Приобретение Знаний, Понимание Информации — CodyCross ответы
Решение этого кроссворда состоит из 8 букв длиной и начинается с буквы У
Ниже вы найдете правильный ответ на Приобретение знаний, понимание информации, если вам нужна дополнительная помощь в завершении кроссворда, продолжайте навигацию и воспользуйтесь нашей функцией поиска.
ответ на кроссворд и сканворд
Понедельник, 11 Ноября 2019 Г.
CodyCross Спорт Rруппа 160
УСВОЕНИЕ
предыдущий следующий
ты знаешь ответ ?
ответ:
CODYCROSS Спорт Группа 160 ГОЛОВОЛОМКА 1
- Что дают понюхать упавшему в обморок?
- Вратарь российской сборной на чемпионате мира 2018
- Человек, разводящий насекомых в ульях
- Её часто измеряют в километрах в час
- Парикмахерская в старину
- Самый знаменитый из рыцарей круглого стола
- Устройство алисы селезнёвой для чтения мыслей
- Персонаж чуковского муха-__
- Аксессуар для меломана в путешествии
- Курорт на кубе на полуострове икакос
- Часть руки, на которой носят часы
- Высшая социальная группа индийского общества
связанные кроссворды
- Усвоение
- Действие по глаголу усвоить
- Переработка пищи в желудке
- Усвоение
Средства компьютерной поддержки приобретения знаний
Проблема автоматизированного приобретения знаний связана с разработкой специальных информационных технологий, обеспечивающих поддержку процедур извлечения и структурирования знаний.
К настоящему времени автоматизированные системы приобретения знаний прошли в своем развитии три стадии.
На первой стадии в середине 1980-х гг. появилось первое поколение систем приобретения знаний
- создание конкретной экспертной системы;
- опустошение базы знаний;
- разработка системы приобретения знаний для нового наполнения БЗ;
- формирование базы знаний для другой экспертной системы.
На второй стадии в конце 1980-х гг. появились системы приобретения знаний второго поколения, основанные на предварительном детальном анализе предметной области и моделях, позволяющих рассматривать процедуры извлечения, структурирования и формализации знаний как процесс преобразования лингвистических знаний в другие представления и структуры.
Существенное влияние на системы второго поколения оказала психосемантика, на базе которой были созданы инструментальные средства многомерного шкалирования, факторного анализа, репертуарных решеток, логического вывода.
Третья стадия развития систем приобретения знаний (с 1990-х гг.) связана с созданием автоматизированных средств приобретения знаний. При этом структура БЗ формируется в процессе приобретения знаний, а не заранее.
Множество существующих и потенциально возможных систем приобретения знаний можно отобразить классификацией (табл. 8.6).
Таблица 8.6 -Методы и системы приобретения знаний
|
Метод приобретения знаний |
Наименование системы и авторы |
Характеристика |
|
Структурированное интервью |
RESIAS (Davis R.) ROGET (Bennet J.) SALT (Markus S. MOLE (Eshelman L.) OPAL (Muzen M.) МЕДИКС (Ларичев О.И.) |
Формирует новые понятия и правила Производит концептуальную организацию знаний для диагностических ЭС Формирует базы знаний в области конструирования методом пошагового распространения ограничений Обеспечивает контекстное приобретение знаний на основе структурированного интервью Обеспечивает формирование и наращивание БЗ экспертной системы, дающей советы по лечению онкологических больных Использует процедуры экспертной классификации для независимых свойств, признаков и их значений. Повышение эффективности экспертной классификации обеспечивается за счет применения априорно заданного отношения линейного порядка на множестве состояний |
|
Имитация консультаций |
АРИАДНА ЭСКИЗ |
Реализует метод многократного решения экспертом проблемы классификации в режиме последовательной вопросно-ответной консультации Включает набор игр для приобретения знаний, являющихся модификациями метода репертуарных решеток |
|
Интегрированные среды приобретения знаний |
AQUINAS (Boose J.) KITTEN (Shaw M.) |
Содержит набор программных средств для извлечения экспертных знаний разными методами: средства анализа репертуарных решеток с последующим преобразованием системы конструктов в базу продукционных правил; методы конструирования иерархических структур знаний; средства извлечения и представления неточных знаний; подсистемы тестирования, пополнения и коррекции базы знаний и др. Основана на построении и анализе репертуарных решеток. |
|
Приобретение знаний из текстов |
KRITON (DiderichJ.) ТАКТ (Kaplan R.) |
Выявляет процедурные знания на основе метода протокольного анализа из книг, документов, описаний, инструкций Выделяет из предварительно подготовленного текста объекты, процессы и отношения каузального характера |
|
Инструментарий прямого приобретения знаний |
SIMER + MIR (Осипов ГС.) |
Позволяет формировать модели и базы знаний предметной области с неясной структурой объектов, неполно описанным множеством свойств объектов, большим набором разнородных связей между объектами |
)
В отличие от AQUINAS данная интегрированная среда обеспечивает извлечение элементов из тестов, анализирует примеры решения задач экспертом и генерирует продукционные правилаПриобретение знаний
Приобретение знаний Информация, представленная в этом модуле, в основном резюмировано из:Джонс, П.
