илья

Лекции/1.1.200_Отличительные_черты_АИС/борановский.md

@@ -5,19 +5,26 @@
 
 ![](илья.png)
 
-**1. Автоматизация:** Модели классификации АИС могут автоматически обучаться на больших объемах данных без необходимости явного программирования каждого шага. Автоматическое обучение позволяет моделям адаптироваться к изменяющимся условиям и находить оптимальные решения.  
+**1. Автоматизация:** Модели классификации АИС могут автоматически обучаться на больших объемах данных без необходимости явного программирования каждого шага. Автоматическое обучение позволяет моделям адаптироваться
+к изменяющимся условиям и находить оптимальные решения.  
 
-**2. Обработка больших объемов данных:** АИС позволяют обрабатывать и анализировать огромные объемы данных значительно быстрее и эффективнее, чем люди. Это позволяет моделям классификации находить скрытые закономерности и обнаруживать сложные тенденции.  
+**2. Обработка больших объемов данных:** АИС позволяют обрабатывать и анализировать огромные объемы данных значительно быстрее и эффективнее, чем люди. Это позволяет моделям классификации находить скрытые закономерности 
+и обнаруживать сложные тенденции.  
 
-**3. Гибкость и адаптивность:** Модели классификации АИС способны адаптироваться к различным типам данных и задачам классификации. Они могут быть использованы для классификации текстов, изображений, видео, а также для решения задач распознавания речи и обработки естественного языка.  
+**3. Гибкость и адаптивность:** Модели классификации АИС способны адаптироваться к различным типам данных и задачам классификации. Они могут быть использованы для классификации текстов, изображений, видео, а также для решения 
+задач распознавания речи и обработки естественного языка.  
 
-**4. Высокая точность:** Модели классификации в ИИ обычно обладают высокой точностью и могут достичь результатов, превосходящих способности человека. Это особенно полезно при решении сложных задач классификации, где необходимо обработать большие объемы данных и выявить тонкие закономерности.  
+**4. Высокая точность:** Модели классификации в ИИ обычно обладают высокой точностью и могут достичь результатов, превосходящих способности человека. Это особенно полезно при решении сложных задач классификации, где необходимо 
+обработать большие объемы данных и выявить тонкие закономерности.  
 
-**5. Масштабируемость:** АИС могут быть легко масштабированы для работы с большими объемами данных и высокой нагрузкой. Это позволяет обрабатывать сложные задачи классификации в реальном времени и взаимодействовать с большим количеством пользователей одновременно.  
+**5. Масштабируемость:** АИС могут быть легко масштабированы для работы с большими объемами данных и высокой нагрузкой. Это позволяет обрабатывать сложные задачи классификации в реальном времени и взаимодействовать с большим 
+количеством пользователей одновременно.  
 
-**6. Понятность результатов:** Модели классификации в АИС могут предоставить объяснения и интерпретации на основе обучения на данных. Это позволяет пользователям легче понять принятые решения и принять их или принять соответствующие меры.  
+**6. Понятность результатов:** Модели классификации в АИС могут предоставить объяснения и интерпретации на основе обучения на данных. Это позволяет пользователям легче понять принятые решения и принять их или принять соответствующие 
+меры.  
 
-**7.Автоматизированные ИС** предполагают участие в процессе обработки информации и человека, и технических средств, причем главная роль в выполнении рутинных операций обработки данных отводится компьютеру. Именно этот класс систем соответствует современному представлению понятий «информационная система» и «автоматизированная система».   
+**7.Автоматизированные ИС** предполагают участие в процессе обработки информации и человека, и технических средств, причем главная роль в выполнении рутинных операций обработки данных отводится компьютеру. Именно этот класс систем 
+соответствует современному представлению понятий «информационная система» и «автоматизированная система».   
 
 ##  Вопросы: