PROQRAMLAR

Xeberler.az bildirir ki, AMEA İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun aparıcı elmi işçisi, texnika üzrə fəlsəfə doktoru, dosent Rəna Qasımova və Kanadanın “Thinking Capital” şirkətinin Risklərin analitikası və modelləşdirilməsi (Risk Analytics and Modeling) üzrə direktoru Rəhim Abbaslının birgə hazırladığı “Advancement of the search process for Digital Heritage by utilizing artificial intelligence algorithms” (“Süni intellekt alqoritmlərindən istifadə etməklə Rəqəmsal İrs sahəsində axtarış prosesinin təkmilləşdirilməsi”) adlı məqalə “Expert Systems with Applications” beynəlxalq jurnalında dərc olunub.

Məqalə rəqəmsal irs sahəsində süni intellekt alqoritmlərindən istifadə etməklə böyük həcmli rəqəmsal verilənlərdə səmərəli axtarışın aparılması probleminə həsr olunmuşdur. Məlumdur ki, rəqəmsal materiallar fasiləsiz artan, müxtəlif formatlarda təqdim edilən mətn sənədləri, verilənlər bazası, təsvirlər, səsli və qrafik materiallar, eləcə də proqram təminatı və veb-səhifələrdən ibarətdir. Rəqəmsal informasiyanın sürətli artımı, verilənlərin müxtəlifliyi, unikal verilənlər strukturunun vaxtında analiz edilməsi, onun daha uyğun, dolğun axtarışı və emalı zərurətini yaratmışdır. Bu məqsədlə məqalədə qeyri-ənənəvi verilənlər strukturuna malik böyük həcmli verilənlərin emalı zamanı süni intellektə əsaslanan alqoritmlərin xüsusiyyətləri analiz olunmuşdur. Müəyyən edilmişdir ki, axtarışın keyfiyyətinin yaxşılaşdırılması, verilənlərin həcminin böyüklüyü, istifadəçi sorğularının axınının intensivliyi ilə bağlı məsələlərin həlli zamanı süni intellektə əsaslanan alqoritmlərdən istifadə olunması vacibdir.

Tədqiqat işində nəzarət olunan (Supervised Machine Learning), nəzarət olunmayan (Unsupervised Machine Learning Algorithms), yarım-nəzarət olunan (Semi-supervised algorithms) maşın təlimi alqoritmləri təhlil olunmuş, onların müqayisəli təhlili aparılmış, üstün və çatışmayan cəhətləri göstərilmişdir. Axtarış sisteminin konseptual modeli işlənmişdir. Məqalədə rəqəmsal irs sahəsində böyük həcmli rəqəmsal verilənlərdə axtarışın effektivliyinin artırılması üçün neyron şəbəkəyə əsaslanan yeni metod təklif olunmuşdur (Neural Foresting).

Eksperimentin nəticələri göstərir ki, təklif olunan metod axtarışın keyfiyyətinin yaxşılaşdırılması, verilənlərin həcminin böyüklüyü, istifadəçi sorğularının axınının intensivliyi, axtarışın istifadəçinin niyyətinə uyğunluğu ilə bağlı məsələlərin həlli zamanı geniş perspektivlərə malikdir.

Qeyd edək ki, “Expert Systems with Applications” kompüter elmləri sahəsində dünyanın ən nüfuzlu jurnalları siyahısına daxildir. Həm “Web of Science”, həm də “Scopus” bazasında Q1 sinfinə daxil olan jurnal aşağıdakı elmmetrik göstəricilərə malikdir:

Impact Factor: 4.292

CiteScore: 6.36

5-Year Impact Factor: 4.577

Source Normalized Impact per Paper (SNIP): 2.696

SCImago Journal Rank (SJR): 1.190