Х. 1989. Приобретение знаний. В: Барретт, Дж. Р.
и Д.Д. Джонс. Инженерия знаний в сельском хозяйстве.
Монография ASAE № 8, ASAE, Сент-Джозеф, Мичиган.Введение
Приобретение знаний – это процесс извлечения, структурирования и организация знаний из одного источника, обычно это люди-эксперты, поэтому его можно использовать в программном обеспечении, таком как ES. Это часто является основным препятствием в построении ES. Есть три основные тематические области, занимающие центральное место в приобретении знаний.
которые требуют рассмотрения во всех проектах ЭУ.
Во-первых, домен должен быть оценен, чтобы определить, является ли тип
знаний в предметной области подходит для ES.
Во-вторых, необходимо определить источник экспертизы.
и оценивается, чтобы гарантировать, что конкретный уровень
Знания, необходимые для проекта, предоставляются.
В-третьих, если основным источником знаний является человек,
методы приобретения знаний и участники должны быть
идентифицировано.
Теоретические соображения
ES пытается воспроизвести в программном обеспечении рассуждение/распознавание образов способности людей-экспертов, которые отличаются тем, что их конкретных знаний и специального интеллекта. ЭС должна быть эвристической и легко отличимой от алгоритмические программы и базы данных. Кроме того, ЭС должна основываться на экспертных знаниях, а не только на грамотное или умелое поведение.Домены
Часто указываются несколько функций домена для рассмотрения при определении того, подходит ли ES для конкретной проблемной области. Некоторые из этих предостережений относятся непосредственно к знаниям. приобретение. Во-первых, добросовестные эксперты, люди с общепризнанными экспертиза в данной области должна существовать. Во-вторых, среди экспертов должен быть общий консенсус относительно точность решений в области. В-третьих, специалисты в домене должны быть в состоянии сообщить детали своих методов решения проблем. В-четвертых, домен должен быть узким и четко определенным.
и решения в пределах предметной области не должны требовать здравого смысла.Эксперты
Хотя базу знаний по ЭС можно создать из ряда источников, таких как учебники, руководства и имитационные модели, знания, лежащие в основе хорошо разработанной ЭС, приходят от специалистов-людей. Хотя можно использовать несколько экспертов, идеальный ES должен основываться на знаниях одного эксперта. В свете ключевой роли эксперта предостережения при выборе а эксперта в области не удивительно. Во-первых, эксперт должен согласен с целями проекта. Во-вторых, эксперт должен уметь сотрудничать и с ним легко работать. В-третьих, необходимы хорошие речевые навыки общения. В-четвертых, эксперт должен быть готов и способен сделать требуемые временные затраты (должны быть также адекватные административная/управленческая поддержка и для этого).Техника приобретения знаний
В основе процесса лежит собеседование. Эвристическая модель предметной области обычно извлеченные из серии интенсивных, систематических собеседования, обычно длящиеся в течение из многих месяцев.
