МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРАКТИЧЕСКИМ ОТСЛЕЖИВАНИЕМ НЕЛИНЕЙНЫХ СИСТЕМ В УСЛОВИЯХ НЕСТРОГИХ ОГРАНИЧЕНИЙ
Для нелинейных систем высокого порядка, особенно при наличии неопределённостей и переменных по времени задержек, обеспечение практического отслеживания выходных сигналов представляет собой сложную научную задачу. В данной работе предложены методы управления, функционирующие в условиях нестрогих ограничений. В ходе исследования синтезированы регуляторы состояния и выходной обратной связи на основе метода однородного доминирования, техники интегратора мощности и функционалов Ляпунова-Красовского. Предложенный подход позволяет формировать законы управления с учётом параметрических неопределённостей и временных задержек в системе. Полученные результаты теоретически доказывают, что все состояния замкнутой системы являются равномерно ограниченными, а ошибка слежения сходится к заданной области точности за конечное время. По сравнению с существующими результатами, предложенный метод характеризуется ослабленными предположениями относительно системы и применимостью к нелинейностям высокого порядка. В частности, он обеспечивает эффективную устойчивость и точное отслеживание при наличии параметрических неопределённостей и переменных задержек. Кроме того, теоретические результаты демонстрируют возможность применения предложенного подхода в различных инженерных системах, включая робототехнику, автоматизированные системы управления и энергетические процессы.
Copyright (c) 2026 А.К. Ерденова, Н. Тасболатулы (Автор)
АНАЛИЗ СИСТЕМ БРАНДМАУЭРОВ ДЛЯ ЗАЩИТЫ КОРПОРАТИВНОЙ СЕТИ С ПРИМЕНЕНИЕМ ИИ
Современные киберугрозы характеризуются высокой степенью сложности и вариативности, что делает задачу обеспечения защиты корпоративных сетей от утечки конфиденциальной информации особенно актуальной. Традиционные подходы к информационной безопасности утрачивают эффективность при столкновении с атаками, основанными на атипичном поведении пользователей и использовании скрытых каналов коммуникации. В связи с этим возрастает роль межсетевых экранов нового поколения (NGFW) и систем обнаружения и предотвращения вторжений (IDS/IPS). Настоящее исследование направлено на изучение возможностей интеграции NGFW и IDS/IPS с технологиями машинного обучения для реализации интеллектуального анализа сетевого трафика и выявления потенциальных каналов утечки данных. В рамках практической части разработан модуль на языке программирования Python, в основе которого лежит алгоритм Random Forest, обеспечивающий автоматическую классификацию угроз. Проведено тестирование модуля на различных сценариях атак для оценки его эффективности и применимости в реальных условиях. В данной работе рассматривается защита персональных данных с использованием искусственного интеллекта, обеспечивающая их безопасность и надежность. В связи с этим в представленном исследовании проанализированы актуальные мировые проблемы, связанные с безопасностью данных, и предложены пути их решения.
NGFW, IDS/IPS, Random Forest, защита данных, искусственный интеллект, кибербезопасность.
Copyright (c) 2026 Г.З. Зиятбекова, Wojcik Waldemar, Д. Жарқынұлы, Р.Ы. Ықласұлы (Автор)
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ 3D-КАРТИРОВАНИЯ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ
В современной топологии многие навигационные роботы часто используют уже изведанную территорию и используют уже построенные графы, но разработка автономной системы в ранее неизвестной среде при минимальных данных и ограниченном поле зрении еще не были однозначно разработаны. Многие структуры городов или комплексные местности создают замкнутые циклы, из-за которых автономные роботы не могут выйти без стороннего вмешательства. Данная работа рассматривает сравнение со существующими алгоритмами RRT* и D*Lite с построением графа в неизвестной среде с интеграцией обхода препятствий с использованием детерминированных путей при открытости местности. Созданный алгоритм в работе строит топографический граф, который создает узлы для будущего графа, которые образуют циклы. Когда цикл построен, через узлы использован алгоритм для выхода из цикла для дальнейшего исследования местности. Целью работы является анализ как себя проявляет алгоритм построения графа в динамической среде в сравнении с RRT* и D*Lite, где объекты статичные и динамичные. Для достижения цели были выполнены следующие задачи: построение 2D карты с случайными объектами и пунктами назначения, обучение нейронных агентов для обнаружения возможных узлов и выхода из них, построение оптимального пути от точки до точки, используя минимум вычислений при достаточно открытой местности. Три метода были простимулированы одновременно на 40 разных ситуациях с разными изначальными параметрами. Гибридный метод построения пути достиг цели в половине всех тестов, где в среднем они приблизились к цели на 27.7%. Самый высокий результат показал RRT* в 37.3%, только для достижения цели потребовалось в среднем 1409 узлов, что вдвое больше, чем предложенный метод в работе. D*Lite завершил обучение с результатом 3% пройденного пути, так как при сложных вычислениях и под интенсивным движением преград были созданы замкнутые циклы.
