Сүүлийн жилүүдэд хиймэл оюун ухааны нээлтүүд эрчимтэй гарж байгааг бид өдөр тутамдаа харж, мэдэрч байна. Тэгвэл тухайн хиймэл оюун ухаант машинуудыг бүтээхэд ямар технологиудыг ашигладагийг товчхон танилцацгаая.
Machine Learning (ML): ML нь нэгд нэгэнгүй программчлагдах шаардлагагүйгээр тодорхой даалгавруудад шаардлагатай гүйцэтгэлээ өөрөө сайжруулаад явах боломжийг олгох алгоритм болон статистик загваруудыг ашигладаг хиймэл оюун ухааны дэд хэсэг юм.
![](https://cdn.ttgtmedia.com/rms/onlineimages/machine_learnings_long_legacy_timeline-f.png)
Deep Learning: DL нь үетэй үетэй мэдрэлийн сүлжээг бүрдүүлдэг ML-ийн онцгой нэг дэд салбар юм. Энэ нь ихэвчлэн зураг, дуу танилт, видео тоглоомонд түгээмэл ашиглагддаг.
![](https://www.ait.de/wp-content/uploads/2022/01/Vergleich-Machine-Learning-Deep-Learning-1024x768.png)
Natural Language Processing (NLP): NLP нь natural language-г ашиглан хүн ба компьютерийн хоорондох хамаарал дээр илүү төвлөрөн ажилладаг. Яг л хүнтэй төстэй байдлаар текс боловсруулах буюу орчуулагч болон чатбот зэрэг аппликэйшнүүдэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг ба энэ нь тухайн машин текстийг бүрэн ойлгоход ашиглагддаг байна.
![](https://cdn.botpenguin.com/assets/website/Why_Does_NLP_Matter_in_Today_s_World_6ba2098b8e.webp)
Computer Vision: Энэхүү салбар нь визуал өгөгдөл дээр суурилан шийдвэр гаргахад машиныг сургах юм. Автомат тээврийн хэрэгслүүд, нүүр, бичлэг, зураг танилт зэрэгт ашигладаг байна.
![](https://www.atriainnovation.com/wp-content/uploads/2022/02/Portada-1024x675.jpeg)
Speech Recognition: Аливаа машиныг тухайн үед яригдаж буй хэлийг ойлгох, тайлбарлах чадвартай болгох боломжийг бүрдүүлдэг технологи юм. Энэ нь гүйлгээ хийдэг үйлчилгээ, дуугаар удирддаг төхөөрөмжүүд, виртуал туслахуудад ашиглагддаг байна.
![](https://fosspost.org/wp-content/uploads/2019/02/rendered.jpg.webp)
Expert Systems: Энэ нь тодорхой салбарын мэргэжилтнүүдийн шийдвэр гаргах ур чадварыг орлуулахад ашиглагддаг компьютерийн систем юм. Аливаа асуудлуудыг шийдэхэд хүний бий болгодог мэдлэгүүд дээр тулгуурлан ажилладаг хөдөлгүүр гэж ойлгож болох нь.
![](https://www.ictlounge.com/Images/expert_system_diagram_large.jpg)
Reinforcement Learning: Аливаа хүрээлэн буй орчинтой нийцэж асуудал шийдэхэд ашиглагддаг машин сургалтын нэг төрөл болдог байна.
![](https://media.springernature.com/m685/springer-static/image/art%3A10.1038%2Fs41562-020-01035-y/MediaObjects/41562_2020_1035_Fig1_HTML.png)
Robotics: Хиймэл оюун ухаан нь ихэвчлэн аливаа ажлуудыг автоматжуулах, шийдвэр гаргах, орчноо танин мэдэхэд тусладаг роботикс системтэй нэгдэн ажилладаг.
![](https://history-computer.com/wp-content/uploads/2022/08/Largest-robotics-companies-header-scaled.jpg)
Genetic Algorithms: Хүнд асуудлуудыг шийдэх шийдлийг олохын тулд хувьсал болсон зарчмуудыг ашигладаг алгоритмуудыг хэлнэ.
![](https://d2mk45aasx86xg.cloudfront.net/Genetic_algorithm_appplication_255a4e4b39.webp)
AI Chips and Hardware: Tensor processing units (TPUs) болон graphics processing units (GPUs) зэрэг тусгай техник хангамжуудыг ихэвчлэн шийдэхэд хүндрэлтэй асуудлуудыг шийдэхэд хиймэл оюун ухааныг илүү үр ашигтай ажиллахад тусладаг байх нь.
![](https://www.techrepublic.com/wp-content/uploads/2023/08/tr08252023-uk-ai-chips-770x495.jpg)
Internet of Things (IoT): IoT болон AI-ийн нэгдэл нь хоорондоо холбогдсон төхөөрөмжүүдээс өгөгдлийг шинжлэх болон холбох боломжийг олгодог байна.
![](https://www.tibco.com/sites/tibco/files/media_entity/2020-05/IoT.png)