕМЕС ЖҮЙЕЛЕРДІ ПРАКТИКАЛЫҚ ІЗГЕ ТҮСІРУДІ БАСҚАРУ ӘДІСТЕРІ
Жоғары ретті сызықты емес жүйелер үшін, әсіресе белгісіздіктер мен уақыт бойынша айнымалы кешігулер жағдайында, практикалық ізге түсіруді қамтамасыз ету күрделі ғылыми мәселе болып табылады. Бұл жұмыста қатаң емес шарттарда жұмыс істейтін басқару әдістері ұсынылады. Зерттеу барысында біртекті үстемдік ету әдісі, қуат интеграторы техникасы және Ляпунов-Красовский функционалдары негізінде күй және шығыс кері байланыс контроллерлері синтезделді. Ұсынылған тәсіл жүйе параметрлеріндегі белгісіздіктер мен кешігулерді ескере отырып, басқару заңдарын құруға мүмкіндік береді. Алынған нәтижелер тұйық циклдік жүйенің барлық күйлерінің кең ауқымды шектелгендігін және ізге түсіру қателігінің ақырлы уақыттан кейін алдын ала берілген дәлдік аймағына жеткізілетіндігін теориялық түрде дәлелдейді. Ұсынылған әдіс қолданыстағы нәтижелермен салыстырғанда жүйеге қойылатын шарттардың әлсіретілуімен және жоғары ретті сызықты еместіктер жағдайында қолдану мүмкіндігімен ерекшеленеді. Әсіресе, параметрлік белгісіздіктер мен уақыт бойынша айнымалы кешігулер жағдайында жүйенің тұрақтылығын қамтамасыз ету және қажетті дәлдікпен ізге түсіру мәселелерін шешуде оның практикалық маңызы зор. Сонымен қатар, алынған теориялық нәтижелер ұсынылған тәсілдің әртүрлі инженерлік жүйелерде, соның ішінде робототехника, автоматтандырылған басқару жүйелері және энергетикалық процестерде қолдануға болатынын көрсетеді.
Авторлық құқық (c) 2026 А.К. Ерденова, Н. Тасболатулы (Автор)
ЭКСТРЕМАЛДЫ «СУЫҚ СТАРТ» ЖАҒДАЙЫНДА МӘДЕНИ-ОЙЫН-САУЫҚ ІС-ШАРАЛАРЫН ҰСЫНУ: АФИШАНЫҢ, АУА РАЙЫ МЕН КҮНТІЗБЕЛІК КОНТЕКСТІҢ ҚҰНДЫЛЫҒЫ (ҚАЗАҚСТАНДЫҚ БИЛЕТ ПЛАТФОРМАСЫНЫҢ ДЕРЕКТЕРІ НЕГІЗІНДЕ)
Бұл мақала билет сату онлайн-платформаларына тән экстремалды «суық старт» жағдайында мәдени-ойын-сауық іс-шараларын дербестендірілген түрде ұсыну мәселесіне арналған. Зерттеу Қазақстанның ұлттық билет платформасының нақты иесіздендірілген деректері негізінде орындалды: 2023 жылғы наурыз бен 2024 жылғы ақпан аралығында елдің төрт қаласындағы 2 074 іс-шарамен 10 657 пайдаланушының 12 715 өзара әрекеттесуі қамтылды. Деректердің ерекшелігі - бір пайдаланушыға шаққандағы өзара әрекеттесулердің медианасы бірге тең, бақылау айындағы «суық» пайдаланушылардың үлесі 83 % және сатып алулардың шамамен 50 %-ы сату тарихы жоқ премьера-іс-шараларға тиесілі. Қатаң уақыттық валидацияның бірыңғай хаттамасы аясында алты айлық фолдта 13 алгоритм салыстырылды: базалық танымалдылық модельдерінен бастап ауа райы, күнтізбелік және афишалық белгілермен байытылған әрі рангілерді кері рангілік фузия (RRF) әдісімен араластыратын гибридті градиенттік LightGBM (LambdaRank) ранжирлеушісіне дейін. Айырмашылықтардың статистикалық маңыздылығы жұптық бутстреп әдісімен бағаланды (5000 репликат, 95 % сенімділік интервалдары). Келесі айдың афишасын білу сапаның ең үлкен әрі статистикалық маңызды өсімін қамтамасыз ететіні анықталды (ΔMAP@10 = +0,0084; p < 0,0001), бұл ранжирлеу алгоритмінің өзін кез келген күрделендіру әсерінен асып түседі; ең үздік конфигурация MAP@10 = 0,0578 мәніне жетеді, бұл ең күшті дербестендірілмеген базалық алгоритмнен 17 %-ға жоғары. Ауа райы контексті статистикалық маңыздылық шекарасындағы өсімді көрсетеді (p = 0,053), ал күнтізбелік белгілер өздігінен маңызды әсер бермейді. Алынған нәтижелер афиша деректерін іс-шара платформаларының өндірістік ұсыныс контурларына интеграциялаудың басымдығын негіздейді.
