Reprezentowanie wiedzy w systemach inteligentnych - wykład

Nasza ocena:

3
Pobrań: 21
Wyświetleń: 567
Komentarze: 0
Notatek.pl

Pobierz ten dokument za darmo

Podgląd dokumentu
Reprezentowanie wiedzy w systemach inteligentnych - wykład - strona 1 Reprezentowanie wiedzy w systemach inteligentnych - wykład - strona 2 Reprezentowanie wiedzy w systemach inteligentnych - wykład - strona 3

Fragment notatki:

REPREZENTOWANIE WIEDZY W
SYSTEMACH INTELIGENTNYCH
CZĘŚĆ I
1. Istota i metody reprezentowania wiedzy
2. Podstawowe i deklaratywne metody
reprezentowania wiedzy
[3. Reprezentowanie wiedzy w postaci reguł i ram
4. Reprezentowanie wiedzy niepewnej i rozmytej]
1. Istota i metody reprezentowania wiedzy (RW)
- cykl życia SE jako przykładu SI
Cykl życia systemu:
I. Identyfikacja
II. Modelowanie
III. Projektowanie
IV. Implementowanie
V. Rozwój
A. IDENTYFIKACJA
PROBLEMU
B. POZYSKIWANIE
WIEDZY
C. REPREZENTOWANIE
WIEDZY
D. IMPLEMENTOWANIE
SYSTEMU Z BAZĄ WIEDZY
1. Istota i metody reprezentowania wiedzy
- przykład reprezentacji wiedzy
Anything
AbstractObjects
Sets
Numbers
Categories
RepresentationalObjects
Sentences
Source: Russell and Norvig, 2003
Measurements
GeneralizedEvents
Intervals Places PhysicalObjects
Moments
Things
Processes
Stuff
1. Istota reprezentowania wiedzy
- specyfika wiedzy dotyczącej zarządzania
Podstawowe właściwości:
 złożone i wielopoziomowe
struktury informacyjne = wiedzy
 probabilistyczna natura procesów
decyzyjnych
 otwartość struktur zarządzania
 dynamika składowych systemu
zarządzania
1. Istota i metody reprezentowania
wiedzy - rozważania ogólne
Wiedza = struktury danych + procedury
interpretacyjne:
Typologia wiedzy według C. Junga:
wrażenia
Sztuczna
inteligencja
uczucia
intuicja
Wiedza
formalizowana
 BW
myślenie
1. Istota i metody reprezentowania wiedzy –
charakterystyka SE jako przykładu SI
 cel - ekspertyza
 ograniczenie do problemów rozwiązywalnych
 oddzielenie BW od modułu sterującego
 korzystanie z wiedzy eksperta
 odwzorowanie wiedzy jako symboli
 wykorzystywanie heurystyk
 realizacja zadań w różnych warunkach (np.: wiedza
niepewna i niekompletna)
1. Istota i metody reprezentowania wiedzy –
środowiska SE
Środowisko konsultacji
Użytkownik
Interfejs
użytkownika
Rekomendowane
działania
Środowisko rozwoju
Baza wiedzy:
Problem,
fakty
fakty i reguły
Moduł
objaśnień
Odwzorowanie
wiedzy
Maszyna wnioskująca
Obszar roboczy:
plan, rozwiązanie
Środowiska SE
E. Turban
Doskonalenie
wiedzy
Inżynier
wiedzy
Ekspert
dziedzinowy
1. Istota i metody reprezentowania wiedzy –
proces odwzorowania
pozyskiwanie
Wiedza
dziedzinowa
Model
wiedzy
reprezentowanie
Baza
wiedzy
1. Istota i metody reprezentowania wiedzy –
cele, decyzje i metody
?
1. Istota i metody reprezentowania wiedzy –
uczestnicy
Ekspert dziedzinowy:
 posiada wiedzę dziedzinową
 potrafi rozwiązywać problemy
 jest w stanie wyrazić posiadaną wiedzę
 jest dostępny
Inżynier wiedzy:
 posiada umiejętności dotyczące inżynierii
wiedzy
 potrafi komunikować się
 umie budować systemy ekspertowe
Użytkownik:
 pomaga definiować interfejs z systemem BW
 uczestniczy w procesie pozyskiwania wiedzy
 pomaga w rozwoju SE
1. Istota i metody reprezentowania wiedzy –
transformacje wiedzy
Wiedza dziedzinowa - źródłowa
Wiedza wyartykułowana przez
eksperta - werbalna
Wiedza nabyta przez inżyniera
wiedzy - pozyskana
Wiedza