Copyright (c) 2026 Т.К. Жукабаева, А.A. Жулумбетов (Автор)
ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ И ПЕРСПЕКТИВЫ ВНЕДРЕНИЯ ИНСТРУМЕНТОВ УПРАВЛЕНИЯ ЗАДАЧАМИ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ПРОДУКТИВНОСТИ МАЛЫХ КОМАНД
В условиях цифровой трансформации и распространения удалённой работы управление задачами становится важным фактором продуктивности малых команд. Сегодня существует множество цифровых инструментов для управления проектами и задачами. Однако их разнообразие и различия в функциональных возможностях создают проблему выбора наиболее эффективных решений для небольших коллективов. Недостаточная адаптация инструментов к специфике работы малых команд может приводить к снижению эффективности взаимодействия, фрагментации рабочих процессов и нерациональному использованию времени. Цель исследования – оценить эффективность использования инструментов управления задачами в малых командах. Важно определить некоторые причины которые могут повлиять на успешность внедерения их в работу а также дальнейшего применения их в работе. В данной статье был проведен анализ некоторых научных журналов и публикаций которые относятся к организации команды в компаниях или малых группах людей. Мы рассмотрели различные подходы к тому как управляются задачи. Чаще всего использовались именно Agile-методологии своременные платформы для управления проектами и системы которые отслеживают рабочее время. Сегодня именно эти инструменты применяются в большинстве командах для правильной организации людей, а также контроля выполнения задач. Анализ, проведенный в этой статье показывает, что использование платформ для управления задачами положительно влияет на эффективность команд в различных сферах деятельности. С помощью них становится намного проще отслеживать и координировать работу с задачами и их эффективностью. Однако по началу не обходится без некоторых проблем. При высоком количестве людей в команде или же некомпетентность с использованием новых технологий может привести к неэффективному использованию этих инструментов. Практическая значимость исследования заключается в формировании рекомендаций по выбору и внедрению инструментов управления задачами, позволяющих повысить производительность командной работы, оптимизировать распределение ресурсов и сократить сроки выполнения проектов. Полученные результаты могут быть полезны для руководителей небольших команд и стартапов. Они также могут применяться в работе digital-агентств и индивидуальных предпринимателей. Кроме того, данные выводы могут использовать специалисты, которые работают в распределённых или удалённых командах.
управление задачами, малые команды, продуктивность, цифровые инструменты, таск-менеджеры, Agile-подходы, Scrum, автоматизация процессов, инструменты планирования, совместная работа, эффективность.