ұсыныс жүйелері, суық старт, ранжирлеу, градиенттік бустинг, LambdaRank, контекстке тәуелді ұсыныстар, іс-шара платформалары, MAP@10.
Авторлық құқық (c) 2026 Б. Б. Маратов, Ж. Ламашева (Автор)
AI КӨМЕГІМЕН КОРПОРАТИВТІК ЖЕЛІНІ ҚОРҒАУ ҮШІН БРАНДМАУЭР ЖҮЙЕЛЕРІН ТАЛДАУ
Зaмaнayи киберқауіптер жоғары күрделілік пен өзгермелілік деңгейімен сипатталады, бұл корпоративтік желілерді құпия ақпараттың сыртына шығуынан қорғау міндетін ерекше өзекті етеді. Ақпараттық қауіпсіздікке арналған дәстүрлі тәсілдер пайдаланушылардың атиптік мiнез-құлқына және жасырын байланыс арналарының қолданылуына негізделген шабуылдармен бетпе-бет келгенде өз тиімділігін жоғалтады.Осыған байланысты келесі буындағы желіаралық экрандардың (NGFW) және шабуылдарды анықтау және алдын алу жүйелерінің (IDS/IPS) рөлі артып келеді.Осы зерттеу NGFW және IDS/IPS жүйелерін машиналық оқыту технологияларымен біріктіру мүмкіндіктерін зерттеуге, желілік трафикті интеллектуалды талдауды жүзеге асыруға және деректердің ықтимал сыртқа шығу арналарының анықтауға бағытталған. Тәжірибелік бөлім аясында Python бағдарламалау тілінде модуль әзірленді, оның негізінде қауіптерді автоматты түрде жіктеуді қамтамасыз ететін Random Forest алгоритмі жатыр. Модульдин тиимдилери мен нақты жағдайларда қолданыға жaramдылығын бағалау үшін әртүрлі шабуыл сценарийлерінде тестілей жүргізілді. Бұл жұмыста жеке дефектерді қайыпкіз және сенімді түрде жасанды интеллекттің көмерігмен қорғай жағында айтылады. Осыған байланысты ұсынылған жұмыста дефектерді қайыпкіздіңе қатысты өзекті әлемдік мәселелер талданып, оларды шешу жолдары ұсынылады.
NGFW, IDS/IPS, Random Forest, дефектерді қорғай, жасанды интеллект, киберқайыпкіздік.
Авторлық құқық (c) 2026 Г.З. Зиятбекова, Wojcik Waldemar, Д. Жарқынұлы, Р.Ы. Ықласұлы (Автор)
ҚОРШАҒАН ОРТАНЫ ЗЕРТТЕУГЕ АРНАЛҒАН 3D КАРТАҒА ТҮСІРУ АЛГОРИТМДЕРІНІҢ САЛЫСТЫРМАЛЫ ТАЛДАУЫ
Қазіргі топологияда көптеген навигациялық роботтар бұрын зерттелген аумақты жиі пайдаланады және бар графиктерді пайдаланады. Дегенмен, бұрын белгісіз ортада минималды деректермен және шектеулі көру өрісімен автономды жүйені әзірлеу әлі нақты қарастырылған жоқ. Көптеген қалалық құрылымдар немесе күрделі жер бедері автономды роботтардың сыртқы араласусыз қашып кетуіне кедергі келтіретін тұйық циклдар жасайды. Бұл мақалада оны белгісіз ортада граф құру үшін қолданыстағы RRT* және D*Lite алгоритмдерімен салыстырады, ашық жердегі детерминистік жолдарды пайдаланып кедергілерден аулақ болуды біріктіреді. Әзірленген алгоритм граф үшін түйіндер жасайтын топографиялық график жасайды, ол содан кейін циклдар жасайды. Цикл құрылғаннан кейін, алгоритм жер бедерін одан әрі зерттеу үшін циклдан шығу үшін осы түйіндерді пайдаланады. Бұл мақаланың мақсаты - граф құру алгоритмінің динамикалық ортада қалай жұмыс істейтінін талдау, мұнда нысандар статикалық және динамикалық болып табылатын RRT* және D*Lite-пен салыстырғанда. Мақсатқа жету үшін келесі міндеттер орындалады: кездейсоқ нысандар мен бағыттармен 2D картасын құру, нейрондық агенттерді мүмкін түйіндерді анықтауға және олардан шығуға үйрету және жеткілікті ашық аймақта минималды есептеуді қолдана отырып, нүктеден нүктеге оңтайлы жол салу. Үш алгоритмнің барлығы кездейсоқ граф жасалған 40 жасалған дәуірде модельденді. Ұсынылған әдіс мақсатқа 40 дәуірдің 20-сында қол жеткізді, мақсатқа жету жолының орташа аяқталу деңгейі 27,7% құрады. RRT* ең жоғары нәтижеге, яғни 37,3% жетті, мақсатқа жету үшін орташа есеппен 1409 түйін қажет болды, бұл мақалада ұсынылған әдістен екі есе көп. D*Lite күрделі есептеулер мен кедергілердің қарқынды қозғалысы тұйықталған циклдарды тудырғандықтан, мақсатқа жету жолының аяқталу деңгейі 3% болды.