Обратите внимание, что это предполагает, что эксперт
и инженер по знаниям — не одно и то же лицо.
Как правило, лучше, чтобы эксперт и знания
инженер не может быть одним и тем же человеком, поскольку чем глубже
знаний, тем менее они способны описать свою логику.
Кроме того, в своих попытках описать свои процедуры,
эксперты склонны рационализировать свои знания, и это может быть
вводящий в заблуждение.Общие рекомендации по процессу приобретения знаний приведены ниже в приблизительном хронологическом порядке:
- Понаблюдайте за человеком, решающим настоящие проблемы.
- В ходе обсуждений определите виды данных, знаний и процедуры, необходимые для решения различных типов проблем.
- Создавайте сценарии с экспертом, который может быть связан с разными типами проблем.
- Попросите эксперта устно решить ряд задач и спросите обоснование каждого шага.
- Разработать правила на основе интервью и решить проблемы
с ними.
- Попросите эксперта изучить правила и общие положения. процедура решения проблемы.
- Сравните ответы внешних экспертов с набором сценариев полученные от эксперта проекта и ЭО.
Практические соображения
В предыдущем разделе представлена идеализированная версия того, как могут быть реализованы проекты ЭУ. В большинстве случаев вышеуказанные предложения учитываются и модифицируется в соответствии с конкретным проектом. В оставшейся части этого раздела будет описано целый ряд методов приобретения знаний, которые были успешно использованы при разработке ЭС.Операционные цели
После оценки проблемной области видно, что решение ES является подходящим и выполнимым, тогда могут быть сформулированы реалистичные цели проекта. Операционные цели ЭС должны точно определять какой уровень экспертизы должен быть у конечного продукта доставлять, кто ожидаемый пользователь и как продукт должен быть доставлен.
Если у участников нет общей концепции проекта
операционные цели, приобретение знаний затруднено.Предварительная подготовка
Предварительное обучение инженера по знаниям о предметной области может быть важный. В прошлом инженеры по знаниям часто были незнакомы с доменом. В результате процесс разработки был сильно мешает. Если инженер по знаниям имеет ограниченные знания о проблеме домен, то предварительное обучение в домене очень важно и может значительно ускорить раннее развитие ES.Документ знаний
Как только начинается разработка базы знаний, процесс должны быть хорошо задокументированы. В дополнение к учебному документу документ знаний, который кратко указать, что текущая база знаний проекта должна быть хранится. Соглашения должны быть установлены для документа, такого как сохранение правил в квазианглийском формате, с использованием стандартного доменный жаргон, дающий описательные названия правилам включая дополнительные пояснительные пункты к каждому правилу.
Правила должны быть сгруппированы в естественные подразделения и
весь документ должен поддерживаться в актуальном состоянии.Сценарии
Первой целью приобретения знаний должно быть развитие серии хорошо разработанных сценариев, которые полностью описывают виды процедур, которые проходит эксперт, прибыв при разных решениях. Если достаточно полных тематических исследований не существует, то одна цель предварительной подготовки должна состоять в том, чтобы стать таким знаком с доменом, который интервьюер может составить реалистичный сценарии. Анекдотические истории, которые можно развить в сценарии особенно полезны, потому что они часто являются примерами необычных взаимодействий на краях области. Знакомство с несколькими реалистичными сценариями может быть важным к пониманию эксперта на ранних собеседованиях и ключевых структурировать последующие интервью. Наконец, они в конечном счете необходимы для валидации система.Интервью
Эксперты, как правило, занятые люди, и интервью, проводимые в рабочая среда эксперта, вероятно, будет прервана.
Чтобы максимально увеличить доступ к эксперту и свести к минимуму перерывы в его
может быть полезно проводить встречи вне рабочего места эксперта.
Другая возможность — проводить встречи в нерабочее время.
и в выходные.