Copyright (c) 2025 А.К. Коротков, М.Ж. Қалдарова, Д.А. Кузин (Автор)
РАЗРАБОТКА ПРОТОТИПА ИНСТРУМЕНТА УПРАВЛЕНИЯ ЗАДАЧАМИ ДЛЯ МАЛЫХ КОМАНД: ПОДХОДЫ И ТЕХНОЛОГИИ
Эффективное управление задачами представляет собой критически важный фактор успеха для малых команд, однако анализ рынка показывает, что большинство корпоративных решений обладают избыточной функциональностью и не адаптированы под специфические потребности небольших коллективов. Для внедрения таких систем часто выходят сложности. В средах, где в приоритете простота и быстрота работы, затруднениями для внедрения являются высокая сложность и нехватка работы с новыми технологиями. В данной статье будет рассматриваться подход к разработке инструмента управления задачами. В нем будет интуитивный интерфейс для координации сотрудников и распределению задач. Для разработки мы рассмотрели множество подходов и выявили те, которые подходят к нашему инструменту. Большое внимание было уделено для проверки методик в реальных условиях. Для малых команд были рассмотрены такие условия как, коммуникация между сотрудниками, текущее распределение задач, а также прозрачность процессов. Также был проанализирован User Experience (пользовательский опыт), который был ориентирован на нескольких группах с разной ответственностью. Архитектура проекта была построена на современном стэке. Были использованы такие технологии как JavaScript для работы с Backend или же серверной логикой. Для визуальной составляющей были использованы HTML для создания каркасной стороны и Tailwind CSS для наложения красивой визуальной составляющей на каркас. А также была использована Grafana для построения метрик и дашбордов. Практическая значимость работы подтверждена результатами апробации функционирующего прототипа в условиях реальной малой команды. Проведенная валидация продемонстрировала снижение операционных затрат на администрирование, сокращение временных издержек на постановку и мониторинг задач на 25%, а также достижение полной прозрачности рабочих процессов благодаря внедренной системе визуальной аналитики.
Copyright (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).
Copyright (c) 2025 С.Ж. Советов, А.С. Аканова, Н.С. Ермекова (Автор)
ИНТЕРПРЕТИРУЕМЫЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ КИБЕРУГРОЗ В УМНЫХ СИСТЕМАХ
Быстрое развитие интеллектуальных технологий, инфраструктур Интернета вещей и облачных сервисов привело к усложнению среды кибербезопасности. Поскольку интеллектуальные системы генерируют огромные объемы разнородных потоковых данных в режиме реального времени, задачи точного обнаружения угроз в киберсреде значительно возросли. Традиционные системы обнаружения вторжений, используемые для выявления киберугроз, обычно используют статические сигнатуры атак и, следовательно, имеют ограниченные возможности для выявления новых форм киберугроз. В этом исследовании будет представлена ​​интерпретируемая структура искусственного интеллекта для обнаружения киберугроз в режиме реального времени в потоковых интеллектуальных системах с использованием моделей машинного обучения, в сочетании с объяснимыми методами искусственного интеллекта, такими как SHAP и LIME, для повышения возможностей обнаружения. Было анализировано потоки данных, связанные с безопасностью, и другие источники для выявления потенциальных аномалий и кибератак. На основе экспериментальной оценки предложенная модель, основанная на комбинированных методологиях (гибридная модель объяснимого искусственного интеллекта), показала лучшие результаты, чем каждая из моделей машинного обучения по отдельности, по нескольким метрикам оценки, включая точность, прецизионность, полноту и F1-меру. В целом, эта работа демонстрирует, как использовать методы машинного обучения и объяснимого искусственного интеллекта для повышения уровня доверия, прозрачности и практического применения решений по мониторингу кибербезопасности в динамичных, интеллектуальных средах.
Copyright (c) 2025 A.A. Aбдукаримова, Р.А. Исмаилова, А.М. Джумагалиева, В.Б. Рыстыгулова, Ә.Е. Көксеген (Автор)
АДАПТИВНАЯ СИСТЕМА ОБНАРУЖЕНИЯ СЕТЕВЫХ ВТОРЖЕНИЙ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ
Появление устройств IoT и высокоскоростных сетей 5G делает традиционную статическую Систему обнаружения сетевых вторжений (NIDS) устаревшей. Статическая модель не способна справляться с дрейфом концепций (concept drift), меняющимися статистическими паттернами сети и полиморфными атаками. Данная статья направлена на разработку и тестирование адаптивной NIDS в реальном времени на основе методов потокового обучения для противодействия деградации модели при работе в динамических условиях. Мы использовали адаптивное дерево Хеффдинга (HAT) с тестом на дрейф концепций Adaptive Windowing (ADWIN). При симуляции непрерывного потока данных современного набора UNSW-NB15 (250 000 пакетов) показано, что в то время как статическая базовая модель деградирует до точности 96.50% при дрейфе концепций, адаптивная модель мгновенно перестраивается, сохраняя точность на уровне 100%. Профилирование ресурсов подтверждает пригодность алгоритма для сред Edge AI: пиковое потребление RAM составило 198.08 МБ при задержке инференса 0.37 мс. Адаптивные методы потокового обучения значительно превосходят статические модели в динамических сетевых средах.