Авторлық құқық (c) 2026 Т.К. Жукабаева, А.A. Жулумбетов (Автор)
ШАҒЫН КОМАНДАЛАРДЫҢ ӨНІМДІЛІГІН АРТТЫРУ ҮШІН ТАПСЫРМАЛАРДЫ БАСҚАРУ ҚҰРАЛДАРЫН ЕНГІЗУДІҢ ТИІМДІЛІГІ МЕН ПЕРСПЕКТИВАСЫН БАҒАЛАУ
Сандық трансформация және қашықтан жұмыс тарату жағдайында тапсырмаларды басқару шағын командалардың өнімділігінің маңызды факторына айналады. Бүгінгі таңда жобалар мен тапсырмаларды басқарудың көптеген сандық құралдары бар. Дегенмен, олардың әртүрлілігі мен функционалдық айырмашылықтары шағын топтар үшін ең тиімді шешімдерді таңдау мәселесін тудырады. Шағын командалардың жұмыс ерекшеліктеріне құралдардың жеткіліксіз бейімделуі өзара әрекеттесу тиімділігінің төмендеуіне, жұмыс процестерінің бөлшектенуіне және уақытты ұтымсыз пайдалануға әкелуі мүмкін. Зерттеудің мақсаты-шағын топтарда тапсырмаларды басқару құралдарын пайдаланудың тиімділігін бағалау. Кейбір себептерді анықтау маңызды бұл оларды жұмысқа енгізудің сәттілігіне сондай ақ оларды жұмыста одан әрі қолдануға әсер етуі мүмкін. Бұл мақалада кейбір ғылыми журналдар мен жарияланымдарға талдау жасалды олар компанияларда немесе адамдардың шағын топтарында команданы ұйымдастыруға қатысты. Біз тапсырмаларды қалай басқарудың әртүрлі тәсілдерін қарастырдық. Көбінесе бұл Agile әдістемелері болды жобаларды басқарудың уақтылы платформалары және жұмыс уақытын бақылайтын жүйелер. Бүгінгі таңда бұл құралдар көптеген командаларда адамдарды дұрыс ұйымдастыру үшін, сондай-ақ тапсырмалардың орындалуын бақылау үшін қолданылады. Осы мақалада жүргізілген талдау тапсырмаларды басқару платформаларын пайдалану әртүрлі қызмет салаларындағы командалардың тиімділігіне оң әсер ететінін көрсетеді. Олардың көмегімен тапсырмаларды және олардың тиімділігін бақылау және үйлестіру оңайырақ болады. Алайда, басында ол кейбір проблемаларсыз аяқталмайды. Командадағы адамдар саны көп болған кезде немесе жаңа технологияларды қолдану қабілетсіздігі осы құралдарды тиімсіз пайдалануға әкелуі мүмкін. Зерттеудің практикалық маңыздылығы топтық жұмыстың өнімділігін арттыруға, ресурстарды бөлуді оңтайландыруға және жобалардың орындалу мерзімін қысқартуға мүмкіндік беретін тапсырмаларды басқару құралдарын таңдау және енгізу бойынша ұсыныстарды қалыптастыру болып табылады. Нәтижелер шағын топ басшылары мен стартаптар үшін пайдалы болуы мүмкін. Олар сондай-ақ digital-агенттіктер мен жеке кәсіпкерлердің жұмысында қолданылуы мүмкін. Сонымен қатар, бұл нәтижелерді таратылған немесе қашықтағы командаларда жұмыс істейтін мамандар қолдана алады.
тапсырмаларды басқару, шағын командалар, өнімділік, сандық құралдар, таск-менеджерлер, Agile-тәсілдер, Scrum, процесті автоматтандыру, жоспарлау құралдары, Ынтымақтастық, тиімділік.