Хотя бы на первых порах аудиозаписи должны быть сделаны
интервью, потому что часто заметки, сделанные во время
интервью может быть неполным или содержать несоответствия, которые
можно уточнить, прослушав кассету.
Инженер по знаниям также должен быть готов к усталости
и соответственно ограничить количество интервью. В ранних интервью формат должен быть неструктурированным в
ощущение, что дискуссия может идти своим чередом.
Инженер по знаниям должен сопротивляться искушению
навязывать личные предубеждения тому, что говорит эксперт.
Во время ранних дискуссий экспертов часто просят описать
задачи, возникающие в домене, и идти
с помощью примеров задач, объясняющих каждый шаг.
Альтернативный или дополнительный подход просто
наблюдать за тем, как специалист решает задачи без
прерывание
или чтобы эксперт говорил вслух во время выступления
задачи с перерывом или без.
Эти процедуры являются вариантами анализа протокола.
и полезны только с экспертами, которые в основном используют
вербальные мыслительные процессы для решения проблем предметной области.
Для краткосрочных проектов первоначальные собеседования могут быть формализованы. для упрощения быстрого прототипирования. Одной из таких техник является структурированное интервью, в ходе которого эксперта просят перечислить переменные, учитываемые при принятии решения. Далее эксперт просят перечислить возможные результаты (решения) от решения изготовление. Наконец, эксперта просят связать переменные друг с другом, решения друг друга и переменные решения через правила.
Второй метод называется двадцатью вопросами.
С помощью этой техники инженер по знаниям разрабатывает несколько
сценарии, типичные для предметной области, перед собеседованием.
В начале интервью эксперт спрашивает, что
вопросы
необходимы, чтобы понять сценарий достаточно хорошо
чтобы определить решение.
Как только эксперт начинает задавать вопросы, эксперту задают
объяснить, почему задается каждый вопрос.
Когда интервьюер улавливает правило, он прерывает
и повторяет правило, чтобы убедиться, что оно правильное.
Третий метод — карточная сортировка. В этой процедуре инженер по знаниям готовит стопку карточек с типичными решения проблем в домене. Эксперта просят рассортировать карточки по некоторым характеристика, важная для решения проблемы. После каждой сортировки эксперта просят определить сортировку. переменная. После каждой сортировки эксперту предлагается повторить процесс на основе другой переменной. Обратите внимание, что этот прием обычно не так эффективен, как 2 предыдущих.
В крупных проектах более поздних собеседований ожидать не приходится
быть столь же продуктивным, как ранние интервью.
Как правило, более поздние интервью должны становиться все более структурированными.
и следовать циклическому образцу, где биты знаний
выявляются, документируются и тестируются.
На этом этапе приобретения знаний интервьюер
должны начать методично раскрывать более тонкие аспекты
знаний. Как правило, этот процесс основан на сценариях.
Модифицируя сценарии различными способами, интервьюер
может проверить чувствительность эксперта.
Во время интервью полезно работать у доски. гибко записывать и упорядочивать точную фразеологию правил или другие представления. Также может быть полезно установить правила записи для использование, такое как цветовое кодирование различных аспектов правила и использование флаги, чтобы отметить и отложить рассмотрение важных но периферийные детали.
Структурированные интервью должны направлять ход встречи
для достижения конкретных целей, определенных заранее.
Например, когда-то прототипное знание
база разработана, можно попросить эксперта оценить
это построчно.
Другие менее очевидные структуры могут быть наложены
на интервью, например, попросить эксперта выполнить задание
с ограниченной информацией или в течение ограниченного периода времени.
Даже эти структурированные интервью могут отклоняться от
предполагаемые цели сеанса.
Иногда такие отклонения показывают тонкости в экспертной оценке.
процедуры, а в другое время собеседование просто
отвлекается, требуя от инженера по знаниям
перенаправить сеанс.
