Данные и знания: определение

1.

2.

ПРЕЗЕНТАЦИЯ НА ТЕМУ
ДАННЫЕ И ЗНАНИЯ
Подготовил
Ишимов Нугмед
Студент группы 21ПГ(с)ГС

3.

ДАННЫЕ И ЗНАНИЯ
Данные и знания – это два основных понятия, которые
тесно связаны друг с другом в контексте искусственного
интеллекта. Понимание этих терминов является важным
для понимания работы и применения ИИ.
Важно отметить, что данные и знания взаимосвязаны и
взаимозависимы. Данные могут быть использованы для
получения знаний, а знания могут быть использованы для
анализа и интерпретации данных. Без данных знания не
могут быть получены, а без знаний данные не могут быть
полностью поняты и использованы.

4.

ДАННЫЕ И ЗНАНИЯ:
ОПРЕДЕЛЕНИЕ
Данные – это информация, полученная в результате наблюдений или
измерений отдельных свойств (атрибутов), характеризующих объекты,
процессы и явления предметной области.
Знание– форма существования и систематизации результатов
познавательной деятельности человека. Знание помогает людям
рационально организовывать свою деятельность и решать различные
проблемы, возникающие в ее процессе; субъективный образ
объективной реальности, то есть адекватное отражение внешнего и
внутреннего мира в сознании человека в форме представлений,
понятий, суждений, теорий.

5.

ОТЛИЧИЕ ЗНАНИЯ ОТ
ДАННЫХ
Знания от данных отличаются рядом свойств:
• Ÿ
внутренняя интерпретируемость; Ÿ
• структурированность; Ÿ
• связность; Ÿ
• семантическая метрика; Ÿ
• активность.

6.

7.

КЛАССИФИКАЦИЯ МОДЕЛЕЙ
ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
Для хранения данных используются базы данных (для них
характерны большой объем и относительно небольшая
удельная стоимость информации). База знаний – основа
любой интеллектуальной системы, где знания описаны на
некотором языке представления знаний, приближенном к
естественному.
Сегодня
знания
приобрели
чисто
декларативную форму, то есть знаниями считаются
предложения, записанные на языках представления знаний,
приближенных к естественному языку и понятных
неспециалистам.

8.

Базы знаний базируются на моделях представления знаний,
подобно базам данных, которые основаны на моделях
представления
данных
(иерархической,
сетевой,
реляционной, постреляционной и т.д.).
При представлении знаний в памяти интеллектуальной
системы традиционные языки, основанные на численном
представлении данных, являются неэффективными. Для
этого используются специальные языки представления
знаний, основанные на символьном представлении данных.
Они делятся на типы по формальным моделям
представления знаний. Наиболее часто используется на
практике классификация моделей представления знаний.

9.

МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ
ЗНАНИЙ ЗНАНИЙ
Детерминированные модели
• Фреймы
• Логико-алгебраические
• Сетевые
• Продукционные
Мягкие
• Нечеткие системы
• Нейронные сети
• Эволюционные модели
• Гибридные системы

10.

С МОДЕЛИРОВАНИЕМ ЗНАНИЙ СВЯЗАНА
ПРОБЛЕМА ВЫБОРА ЯЗЫКА ПРЕДСТАВЛЕНИЯ. В
ЦЕЛЯХ КЛАССИФИКАЦИИ МОДЕЛЕЙ
ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ ВЫДЕЛЯЕТСЯ ДЕВЯТЬ
КЛЮЧЕВЫХ ТРЕБОВАНИЙ К МОДЕЛЯМ ЗНАНИЙ
1)Общность (универсальность)
2)Наглядность представления знаний
3)Однородность
4)Реализация в модели свойства активности знаний
5)Открытость
6)Возможность отражения структурных отношений объектов
предметной области
7)Наличие механизма «проецирования» знаний на систему
семантических шкал
8)Возможность оперирования нечеткими знаниями
9)Использование многоуровневых представлений (данные, модели,
метамодели, метаметамодели и т.д.)

11.

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