обнаружение сетевых вторжений, онлайн машинное обучение, дрейф концепций, адаптивное дерево Хеффдинга, кибербезопасность.
Copyright (c) 2026 Д. Касымов, Т.К. Жукабаева (Автор)
МЕХАНИЗМЫ УПРАВЛЕНИЯ КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТЬЮ ДАННЫХ В ЭЛЕКТРОННЫХ ГОСУДАРСТВЕННЫХ УСЛУГАХ РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН
Исследовательская работа посвящена анализу механизмов обеспечения защиты данных при предоставлении цифровых услуг в Республике Казахстан. Динамичное развитие процесса цифровизации делает актуальным вопрос повышения доступности государственных услуг, защиты безопасности и конфиденциальности персональных данных. В рамках исследования рассматриваются правовые, организационные и технологические механизмы, используемые в системе электронного правительства, проводится анализ их эффективности.В ходе исследования дается обзор нормативно-правовых баз, регулирующих качественный анализ, сравнительные методы и защиту персональных данных. Особое внимание уделяется выявлению основных рисков и уязвимостей, связанных с обработкой, хранением данных и межведомственным обменом информацией. Кроме того, будут выявлены основные риски и проблемы в обеспечении конфиденциальности данных, проведено сравнение с международным опытом. Результаты исследования позволят сформировать практические рекомендации, направленные на повышение уровня информационной безопасности Казахстана в цифровых государственных системах.
цифрлық мемлекеттік қызметтер, ақпараттық жүйелер, электрондық үкімет, дербес деректер, ақпараттық қауіпсіздік, деректердің құпиялылығы.
Copyright (c) 2025 А.Ж. Алимгазиева, Д.С. Байгожанова (Автор)
МОДЕРНИЗАЦИЯ СИСТЕМ ВЗИМАНИЯ ПЛАТЫ ЗА ПРОЕЗД С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОЙ КЛАССИФИКАЦИИ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ
В данной научной работе исследуется применение технологий компьютерного зрения для автоматической классификации транспортных средств в новых системах взимания платы за проезд. В частности, анализ сосредоточен на интеграции алгоритмов глубокого обучения, прежде всего сверточных нейронных сетей (CNN), в современные процессы функционирования платных дорожных пунктов. Результаты исследований показывают, что использование систем компьютерного зрения позволяет существенно повысить скорость обработки данных и точность классификации до уровней, ранее недостижимых. Проведённое исследование способствует пониманию возможностей внедрения данных систем, возникающих при этом проблем, а также перспектив их практического и широкомасштабного применения. Полученные результаты указывают на высокую целесообразность инвестиций в повышение операционной экономической эффективности, оптимизацию стоимости систем и общее удовлетворение пользователей систем взимания платы за проезд.
компьютерное зрение, классификация транспортных средств, глубокое обучение, интеллектуальные транспортные системы
Copyright (c) 2025 Б. Аманбаев, А. Мырзакеримова, Э. Айтмуханбетова (Автор)
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВЕРОЯТНОСТИ ВОЗВРАТА ТОВАРОВ НА МАРКЕТПЛЕЙСАХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
В статье рассматривается проблема отказов от заказов в сегменте строительных инструментов (Power Tools и Hand Tools) на крупных маркетплейсах за период с 1 октября 2024 года по 31 марта 2025 года. Исследование основано на данных интернет-магазина — ежедневных заказах, где по каждой платформе фиксируется несколько операций. Основное внимание уделено отказам, которые происходят до получения товара или в пункте выдачи. Такие ситуации рассматриваются как показатель качества логистики и обслуживания. Для анализа причин отказов использовались методы машинного обучения, такие как логистическая регрессия, Random Forest и градиентный бустинг. Их результаты сравнивались между собой с помощью показателей точности и ROC-AUC. В итоге было выявлено, что уровень отказов различается в зависимости от маркетплейса. Также стало понятно, что можно создать модель, которая будет заранее предсказывать вероятность отказа. Это помогает компаниям снижать лишние затраты и лучше управлять продажами. Практическая значимость работы заключается в создании инструмента для прогнозирования отказов и повышении эффективности продаж в сегменте строительных инструментов.