Авторлық құқық (c) 2025 А.К. Коротков, М.Ж. Қалдарова, Д.А. Кузин (Автор)
ШАҒЫН ТОПТАР ҮШІН ТАПСЫРМАЛАРДЫ БАСҚАРУ ҚҰРАЛЫНЫҢ ПРОТОТИПІН ӘЗІРЛЕУ: ТӘСІЛДЕР МЕН ТЕХНОЛОГИЯЛАР
Тапсырмаларды тиімді басқару шағын командалар үшін маңызды жетістік факторы болып табылады, дегенмен нарықты талдау корпоративтік шешімдердің көпшілігі артық функционалдылыққа ие және шағын топтардың нақты қажеттіліктеріне бейімделмегенін көрсетеді. Мұндай жүйелерді енгізу үшін қиындықтар жиі туындайды. Жұмыстың қарапайымдылығы мен жылдамдығы басымдыққа ие ортада жаңа технологиялармен жұмыс істеудің жоғары күрделілігі мен тапшылығы іске асырудың қиындықтары болып табылады. Бұл мақалада тапсырмаларды басқару құралын жасау тәсілі қарастырылады. Онда қызметкерлерді үйлестіру және тапсырмаларды бөлу үшін интуитивті интерфейс болады. Әзірлеу үшін біз көптеген тәсілдерді қарастырдық және біздің құралға сәйкес келетіндерді анықтадық. Әдістемелерді нақты жағдайда тексеруге көп көңіл бөлінді. Шағын командалар үшін қызметкерлер арасындағы байланыс, міндеттерді ағымдағы бөлу, сондай-ақ процестердің ашықтығы сияқты шарттар қарастырылды. Сондай-ақ, әртүрлі жауапкершіліктері бар бірнеше топтарға бағытталған User Experience (пайдаланушы тәжірибесі) талданды. Жобаның архитектурасы заманауи стекке салынған. Сияқты технологиялар қолданылды JavaScript жұмыс істеу үшін Backend немесе серверлік логика. Көрнекі компонент үшін HTML жақтау жағын жасау үшін және Tailwind CSS жақтауға әдемі визуалды компонентті қою үшін пайдаланылды. Сондай-ақ, графана метрика мен бақылау тақталарын құру үшін қолданылды. Жұмыстың практикалық маңыздылығы нақты шағын команда жағдайында жұмыс істейтін прототипті сынақтан өткізу нәтижелерімен расталады. Жүргізілген валидация әкімшілендіруге арналған операциялық шығындардың төмендегенін, міндеттерді қоюға және мониторингке арналған уақыт шығындарының 25% - ға қысқарғанын, сондай-ақ енгізілген визуалды талдау жүйесінің арқасында жұмыс процестерінің толық ашықтығына қол жеткізілгенін көрсетті.
Авторлық құқық (c) 2026 А.К. Коротков, Б.Ж. Ергеш (Автор)
ГИБРИДНАЯ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СТУДЕНТОВ МЕЖДУ НАУЧНЫМИ НАСТАВНИКАМИ
В данной статье рассматривается проблема распределения студентов и научных руководителей в высшем образовании путем предложения гибридной рекомендательной системы, основанной на искусственном интеллекте и обработке естественного языка (NLP). Для преодоления семантических и когнитивных барьеров между исследовательскими предложениями студентов и компетенциями научных руководителей система использует многоязычную архитектуру Sentence-BERT (SBERT) для генерации плотных векторных представлений, обеспечивая высокоточное семантическое сопоставление на английском, русском и казахском языках. Кроме того, модель интегрирует модифицированный алгоритм оптимизации Гейла-Шепли для обеспечения справедливого распределения академической нагрузки и предотвращения выгорания научных руководителей, успешно уменьшая дисбаланс рабочей нагрузки. Предложенная микросервисная архитектура также включает в себя объяснимый искусственный интеллект (XAI) для обеспечения прозрачных обоснований сопоставления и динамический механизм пороговой обработки для обработки аномальных или узкоспециализированных запросов типа «холодный старт». В конечном итоге, этот подход, основанный на данных, повышает качество академического наставничества, снижает академические трения и предлагает масштабируемое ИТ-решение, готовое к бесшовной интеграции в современные университетские системы управления обучением (LMS).
Авторлық құқық (c) 2025 С.Ж. Советов, А.С. Аканова, Н.С. Ермекова (Автор)
СМАРТ ЖҮЙЕЛЕРДЕ КИБЕРҚАУІПТЕРДІ АНЫҚТАУҒА АРНАЛҒАН ИНТЕРПРЕТАЦИЯЛАНАТЫН ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ
Ақылды технологиялардың, IoT инфрақұрылымдарының және бұлтты қызметтердің қарқынды дамуы киберқауіпсіздік ландшафтының күрделене түсуіне әкелді. Ақылды жүйелер нақты уақыт режимінде үлкен көлемдегі гетерогенді ағынды деректерді жасайтындықтан, киберортада қауіптерді дәл анықтау қиындықтары айтарлықтай артты. Киберқауіптерді анықтау үшін қолданылатын дәстүрлі басып кіруді анықтау жүйелері әдетте статикалық шабуыл қолтаңбаларына сүйенеді және сондықтан киберқауіптердің жаңа түрлерін анықтау мүмкіндігі шектеулі. Бұл зерттеуде машиналық оқыту модельдерін пайдалана отырып, ағынды интеллектуалды жүйелерде нақты уақыт режимінде киберқауіптерді анықтауға арналған түсіндірілетін жасанды интеллект құрылымы, анықтау мүмкіндіктерін жақсарту үшін SHAP және LIME сияқты түсіндірілетін жасанды интеллект әдістерімен біріктірілген. Қауіпсіздікке қатысты деректер ағындары және басқа да ықтимал ауытқулар мен кибершабуылдарды анықтау үшін талданды. Эксперименттік бағалау негізінде ұсынылған модель біріктірілген әдіснамаларға (гибридті түсіндірілетін жасанды интеллект моделі) негізделген, дәлдік, дәлдік, еске түсіру және F1 ұпайын қоса алғанда, бірнеше бағалау көрсеткіштері бойынша әрбір жеке машиналық оқыту модельдерімен салыстырғанда жоғары өнімділікті көрсетті. Жалпы алғанда, бұл жұмыс динамикалық, интеллектуалды ортада киберқауіпсіздікті бақылау шешімдерінің сенімділігін, ашықтығын және практикалық қолданылуын жақсарту үшін машиналық оқытуды және түсіндіруге болатын жасанды интеллект әдістерін қалай пайдалану керектігін көрсетеді.