Анкеты
Когда необходима конкретная информация, анкета может иногда эффективно использовать. Анкеты, как правило, используется в сочетании с другими методами, такими как интервью.Деревья решений
Деревья решений широко признаны полезными инструментами для инженер по знаниям в прототипировании представлений знаний. Кроме того, они могут быть полезны для получения знаний. на нескольких разных уровнях. Некоторые инженеры по знаниям обнаружили, что эксперты могут более легко относиться к деревьям решений, чем к правилам.Разработка правил
Хотя сложные методы представления могут в конечном итоге правила, как правило, легче использовать для характеристики знания в процессе приобретения знаний.
Прототипы правил должны быть разработаны как можно скорее
по возможности служить координационным центром для направления
течение процесса приобретения знаний.
Исходная база знаний может быть сформирована из письменных
материалов или из примеров дел, описанных экспертом
во время ранних неструктурированных интервью.
Исходные правила следует рассматривать как приближения
и их формулировки должны быть общими, чтобы не оказывать давления на
эксперт.
Поскольку во время интервью описываются дополнительные случаи, правило
базу можно расширить.
Как только начнет развиваться стабильная база правил, она может обеспечить
обратная связь для структурирования интервью.
Первоначально правила и процедуры можно проследить вручную
с экспертом, обдумывающим каждый шаг.
Тот же шаблон отслеживания правил должен продолжаться
как только версия базы знаний будет разработана на компьютере
и его частое использование должно стать частью процесса.Выводы
Признание центральной роли приобретения знаний в развитие ЭС является неизбежным условием любой проект инженерии знаний.
Если домены определены и
эксперты, выбранные с учетом этого,
шансы проекта на успех будут значительно увеличены.
После определения подходящего домена и кооператива,
найден доступный эксперт с необходимой выносливостью, то
изложены практические подходы к приобретению знаний
должно помочь.Есть несколько моментов, которые заслуживают особого внимания:
- Проекты должны быть хорошо спланированы. Инженер по знаниям несет ответственность за первоначальное определение явных операционных цели, которые согласуются с ресурсами, доступными для проект. В начале собеседования цель проекта и роли участников должны быть тщательно обсуждены. Обсуждение должно привести к общему мнению о том, что ожидал в конечном продукте, кем должны быть его пользователи и как это должно быть доставленным. По мере развития проекта операционные цели следует регулярно пересматривать.
- Процесс приобретения знаний должен быть тщательно
планируется, чтобы соответствовать требованиям проекта
эксперт домена. Например, временные рамки, которые позволяют
для необходимого предварительного обучения, неструктурированного собеседования
и можно разработать этапы структурированного интервью.
Процедуры документации, которые будут использоваться во время
проект должен быть определен.
- Конкретные интервью или мероприятия по сбору знаний должны планироваться для достижения конкретных целей. Целью предварительной подготовки может быть выявление несколько реалистичных сценариев и во время первого неструктурированных интервью одной из целей может быть разработка глоссарий экспертной терминологии. Позже цели могут состоять в том, чтобы получить определенные биты информации для объяснения очевидных расхождений. При планировании индивидуальных интервью инженер по знаниям следует попытаться получить явную обратную связь.
Например, временные рамки, которые позволяют
для необходимого предварительного обучения, неструктурированного собеседования
и можно разработать этапы структурированного интервью.
Процедуры документации, которые будут использоваться во время
проект должен быть определен. Независимо от его размера или предполагаемого применения,
нельзя избежать процесса приобретения знаний.
Признание этого — первый шаг
к успешной разработке функциональной ЭС.
Что такое приобретение знаний?: объяснение терминов ИИ
Что такое приобретение знаний?
В искусственном интеллекте получение знаний — это процесс сбора, выбора и интерпретации информации и опыта для создания и поддержания знаний в определенной области. Это ключевой компонент машинного обучения и систем, основанных на знаниях.
Существует множество различных методов получения знаний, включая системы, основанные на правилах, деревья решений, искусственные нейронные сети и системы нечеткой логики. Наиболее подходящий метод для данного приложения зависит от характера проблемы и типа доступных данных.
Системы, основанные на правилах, представляют собой простейшую форму систем, основанных на знаниях. Они используют набор правил или эвристик для принятия решений. Деревья решений — еще один распространенный метод, в котором для принятия решения используется ряд операторов if-then-else.