маркетплейсы; электронная коммерция; строительные инструменты; отказы заказов; поведенческие факторы; логистические процессы; прогнозирование; машинное обучение; классификация; градиентный бустинг; Random Forest; предиктивная аналитика
Copyright (c) 2026 А.Т. Рахимжанов, Д.С. Байгожанова, С.Б. Кашкинбаев (Автор)
Разработка информационной системы персональных рекомендаций товаров на основе анализа отзывов и рейтингов
В статье представлена разработка интеллектуальной информационной системы, предназначенной для формирования персонализированных рекомендаций товаров на основе комплексного анализа пользовательских отзывов и числовых рейтингов. Предложенный подход объединяет методы сентимент-анализа текстовых отзывов и коллаборативной фильтрации, что позволяет повысить точность и контекстную релевантность рекомендаций. Архитектура системы включает модули сбора данных, обработки естественного языка и адаптивного формирования рекомендаций. На основе реализации прототипа с использованием Python и инструментов машинного обучения проведено экспериментальное тестирование, показавшее, что учет эмоциональной окраски отзывов повышает точность рекомендаций до 18% по сравнению с традиционными моделями, основанными только на рейтингах. Разработанная система вносит вклад в развитие технологий рекомендательных систем, обеспечивая гибридный подход к анализу как количественных, так и качественных аспектов пользовательских предпочтений.
рекомендательные системы, анализ отзывов, машинное обучение, обработка естественного языка, коллаборативная фильтрация, персонализация, электронная коммерция.
Copyright (c) 2025 Smart Technologies Journal
Глубокое обучение для мультимодального распознавания жестов и эмоций
Применение глубокого обучения в мультимодальных системах продемонстрировало значительный прогресс, особенно в оптимизации распознавания жестов и облегчении интерпретации жестового языка для людей с нарушениями слуха. В данной работе рассматривается интеграция анализа жестов и эмоций с использованием сверточных нейронных сетей (CNN) для распознавания мимических выражений лица и рекуррентных сетей с долгой краткосрочной памятью (LSTM) для анализа временной динамики жестов. Для оценки эффективности алгоритмов мультимодальные системы были протестированы на специализированных наборах данных, таких как iMiGUE, содержащем точно аннотированные видеозаписи эмоций. Эти наборы данных позволили оценить производительность моделей в задачах, приближенных к реальным условиям, а также провести сравнение различных моделей между собой.
глубокое обучение, мультимодальные системы, распознавание эмоций, язык жестов, мимика, глухота
Проектирование системы ML для предсказания патогенности мутаций
В статье представлено проектирование распределённой системы машинного обучения для автоматической классификации патогенности генетических вариантов на основе клинических данных ClinVar. Актуальность определена необходимостью ускорения интерпретации результатов секвенирования нового поколения в клинической практике, где ручной анализ сотен тысяч вариантов занимает недели работы генетиков. Исследуются архитектурные решения для обработки больших объёмов генетических данных с применением технологии Apache Spark MLlib и методов ансамблевого обучения. Применены методы системного анализа биомедицинских баз данных, feature engineering для категориальных генетических признаков, кросс-валидации и сравнительного анализа алгоритмов классификации. Разработана трёхэтапная методология: подготовка данных с нормализацией и категоризацией clinical significance, feature engineering с использованием StringIndexer и OneHotEncoder, обучение трёх моделей (Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosted Trees) с оптимизацией гиперпараметров через Grid Search. Спроектирована система рекомендаций с пятиуровневой приоритизацией вариантов (CRITICAL/HIGH/MEDIUM/LOW/MINIMAL) на основе вероятностей патогенности. Результаты включают масштабируемую архитектуру для обработки 1млн+ записей, и модуль автоматической генерации клинических рекомендаций.