Авторлық құқық (c) 2025 A.A. Aбдукаримова, Р.А. Исмаилова, А.М. Джумагалиева, В.Б. Рыстыгулова, Ә.Е. Көксеген (Автор)
БЕЙІМДЕЛГЕН НАҚТЫ УАҚЫТТАҒЫ ЖЕЛІЛІК ИНТРУЗИЯЛАРДЫ АНЫҚТАУ ЖҮЙЕСІ
IoT құрылғылары мен жоғары жылдамдықты 5G желілерінің пайда болуы дәстүрлі статикалық Желілік интрузияларды анықтау жүйесін (NIDS) ескіртеді. Статикалық модель тұжырымдамалық ауытқуды (concept drift) немесе желінің өзгеретін статистикалық заңдылықтары мен полиморфты шабуылдарды жеңе алмайды. Бұл мақала динамикалық жағдайларда жұмыс істеу кезінде модельдің деградациясына қарсы тұру үшін онлайн ағынды оқыту тәсілдеріне негізделген бейімделген нақты уақыттағы NIDS жүйесін ұсынуға және сынауға бағытталған. Біз бейімделгіш терезе (ADWIN) тұжырымдамалық ауытқу тесті бар Hoeffding Adaptive Tree (HAT) алгоритмін қолдандық. UNSW-NB15 деректер базасының 250 000 тізбекті деректерін модельдеу барысында дәстүрлі статикалық модель сыни ауытқу кезінде 96.50% дәлдікке дейін төмендейтінін, ал бейімделгіш модель дәлдікті 100% сақтайтынын көрсеттік. Сонымен қатар, ресурстарды профильдеу модельдің Edge AI үшін жарамдылығын растайды: жадты тұтынуы небәрі 198.08 МБ, ал өңдеу уақыты әр пакет үшін 0.37 мс құрайды. Динамикалық желілік орталарда бейімделген онлайн оқыту әдістері статикалық модельдерден айтарлықтай асып түседі және шеткі құрылғылар үшін сенімді қауіпсіздікті қамтамасыз етеді.
желілік интрузияларды анықтау, онлайн машиналық оқыту,тұжырымдамалық ауытқу, бейімделгіш Хеффдинг ағашы, киберқауіпсіздік
Авторлық құқық (c) 2026 Д. Касымов, Т.К. Жукабаева (Автор)
ҚАЗАҚСТАН РЕСПУБЛИКАСЫ ЭЛЕКТРОНДЫҚ МЕМЛЕКЕТТІК ҚЫЗМЕТТЕРДЕГІ ДЕРЕКТЕРДІҢ ҚҰПИЯЛЫЛЫҒЫН БАСҚАРУ ТЕТІКТЕРІ
Зерттеу жұмысы Қазақстан Республикасындағы цифрлық қызметтерді ұсыну барысында деректерді қорғауды қамтамасыз ету механизмдеріне талдауға арналған. Цифрландыру үдерісінің қарқынды дамуы мемлекеттік қызметтердің қолжетімділігін арттыру, дербес деректердің қауіпсіздігі мен құпиялылығын қорғау мәселесін өзекті ете түсуде. Зерттеу аясында электрондық үкімет жүйесінде қолданылатын құқықтық, ұйымдастырушылық және технологиялық механизмдер қарастырылып, олардың тиімділігіне талдау жасалады.Зерттеу барысында сапалы талдау, салыстырмалы әдістер және жеке деректерді қорғауды реттейтін нормативтік-құқықтық базаларға шолу жасалады. Деректерді өңдеуге, сақтауға және ведомствоаралық ақпарат алмасуға байланысты негізгі тәуекелдер мен осалдықтарды анықтауға ерекше назар аударылады. Сонымен қатар, деректердің құпиялылығын қамтамасыз етудегі негізгі тәуекелдер мен проблемалар айқындалып, халықаралық тәжірибемен салыстыру жүргізіледі. Зерттеу нәтижелері Қазақстанның цифрлық мемлекеттік жүйелерде ақпараттық қауіпсіздік деңгейін арттыруға бағытталған практикалық ұсыныстарды қалыптастыруға мүмкіндік береді.