Искусственные нейронные сети представляют собой более сложную форму системы, основанной на знаниях, которая имитирует способ обучения человеческого мозга.
Они могут учиться на данных и делать прогнозы на основе этих данных. Системы нечеткой логики — это еще один тип сложных систем, основанных на знаниях, которые используют теорию нечетких множеств для принятия решений.
Наиболее важной частью приобретения знаний является интерпретация информации. Здесь требуется человеческая экспертиза. Машины не могут интерпретировать информацию так, как это могут делать люди. Они могут понять данные только в том случае, если они представлены определенным образом.
Людям необходимо выбирать правильные данные и опыт для создания знаний. Им также необходимо правильно интерпретировать эти данные. Здесь может помочь искусственный интеллект. Системы искусственного интеллекта могут автоматизировать процесс получения знаний, делая его более быстрым и точным.
Каковы цели приобретения знаний?
В искусственном интеллекте получение знаний — это процесс сбора, выбора и интерпретации информации, которая может быть использована для решения проблем.
Целью приобретения знаний является сокращение времени и усилий, необходимых для решения проблем, и повышение качества решений.
Одна из проблем при приобретении знаний заключается в том, что часто трудно понять, какая информация имеет отношение к рассматриваемой проблеме. Еще одна проблема заключается в том, что процесс приобретения знаний может быть трудоемким и дорогостоящим.
Несмотря на эти проблемы, приобретение знаний является неотъемлемой частью искусственного интеллекта. Собирая и интерпретируя информацию, искусственный интеллект может выявлять закономерности и взаимосвязи, которые людям было бы трудно обнаружить. Это позволяет искусственному интеллекту решать задачи более эффективно и результативно.
Каковы методы приобретения знаний?
Существует несколько методов получения знаний в области ИИ:
1. Экспертные системы: в этом методе эксперты в определенной области предоставляют компьютерной системе правила и знания, которые затем можно использовать для принятия решений или решения проблем в этот домен.
2. Обучение на примерах: это распространенный метод, используемый в машинном обучении, когда системе предоставляется набор обучающих данных, и она «учится» на этих примерах, чтобы обобщать новые данные.
3. Обработка естественного языка. Это метод извлечения знаний из текстовых данных с использованием таких методов, как анализ текста и извлечение информации.
4. Семантическая сеть. Семантическая сеть — это способ представления знаний в Интернете с использованием таких стандартов, как RDF и OWL, которые могут обрабатываться компьютерами.
5. Представление знаний и рассуждения: это метод представления знаний формальным образом с использованием логики или других формализмов, которые затем можно использовать для автоматизированных рассуждений.
Каковы проблемы приобретения знаний?
Одной из ключевых задач в области ИИ является приобретение знаний, то есть получение правильных данных и информации для обучения моделей ИИ, чтобы они были эффективными.
Это может быть проблемой по ряду причин.
Во-первых, получение данных может быть дорогостоящим. В некоторых случаях может потребоваться покупка данных у сторонних поставщиков. Это может быть значительными затратами, особенно для малого бизнеса или стартапов.
Во-вторых, данные могут быть труднодоступны. В некоторых случаях может потребоваться сбор данных вручную. Это может занять много времени и денег.
В-третьих, данные могут быть зашумлены. То есть он может содержать ошибки или быть неполным. Это может затруднить эффективное обучение моделей ИИ.
В-четвертых, данные могут быть необъективными. То есть он может быть искажен в пользу определенных результатов. Это может привести к тому, что модели ИИ будут неэффективными или будут давать несправедливые результаты.
Наконец, данные могут быть динамическими. То есть он может меняться со временем. Это может затруднить обновление моделей ИИ.
Это лишь некоторые из проблем, которые могут быть связаны с приобретением знаний в области ИИ.
Преодоление этих проблем необходимо для разработки эффективных моделей ИИ.
Какова роль приобретения знаний в ИИ?
