Abstract
В данной работе представлены результаты исследования основных методов искусственного обучения, таких как нейронные сети, деревья решений, кластеризация, поиск ассоциативных правил, а также нечеткие продукционные и гибридные сети. Особое внимание уделено понятиям обработки естественного языка и нейронных сетей. Результатом проделанной работы является голосовой помощник на базе операционной системы Windows для эффективного управления персональным компьютером разработанный с помощью языка программирования Python. Исследование включает анализ существующих голосовых помощников, их функциональности и архитектуры. В рамках проекта реализована система распознавания и синтеза речи, а также модуль управления операционной системой и приложениями на основе голосовых команд. Основной упор сделан на разработку надежного и точного механизма распознавания речи, а также на создание пользовательского интерфейса, удобного для взаимодействия с помощником. Реализация подобной системы потребовала более оптимизированные алгоритмы для сокращения времени обучения и повышения качества моделей общения нейросети. Результаты данной работы могут быть использованы для улучшения доступности и удобства использования персональных компьютеров, а также для развития технологий голосового управления в области информационных технологий.