цифрлық мемлекеттік қызметтер, ақпараттық жүйелер, электрондық үкімет, дербес деректер, ақпараттық қауіпсіздік, деректердің құпиялылығы.
Авторлық құқық (c) 2025 А.Ж. Алимгазиева, Д.С. Байгожанова (Автор)
КӨЛІК ҚҰРАЛДАРЫН АВТОМАТТЫ ТҮРДЕ ЖІКТЕУ ҮШІН КОМПЬЮТЕРЛІК КӨРУДІ ҚОЛДАНУ АРҚЫЛЫ ЖОЛАҚЫ ЖИНАУ ЖҮЙЕЛЕРІН ЖАҢҒЫРТУ
Бұл ғылыми зерттеу жұмысында жолақы жинаудың жаңа жүйелерінде көлік құралдарын автоматты түрде жіктеу үшін компьютерлік көру технологияларын қолдану қарастырылады. Атап айтқанда, талдау терең оқыту алгоритмдерін, әсіресе конволюциялық нейрондық желілерді (CNN), заманауи ақылы жол инфрақұрылымының жұмыс үдерістеріне интеграциялауға бағытталған. Зерттеу нәтижелері компьютерлік көру жүйелерін пайдалану өңдеу жылдамдығын едәуір арттырып, көлік құралдарын жіктеу дәлдігін бұрын қол жеткізілмеген деңгейге дейін жақсартуға мүмкіндік беретінін көрсетеді. Бұл зерттеу аталған жүйелерді енгізу мүмкіндіктерін, туындайтын мәселелерді және оларды кең ауқымда практикалық қолдану перспективаларын түсінуге ықпал етеді. Алынған нәтижелер жолақы жинау жүйелерінің операциялық тиімділігін арттыру, жүйе құнын оңтайландыру және пайдаланушылардың жалпы қанағаттану деңгейін жақсарту мақсатында инвестиция салудың маңыздылығын дәлелдейді.
компьютерлік көру, жолақы жинау, көлік құралдарын жіктеу, терең оқыту, интеллектуалды көлік жүйелері.
Авторлық құқық (c) 2025 Б. Аманбаев, А. Мырзакеримова, Э. Айтмуханбетова (Автор)
МАРКЕТПЛЕЙСТЕРДЕ ТАУАРЛАРДЫ ҚАЙТАРУ ЫҚТИМАЛДЫҒЫН МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ ӘДІСТЕРІН ҚОЛДАНУ АРҚЫЛЫ БОЛЖАМДАУ
Бұл мақалада құрылыс құралдары сегментіндегі (Power Tools және Hand Tools) тапсырыстардан бас тарту мәселесі жан-жақты қарастырылады. Зерттеу 2024 жылғы 1 қазан мен 2025 жылғы 31 наурыз аралығында ірі маркетплейстерде жиналған нақты деректерге сүйенеді. Негізгі талдау интернет-дүкеннің күн сайын тіркелетін тапсырыстары бойынша жүргізілді, яғни әр платформадағы күнделікті операциялар есепке алынды. Зерттеудің басты мақсаты – клиенттердің тапсырыстан не себепті бас тартатынын және бұл процеске қандай факторлар әсер ететінін анықтау. Әсіресе, тауарды алып кетпей тұрып немесе беру пунктінде рәсімделетін бас тартуларға ерекше назар аударылды, өйткені олар логистика мен қызмет көрсету сапасының бастапқы көрсеткіші болып табылады.Талдау барысында машиналық оқыту әдістері қолданылды. Атап айтқанда, логистикалық регрессия, Random Forest және градиенттік бустинг алгоритмдері пайдаланылып, олардың нәтижелері өзара салыстырылды. Модельдердің тиімділігі жіктеу дәлдігі және ROC-AUC көрсеткіштері арқылы бағаланды.Алынған нәтижелер әртүрлі маркетплейстерде бас тарту деңгейі біркелкі емес екенін көрсетті. Сонымен қатар, зерттеу негізінде тапсырыстардан бас тартуды алдын ала болжауға мүмкіндік беретін модель құруға болатыны дәлелденді. Мұндай тәсіл компанияларға операциялық шығындарды азайтып, сату процесін тиімді басқаруға жол ашады. Бұл зерттеудің практикалық маңызы – бас тарту жағдайларын алдын ала анықтауға арналған аналитикалық құралдарды дамыту және құрылыс құралдары нарығындағы сату тиімділігін арттыруға ықпал ету.
маркетплейстер; электрондық коммерция; құрылыс құралдары; тапсырыстардан бас тарту; мінез-құлық факторлары; логистикалық процестер; болжау; машиналық оқыту; жіктеу; градиентті бустинг; Random Forest; предиктивті аналитика.