В ИИ получение знаний — это процесс получения знаний из источников данных и последующего использования этих знаний для повышения производительности систем ИИ. Этот процесс можно использовать для повышения точности прогнозов, сделанных системами ИИ, или для того, чтобы помочь им быстрее освоить новые задачи.
Одним из наиболее важных аспектов приобретения знаний является выбор правильных источников данных. Это связано с тем, что качество данных, которые системы ИИ используют для обучения, имеет решающее значение для производительности системы. Например, если система искусственного интеллекта пытается научиться идентифицировать объекты на изображениях, ее необходимо будет обучить на наборе данных высококачественных изображений.
После того, как данные собраны, их необходимо обработать и преобразовать в формат, который может использоваться системами ИИ.
Этот процесс известен как проектирование признаков, и он имеет решающее значение для успеха систем ИИ. После обработки данных их можно использовать для обучения моделей ИИ.
Обучение ИИ-моделей — сложный процесс, и важно правильно подобрать алгоритм для поставленной задачи. Существует широкий спектр различных алгоритмов, которые можно использовать для обучения моделей ИИ, и каждый из них имеет свои сильные и слабые стороны.
После обучения модели ИИ ее можно использовать в реальной среде. Именно здесь приобретение знаний действительно может помочь повысить производительность систем ИИ. Благодаря постоянному мониторингу данных, генерируемых системой, приобретение знаний может помочь определить области, в которых система может быть улучшена.
В целом получение знаний является жизненно важной частью ИИ. Тщательно выбирая источники данных, обрабатывая эти данные, а затем используя их для обучения моделей ИИ, приобретение знаний может помочь повысить производительность систем ИИ.
Что такое приобретение знаний?
В искусственном интеллекте получение знаний — это процесс сбора, выбора и интерпретации информации и опыта для создания и поддержания знаний в определенной области. Это ключевой компонент машинного обучения и систем, основанных на знаниях.
Существует множество различных методов получения знаний, включая системы, основанные на правилах, деревья решений, искусственные нейронные сети и системы нечеткой логики. Наиболее подходящий метод для данного приложения зависит от характера проблемы и типа доступных данных.
Системы, основанные на правилах, являются простейшей формой систем, основанных на знаниях. Они используют набор правил или эвристик для принятия решений. Деревья решений — еще один распространенный метод, в котором для принятия решения используется ряд операторов if-then-else.
Искусственные нейронные сети представляют собой более сложную форму системы, основанной на знаниях, которая имитирует способ обучения человеческого мозга.
Они могут учиться на данных и делать прогнозы на основе этих данных. Системы нечеткой логики — это еще один тип сложных систем, основанных на знаниях, которые используют теорию нечетких множеств для принятия решений.
Наиболее важной частью приобретения знаний является интерпретация информации. Здесь требуется человеческая экспертиза. Машины не могут интерпретировать информацию так, как это могут делать люди. Они могут понять данные только в том случае, если они представлены определенным образом.
Людям необходимо выбирать правильные данные и опыт для создания знаний. Им также необходимо правильно интерпретировать эти данные. Здесь может помочь искусственный интеллект. Системы искусственного интеллекта могут автоматизировать процесс получения знаний, делая его более быстрым и точным.
Каковы цели приобретения знаний?
В искусственном интеллекте получение знаний — это процесс сбора, выбора и интерпретации информации, которая может быть использована для решения проблем.
Целью приобретения знаний является сокращение времени и усилий, необходимых для решения проблем, и повышение качества решений.
Одна из проблем при приобретении знаний заключается в том, что часто трудно понять, какая информация имеет отношение к рассматриваемой проблеме. Еще одна проблема заключается в том, что процесс приобретения знаний может быть трудоемким и дорогостоящим.
Несмотря на эти проблемы, приобретение знаний является неотъемлемой частью искусственного интеллекта. Собирая и интерпретируя информацию, искусственный интеллект может выявлять закономерности и взаимосвязи, которые людям было бы трудно обнаружить. Это позволяет искусственному интеллекту решать задачи более эффективно и результативно.
