Интеллектуальные системы и технологии. Итоговый тест

Аналоговая модель —

• не выглядит как реальная система, но повторяет ее поведение.
• воспроизводит простой «снимок» (или «слепок») ситуации.
• используются для оценки сценариев, которые меняются во времени.
• наименее абстрактная модель — является физической копией системы, обычно в отличном от оригинала масштабе

Фактически инженерия знаний:

• обеспечить создание единых инструментальных (языковых) средств, успешно и эффективно реализующих методы доступа к информации и обработки ее, типичные и для искусственного интеллекта и для технологии баз данных, и не зависящие от того, где эта информация размещается.
• методология ЭС, которая охватывает методы добычи, анализа и выражения в правилах знаний экспертов.
• обеспечить ряд средств, представленных в основном в технологии баз данных, но приспособленных к требованиям СУБЗ
• совокупность моделей, методов и технических приемов, нацеленных на создание систем, которые предназначены для решения проблем с использованием знаний.

Системы интерпретации:

• включают прогнозирование погоды, демографические предсказания, экономическое прогнозирование, оценки урожайности, а также военное, маркетинговое и финансовое прогнозирование
• выявляют описания ситуации из наблюдений.
• специализируются на задачах планирования, например, такой как автоматическое программирование.
• сравнивают наблюдения поведения системы со стандартами, которые представляются определяющими для достижения цели.

Динамическая математическая модель:

• упрощенное представление или абстракция действительности.
• используются для оценки сценариев, которые меняются во времени.
• наименее абстрактная модель — является физической копией системы, обычно в отличном от оригинала масштабе
• воспроизводит простой «снимок» (или «слепок») ситуации.

Системы предсказания:

• сравнивают наблюдения поведения системы со стандартами, которые представляются определяющими для достижения цели
• включают прогнозирование погоды, демографические предсказания, экономическое прогнозирование, оценки урожайности, а также военное, маркетинговое и финансовое прогнозирование.
• специализируются на задачах планирования, например, такой как автоматическое программирование.
• выявляют описания ситуации из наблюдений.

Основные категории моделей для различных ситуаций принятия решений:

• Имитационное моделирование
• Визуальное моделирование и имитация
• Оптимизация с использованием математического программирования
• Эвристическое программирование
• все перечисленное
• Решения с несколькими альтернативами

Интеллектуальный анализ данных или Data Mining:

• информация, которая организована и проанализирована с целью сделать ее понятной и применимой для решения задачи или принятия решений.
• оперативная обработка транзакций
• термин, используемый для описания открытия знаний в базах данных, выделения знаний, изыскания данных, исследования данных, обработки образцов данных, очистки и сбора данных; здесь же подразумевается сопутствующее ПО.
• оперативная обработка транзакций

Статическая математическая модель:

• упрощенное представление или абстракция действительности.
• используются для оценки сценариев, которые меняются во времени.
• наименее абстрактная модель — является физической копией системы, обычно в отличном от оригинала масштабе.
• воспроизводит простой «снимок» (или «слепок») ситуации.

Модельный процессор обычно реализует следующие действия:

• подтверждение и интерпретация инструкций моделирования, поступающих от диалогового компонента системы и проведение их в систему управления моделями
• интеграция модели, т.е. совмещение операций нескольких моделей, когда это необходимо
• все перечисленные
• исполнение модели, т.е. процесс управления текущим прогоном или реализацией модели

Инженерия знаний представляет собой:

• совокупность моделей, методов и технических приемов, нацеленных на создание систем, которые предназначены для решения проблем с использованием знаний.
• обеспечить создание единых инструментальных (языковых) средств, успешно и эффективно реализующих методы доступа к информации и обработки ее, типичные и для искусственного интеллекта и для технологии баз данных, и не зависящие от того, где эта информация размещается.
• обеспечить ряд средств, представленных в основном в технологии баз данных, но приспособленных к требованиям СУБЗ
• методология ЭС, которая охватывает методы добычи, анализа и выражения в правилах знаний экспертов.

База знаний:

• обширное, специфическое знание для решения задачи, извлеченное из обучения, чтения и опыта.
• знания, необходимые для понимания, формулирования и решения задач.
• система, которая использует человеческие знания, встраиваемые в компьютер, для решения задач, которые обычно требуют человеческой экспертизы.
• минимальные структуры информации, не¬обходимые для представления класса объектов, явлений или процессов

Цель интеграции для разработчиков интеллектуальных систем:

• обеспечить создание единых инструментальных (языковых) средств, успешно и эффективно реализующих методы доступа к информации и обработки ее, типичные и для искусственного интеллекта и для технологии баз данных, и не зависящие от того, где эта информация размещается.
• обеспечить ряд средств, представленных в основном в технологии баз данных, но приспособленных к требованиям СУБЗ.
• совокупность моделей, методов и технических приемов, нацеленных на создание систем, которые предназначены для решения проблем с использованием знаний
• методология ЭС, которая охватывает методы добычи, анализа и выражения в правилах знаний экспертов.

Физическая модель —

• используются для оценки сценариев, которые меняются во времени.
• упрощенное представление или абстракция действительности
• воспроизводит простой «снимок» (или «слепок») ситуации.
• наименее абстрактная модель — является физической копией системы, обычно в отличном от оригинала масштабе.

Модель —

• воспроизводит простой «снимок» (или «слепок») ситуации.
• упрощенное представление или абстракция действительности.
• используются для оценки сценариев, которые меняются во времени.
• наименее абстрактная модель — является физической копией системы, обычно в отличном от оригинала масштабе

Цель интеграции для администраторов БЗ:

• обеспечить создание единых инструментальных (языковых) средств, успешно и эффективно реализующих методы доступа к информации и обработки ее, типичные и для искусственного интеллекта и для технологии баз данных, и не зависящие от того, где эта информация размещается.
• обеспечить ряд средств, представленных в основном в технологии баз данных, но приспособленных к требованиям СУБЗ.
• совокупность моделей, методов и технических приемов, нацеленных на создание систем, которые предназначены для решения проблем с использованием знаний
• методология ЭС, которая охватывает методы добычи, анализа и выражения в правилах знаний экспертов.

OLAP — Online Analytical Processing:

• оперативная аналитическая обработка
• оперативная обработка транзакций
• термин, используемый для описания открытия знаний в базах данных, выделения знаний, изыскания данных, исследования данных, обработки образцов данных, очистки и сбора данных; здесь же подразумевается сопутствующее ПО
• информация, которая организована и проанализирована с целью сделать ее понятной и применимой для решения задачи или принятия решений.

Системы диагностики:

• выявляют описания ситуации из наблюдений.
• включают диагностику в медицине, электронике, механике и программном обеспечении.
• сравнивают наблюдения поведения системы со стандартами, которые представляются определяющими для достижения цели
• специализируются на задачах планирования, например, такой как автоматическое программирование.

Экспертиза:

• минимальные структуры информации, необходимые для представления класса объектов, явлений или процессов
• обширное, специфическое знание для решения задачи, извлеченное из обучения, чтения и опыта.
• знания, необходимые для понимания, формулирования и решения задач.
• система, которая использует человеческие знания, встраиваемые в компьютер, для решения задач, которые обычно требуют человеческой экспертизы.

Экспертная система:

• минимальные структуры информации, необходимые для представления класса объектов, явлений или процессов
• обширное, специфическое знание для решения задачи, извлеченное из обучения, чтения и опыта.
• знания, необходимые для понимания, формулирования и решения задач.
• система, которая использует человеческие знания, встраиваемые в компьютер, для решения задач, которые обычно требуют человеческой экспертизы.