машинное обучение, биоинформатика, патогенность мутаций, Apache Spark, Random Forest, классификация генетических вариантов, ClinVar, персонализированная медицина
Создание модуля для обнаружения аномалий в сетевом графе на основе нейронных сетей
Быстрое развитие искусственного интеллекта кардинально меняет нашу жизнь и делает её удобней. В частности, обнаружение аномалий в сетевом трафике является одной из удобств, которая представляет собой наибольшее влияние на общество. Традиционно обнаружение аномалий осуществлялось помощью статистических данных , но с появлением машинного обучения, в особенности глубокого обучения, точность обнаружения аномалий значительно повысилась, а сфера применения расширилась. Алгоритмы обнаружения аномалий - это способы используемые для выявления данных, которые сильно отличаются от нормальных данных и их поведения. Алгоритм эффективно и точно выявлять аномалии в больших объемах данных, снижать риски и затраты, а также повышать удовлетворенность клиентовЦель работы. Целью данного исследования является анализ возможностей нейросетевых моделей для обнаружения аномалий в сетевом трафике, оценка их эффективности в сравнении с классическими методами защиты, а также разработка практических рекомендаций по их интеграции в системы информационной безопасности. Практическая значимость. Результаты исследования могут быть применены для: ● Улучшения систем обнаружения вторжений (IDS/IPS) за счет внедрения алгоритмов машинного обучения, повышающих точность и скорость выявления угроз. ● Снижения нагрузки на специалистов по безопасности благодаря автоматизации анализа трафика и минимизации ложных срабатываний. ● Повышения устойчивости к новым видам атак, включая неизвестные ранее угрозы, за счет способности нейросетей выявлять аномалии без заранее заданных правил. ● Оптимизации ресурсов защиты за счет адаптивного подхода, позволяющего системам самостоятельно обучаться на новых данных и изменяющихся условиях сети. Внедрение нейросетевых технологий в системы кибербезопасности способно стать новым стандартом защиты, обеспечивающим надежное противодействие динамичным и изощренным киберугрозам. Ключевые слова:нейронные сети, градиентный метод, автоэнкодер, кодировщика-декодера, автокодировщики, обнаружения аномалий , сетевой трафик.
нейронные сети, градиентный метод, автоэнкодер, кодировщика-декодера, автокодировщики, обнаружения аномалий , сетевой трафик.
Разработка и оценка алгоритма персонализации образовательных траекторий с использованием методов искусственного интеллекта
В данной статье представлена разработка комплексной системы персонализации образовательных траекторий на основе методов искусственного интеллекта и глубокого обучения. Предложена четырехуровневая микросервисная архитектура системы с выделенным Python-сервисом для ML/AI компонентов. Разработан пятифазный алгоритм персонализации с тремя специализированными модулями машинного обучения: Deep Knowledge Tracing с LSTM и механизмом внимания для отслеживания эволюции знаний, гибридный трейсер, комбинирующий DKT и Bayesian Knowledge Tracing для интерпретируемых предсказаний, многозадачный предиктор успеваемости с системой раннего предупреждения, и гибридная рекомендательная система, объединяющая коллаборативную и контентную фильтрацию с контекстно-зависимым обучением. Применены современные архитектуры нейронных сетей: LSTM с двумя слоями и dropout 0.3, multi-head attention с четырьмя головами, многозадачные головы предсказания для регрессии и классификации. Реализованы специализированные функции потерь: Bayesian Personalized Ranking для неявной обратной связи и мультизадачная функция с взвешенными компонентами. Практическая значимость заключается в готовой к внедрению архитектуре с открытым исходным кодом ML-компонентов, обеспечивающей адаптацию траекторий в режиме реального времени с точностью предсказания успеваемости выше 77% и снижением риска отчисления на 30%