Авторлық құқық (c) 2026 А.Т. Рахимжанов, Д.С. Байгожанова, С.Б. Кашкинбаев (Автор)
Пікірлер мен рейтингтерді талдау негізінде тауарларға жеке ұсынымдар беретін ақпараттық жүйені әзірлеу
Бұл зерттеу пайдаланушылардың пікірлері мен сандық рейтингтерін біріктіріп талдау арқылы жеке тауар ұсынымдарын қалыптастыратын интеллектуалды ақпараттық жүйенің әзірленуін сипаттайды. Ұсынылған тәсіл мәтіндік пікірлердің эмоционалдық реңкін анықтайтын сентименттік талдауды және бірлескен сүзгілеу әдістерін біріктіре отырып, ұсынымдардың нақтылығы мен маңыздылығын арттыруға бағытталған. Жүйенің архитектурасы деректерді жинау, табиғи тілді өңдеу және бейімделгіш ұсынымдарды қалыптастыру модульдерінен тұрады. Python тілінде және машиналық оқыту кітапханалары негізінде жасалған прототиптік нұсқаның нәтижелері пікір мәтіндерін ескерудің ұсыным дәлдігін дәстүрлі рейтингтік модельдермен салыстырғанда шамамен 18%-ға арттырғанын көрсетті. Ұсынылған шешім пайдаланушылардың сандық және сапалық артықшылықтарын қатар ескеретін гибридті ұсыным жүйелерін дамытуға үлес қосады.
ұсынымдық жүйелер, мәтінді талдау, машиналық оқыту, табиғи тілді өңдеу, бірлескен сүзгілеу, электрондық коммерция, дербестендіру.
Авторлық құқық (c) 2025 Smart Technologies Journal
Мультимодальді мен эмоцияны тану үшін терең оқыту
Терең оқытуды мультимодальды жүйелерде қолдану айтарлықтай прогресс көрсетті, әсіресе ым-ишараларды тануды оңтайландыруда және есту қабілеті бұзылған адамдарға арналған ым тілін интерпретациялауды жеңілдетуде. Бұл мақалада бет-әлпет мимикасын тану үшін конволюциялық нейрондық желілерді (CNN), ал уақыттық ым-ишараларды талдау үшін ұзақ қысқа мерзімді жад желілерін (LSTM) пайдалана отырып, ым-ишара мен эмоция талдауын интеграциялау қарастырылады. Алгоритмдердің тиімділігін бағалау мақсатында мультимодальды жүйелер дәл таңбаланған эмоциялық бейнелерді қамтитын iMiGUE сияқты арнайы деректер жиынтықтарында сыналды. Бұл деректер жиынтықтары модельдердің нақты өмірлік тапсырмалардағы өнімділігін бағалауға, сондай-ақ әртүрлі модельдер арасындағы салыстыруды жүргізуге мүмкіндік берді.
терең оқыту, мультимодальды жүйелер, эмоцияларды тану, ымдау тілі, мимика, саңыраулар
Мутация патогендігін болжауға арналған ML жүйесін жобалау
Мақалада ClinVar клиникалық деректері негізінде генетикалық нұсқалардың патогендігін автоматты түрде жіктеуге арналған үлестірілген машиналық оқыту жүйесін жобалау ұсынылған. Өзектілігі клиникалық практикада жаңа буын секвенирлеу нәтижелерін интерпретациялауды жылдамдату қажеттілігімен анықталады, мұнда жүз мыңдаған нұсқаларды қолмен талдау генетиктердің апталап жұмысын алады. Apache Spark MLlib технологиясы мен ансамбльдік оқыту әдістерін қолдана отырып, генетикалық деректердің үлкен көлемін өңдеуге арналған архитектуралық шешімдер зерттеледі. Биомедициналық деректер базаларын жүйелік талдау, категориялық генетикалық белгілер үшін feature engineering, кросс-валидация және жіктеу алгоритмдерін салыстырмалы талдау әдістері қолданылды. Үш кезеңді әдістеме жасалды: clinical significance қалыпқа келтірумен және категориялаумен деректерді дайындау, StringIndexer және OneHotEncoder пайдаланумен feature engineering, Grid Search арқылы гиперпараметрлерді оңтайландырумен үш модельді (Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosted Trees) оқыту. Патогендік ықтималдықтары негізінде нұсқаларды бес деңгейлі басымдықпен (CRITICAL/HIGH/MEDIUM/LOW/MINIMAL) ұсыну жүйесі жобаланды. Нәтижелерге 1млн+ жазбаларды өңдеуге арналған масштабталатын архитектура және клиникалық ұсынымдарды автоматты түрде жасау модулі кіреді.
машиналық оқыту, биоинформатика, мутациялардың патогендігі, Apache Spark, Random Forest, генетикалық нұсқаларды жіктеу, ClinVar, жекелендірілген медицина.
