Аннотация
Бұл мақалада 2025 жылдың соңындағы машиналық оқытудың маңызды әдістері мен модельдеріне шолу жасалып, оларды топтастыру ұсынылады. NeurIPS 2025, ICML 2025 және ICLR 2025 сияқты алдыңғы қатарлы конференциялардағы негізгі трендтер қарастырылды. Олардың ішінде State Space Models, Offline және Counterfactual Reinforcement Learning, Federated және Continual Learning, шағын тиімді модельдер, мультимодальды жүйелер ерекше атап өтіледі. Индустриялық есептерді зерттеу нәтижесінде, efficiency-first және privacy-by-design принциптері басым болып тұрғаны байқалды. Ресурстары шектеулі орталарда, шикі деректерді жібермей ұзақ тізбектермен жұмыс істейтін архитектураларға басымдық берілді. Зерттеудің жаңалығы - өнімділік, энергия шығыны, қауіпсіздік және құпиялылық өлшемдері негізіндегі жаңа классификация моделінің жасалуы. Сондай-ақ, гибридті әдістердің басымдығын тәжірибелік тұрғыдан растау. Мұндай модельдер орталықсыз және ұзақ мерзімді жүйелерде дәлдік, жылдамдық пен құпиялылықтың теңгерімін қамтамасыз етеді. Зерттеудің мәні - әртүрлі ауқымдағы және салалардағы интеллектуалдық жүйелерді құруда модельдерді таңдау мен біріктіру бойынша нақты ұсыныстар беру.