(…)

… średnią powyżej 4
adres
wykształcenie
Student
specjalizacja
uzyskał
Katowice
licencjat
informatyka
średnią >4
2. Podstawowe i deklaratywne metody
reprezentowania wiedzy : O-A-W - Sphinx
// SERWER
konfiguracja_serwera :
single no
val oneof { "płyta główna 386dx 40 mhz",
"płyta główna 486sx 25 mhz",
"płyta główna 486dx 33 mhz",
"płyta główna 486dx2 66 mhz",
"płyta główna 486dx4 100 mhz",
"płyta główna Pentium 90 mhz",
"dysk twardy o pojemności 540 MB",
"dysk twardy o pojemności 1 GB",
"dysk twardy o pojemności 2 GB",
2. Podstawowe i deklaratywne metody
reprezentowania wiedzy: O-A-W podsumowanie
Reprezentacja O-A-W jest techniką
wspomagającą inne techniki RW
 O-A-W - umożliwia przedstawienie
faktów rzeczywistych i wyrażanych z
określonym poziomem wiarygodności
 Procesy wnioskowania umożliwiają…
…)=
Agnieszka; prodziekani (Andrzej, Maciej)
◦ operacje: AND, OR, NOT, IMPLIES
kwantyfikatory: ogólny  oraz egzystencjalny 
 X applies(X,stypendium)
(student, Y)
X applies
2. Podstawowe i deklaratywne metody
reprezentowania wiedzy : obiektatrybut-wartość (O-A-W) - założenia
Cel: reprezentowanie wiedzy za
pośrednictwem zdań opisujących
obiekty
 O-A-W: jest techniką RW
wykorzystującą pojęcie obiektu…
… : przykłady ss
Elementy sieci:
 węzły  kategorie typów: pojęcia, zdarzenia,
charakterystyki i wartości
 łuki  role węzłów: asercje, konkretyzacje, relacje
binarne
Klient
zakwalifikowany jako
oczekuje
dobry
promocji
często kupuje
wysokie obroty
2. Podstawowe i deklaratywne metody
reprezentowania wiedzy : przykłady ss
Firma
dysponuje
Oddział
jest
XXX sp. z o.o.
ma
klientów
jest
150 dziennie
2. Podstawowe i deklaratywne
metody reprezentowania wiedzy :
zastosowania ss
Pytania dotyczące:
 Własności
obiektów (Has-a)
 Związków między
obiektami (Is-a)
 Struktury
obiektów (Part-of)
 Zdarzeń
zarejestrowanych
w sieci (Asercje)
2. Podstawowe i deklaratywne
metody reprezentowania wiedzy:
właściwości ss






graficzna forma przemawiająca do
wyobraźni, oddająca intuicję
zależności pojęć i słów
brak formalnych…
Pentium 90 mhz",
"dysk twardy o pojemności 540 MB",
"dysk twardy o pojemności 1 GB",
"dysk twardy o pojemności 2 GB",
2. Podstawowe i deklaratywne metody
reprezentowania wiedzy: O-A-W podsumowanie
Reprezentacja O-A-W jest techniką
wspomagającą inne techniki RW
 O-A-W - umożliwia przedstawienie
faktów rzeczywistych i wyrażanych z
określonym poziomem wiarygodności
 Procesy wnioskowania umożliwiają…
... zobacz całą notatkę

Komentarze użytkowników (0)

Zaloguj się, aby dodać komentarz