Нейрондық желілерге негізделген желілік графадағы ауытқулардыанықтау үшін модульді әзірлеу
Жасанды интеллекттің қарқынды дамуы біздің өмірімізді түбегейлі өзгертіп, оны әлдеқайда қолайлы етіп келеді. Атап айтқанда, желілік трафиктегі аномалияларды анықтау – қоғамға ең үлкен әсер ететін маңызды бағыттардың бірі. Дәстүрлі түрде аномалияларды анықтау статистикалық әдістер арқылы жүзеге асырылып келді, алайда машиналық оқытудың, әсіресе терең оқытудың пайда болуымен аномалияларды анықтау дәлдігі айтарлықтай артты және оны қолдану саласы кеңейді. Аномалияларды анықтау алгоритмдері – қалыпты деректерден және олардың мінез-құлқынан айтарлықтай ерекшеленетін деректерді табуға арналған тәсілдер. Мұндай алгоритмдер үлкен көлемді деректерде аномалияларды тиімді әрі дәл анықтауға, тәуекелдер мен шығындарды азайтуға, сондай-ақ пайдаланушылардың қанағаттанушылығын арттыруға мүмкіндік береді. Жұмыстың мақсаты. Бұл зерттеудің мақсаты – желілік трафиктегі аномалияларды анықтау үшін нейрондық желі модельдерінің мүмкіндіктерін талдау, олардың дәстүрлі қорғаныс әдістерімен салыстырғандағы тиімділігін бағалау және оларды ақпараттық қауіпсіздік жүйелеріне интеграциялау бойынша практикалық ұсыныстар әзірлеу. Зерттеу нәтижелерін төмендегі бағыттарда қолдануға болады: -Кірісті анықтау жүйелерін (IDS/IPS) машиналық оқыту алгоритмдері арқылы жетілдіру, бұл қауіптерді анықтаудың дәлдігі мен жылдамдығын арттыруға мүмкіндік береді. -Трафикті талдауды автоматтандыру және жалған ескертулерді азайту арқылы қауіпсіздік мамандарының жүктемесін төмендету. - Алдын ала белгіленген ережелерсіз аномалияларды анықтау қабілетінің арқасында жаңа және бұрын белгісіз шабуыл түрлеріне төзімділікті күшейту. -Желінің өзгермелі жағдайларына бейімделіп, жаңа деректер негізінде өздігінен оқуға мүмкіндік беретін икемді тәсілдер арқылы қорғау ресурстарын оңтайландыру. Нейрондық желі технологияларын киберқауіпсіздік жүйелеріне енгізу динамикалық және күрделі кибершабуылдарға сенімді қарсы тұруды қамтамасыз ететін жаңа қорғаныс стандарты бола алады.
нейрондық желілер, градиенттік әдіс, автоэнкодер, кодтаушы-декодтаушы, автокодировщиктер, аномалияларды анықтау, желілік трафик
Жасанды интеллект әдістерін қолдана отырып білім беру траекторияларын даралау алгоритмін әзірлеу және бағалау
Бұл мақала жасанды интеллект пен терең оқыту әдістеріне негізделген білім беру траекторияларын даралауға арналған кешенді жүйенің әзірленуін ұсынады. ML/AI компоненттеріне арналған арнайы Python қызметі бар төрт деңгейлі микросервистік архитектура ұсынылған. Бес кезеңді персоналдау алгоритмі үш арнайы машинамен оқыту модулімен әзірленді: білімнің дамуын бақылауға арналған Long Short-Term Memory (LSTM) желілері мен назар аудару механизмі бар Deep Knowledge Tracing (DKT), гибридті архитектура DKT мен Байес білімін бақылау (BKT) әдістерін түсіндірілетін болжамдар үшін біріктіру, ерте ескерту жүйесі бар көптапсырмалы өнімділік болжағыш және контекстке тәуелді оқытумен бірге коллаборативтік және мазмұндық сүзгіден өткізуді біріктіретін гибридті ұсыныс жүйесі. Заманауи нейрондық желі архитектуралары қолданылады: екі қабатты LSTM және 0,3 деңгейлі дропаут, төрт басты көпбағытты назар аудару және регрессия мен классификацияға арналған көптапсырмалы болжау бастары. Арнайы шығын функциялары іске асырылды: жасырын кері байланыс үшін Байес жекелендірілген ранжирлеу (Bayesian Personalised Ranking, BPR) және салмақталған компоненттері бар көптапсырмалы функция. Практикалық маңызы ML компоненттерінің дайын, ашық бастапқы кодты архитектурасында, ол 77%-дан астам болжау дәлдігімен және dropout қаупін 30%-ға төмендетумен нақты уақыттағы траекторияны бейімдеуді қамтамасыз етеді.
дараланған оқыту, терең оқыту, ұсыныс жүйелері, микросервистік архитектура, болжамды аналитика