Мышление человека. 2

Прогнозирование – предсказание последствий некоторых событий или явлений на основании имеющихся данных. Прогнозирующие ЭС выводят вероятные следствия из заданных ситуаций. Для этого обычно используется параметрическая динамическая модель, в которой значения параметров подгоняются под заданную ситуацию. Выводимые из этой модели следствия составляют основу для прогноза с вероятностными оценками предсказание погоды – система WILLARD, PLANT, оценка будущего урожая – система PLANT). Обучение – использование компьютера для обучения какой-либо дисциплине или предмету. Системы обучения диагностируют ошибки при изучении дисциплины и с помощью компьютера подсказывают правильные решения. Вначале формируются знания об ученике и его характерных ошибках, затем в работе эти знания помогают оценивать ошибки обучаемых и найти средства для их ликвидации. ЭС такого типа имеют развитый интерфейс общения с учеником (обучение языку программирования – учитель ЛИСП). Поддержка принятия решения – это совокупность процедур, обеспечивающая лицо, принимающее решение, необходимой информацией и рекомендациями, облегчающими процесс принятия решения. ЭС помогают специалистам сформировать нужную альтернативу среди множества вариантов выбора при принятии ответственных решений (выход фирмы из кризисной ситуации – CRYSIS).


27) В основе технологии проектирования ЭС лежат шесть основных этапов, включающих идентификацию, концептуализацию, формализацию, выполнение, тестирование и опытную эксплуатацию.


28) Машинное обучение (machine learning - ML) — это раздел искусственного интеллекта, процесс, в ходе которого вычислительная система обрабатывает большое число примеров, выявляет закономерности и использует их, чтобы прогнозировать характеристики новых данных. Основная задача машинного обучения – восстановление заранее неизвестной зависимости по выборке, составленной из пар «вход-выход». Схема машинного обучения


29) Признак – это некоторое количественное измерение, характеристика объекта произвольной природы. Совокупность признаков, относящихся к одному образу, называется вектором признаков. Считается, что каждому образу ставится в соответствие единственное значение вектора признаков и наоборот: каждому значению вектора признаков соответствует единственный образ объекта. На этапе предварительного анализа реализуется генерация и селекция признаков: отбор признаков, которые с достаточной полнотой описывают объект исследования (генерация), выбор наиболее информативных признаков (селекция).