Удосконалено теоретичну й інструментальну базу формування, обробки та дослідження розподіленого представлення різнорідної вхідної інформації у форматі кодвекторів - бінарних розріджених векторів, що відображають схожість інформаційних одиниць величиною скалярного добутку. Показано, що використання кодвекторів дозволяє підвищити обчислювальну ефективність та якість рішення задач класифікації та пошуку релевантної інформації. На базі єдиного підходу щодо вирішення задач штучного інтелекту та єдиного формату представлення інформації, методів її зберігання та обробки уніфіковано й оптимізовано програмно-апаратне забезпечення прикладних систем. Доведено, що розроблені методи забезпечують розширення сфери застосування міркувань за прецедентами й аналогіями, підвищення ефективності систем штучного інтелекту та їх масштабованість щодо швидкодії та пам'яті у разі зростання обсягів і складності даних.

  Завантажити