Каковы методы приобретения знаний?
Существует несколько методов получения знаний в области ИИ:
1. Экспертные системы: в этом методе эксперты в определенной области предоставляют компьютерной системе правила и знания, которые затем можно использовать для принятия решений или решения проблем в этот домен.
2. Обучение на примерах: это распространенный метод, используемый в машинном обучении, когда системе предоставляется набор обучающих данных, и она «учится» на этих примерах, чтобы обобщать новые данные.
3. Обработка естественного языка: это метод извлечения знаний из текстовых данных с использованием таких методов, как анализ текста и извлечение информации.
4. Семантическая сеть. Семантическая сеть — это способ представления знаний в Интернете с использованием таких стандартов, как RDF и OWL, которые могут обрабатываться компьютерами.
5. Представление знаний и рассуждения. Это метод представления знаний в формальной форме с использованием логики или других формализмов, которые затем можно использовать для автоматизированных рассуждений.
Каковы проблемы приобретения знаний?
Одной из ключевых проблем в области ИИ является получение знаний, то есть получение правильных данных и знаний для обучения моделей ИИ, чтобы они были эффективными.
Это может быть проблемой по ряду причин.
Во-первых, получение точных и репрезентативных данных может быть затруднено. Например, если вы обучаете модель ИИ распознавать объекты на изображениях, вам нужен большой набор данных изображений, включающий широкий спектр объектов, условий освещения и фона. Найти такой набор данных или создать его самостоятельно может быть сложно.
Во-вторых, даже если у вас есть хороший набор данных, может быть трудно извлечь из него правильные знания. Например, если вы обучаете модель распознавать лица на изображениях, вам нужно каким-то образом представить знания о том, что такое лицо, в форме, понятной модели ИИ. Это может быть трудной задачей даже для людей, не говоря уже о машинах.
В-третьих, даже если у вас есть правильные данные и вы можете извлечь из них нужные знания, получение этих знаний может быть медленным и трудным процессом. Например, если вы обучаете модель распознавать объекты на изображениях, модель должна «учиться», просматривая множество изображений и постепенно наращивая свои знания.
Этот процесс может занять много времени и вычислительной мощности.
В-четвертых, после того, как вы приобрели знания, может быть трудно поддерживать их в актуальном состоянии. Например, если вы обучаете модель распознавать лица на изображениях, модель должна быть способна адаптироваться по мере появления новых типов лиц (например, разных рас, возрастов, полов). Это может оказаться сложной задачей, так как модель необходимо постоянно «переобучать» на новых данных.
В целом получение знаний является ключевой проблемой в области ИИ, и решить ее бывает непросто. Однако важно помнить, что ИИ постоянно развивается, и постоянно разрабатываются новые методы и техники, которые могут помочь решить эти проблемы.
Какова роль приобретения знаний в ИИ?
В ИИ получение знаний — это процесс получения знаний из источников данных и последующего использования этих знаний для повышения производительности систем ИИ. Этот процесс можно использовать для повышения точности прогнозов, сделанных системами ИИ, или для того, чтобы помочь им быстрее освоить новые задачи.
Одним из наиболее важных аспектов приобретения знаний является выбор правильных источников данных. Это связано с тем, что качество данных, которые системы ИИ используют для обучения, имеет решающее значение для производительности системы. Например, если система искусственного интеллекта пытается научиться идентифицировать объекты на изображениях, ее необходимо будет обучить на наборе данных высококачественных изображений.
После того, как данные собраны, их необходимо обработать и преобразовать в формат, который может использоваться системами ИИ. Этот процесс известен как проектирование признаков, и он имеет решающее значение для успеха систем ИИ. После обработки данных их можно использовать для обучения моделей ИИ.
Существует множество различных типов моделей ИИ, и каждая из них имеет свои сильные и слабые стороны. Тип используемой модели будет зависеть от задачи, которую пытается обучить система ИИ. Например, если система искусственного интеллекта пытается научиться идентифицировать объекты на изображениях, может использоваться сверточная нейронная сеть (CNN).
