Муканова асель сериковна
Білімдерді өңдеудің әдістері
жүктеу/скачать 5,36 Mb.
|
диссертация Асель
| Білімдерді өңдеудің әдістері
Білімдерді алу әдістерінің негізгі түсініктері Интеллектуалды жүйелерді құру кезіндегі негізгі мәселе ол білімдерді алу, яғни әртүрлі типтегі ақпараттарды сыртқы бейнеленуінен білімдер түріндегі бейнелеуге [73] алып келу. Бұл мәселені көбінесе мәліметтерден білім алу мәселесі деп атайды. Білімді алу мәселелерінің мысалы ретінде келесілерді қарастыруға болады: – реляциялық мәліметтер базасындағы атрибуттардың арасындағы себеп салдарлық байланысты анықтау және оларды продукционды жүйеде ережелер түрінде формалдау; – компьютерге енгізілетін сәтті жоспар негізінде есептеуді шешу программасын құру; – шешілетін есеп тұрғысынан қарағанда бар болуы мүмкін объектілерді классификациялау үшін ақпараттық белгілерді анықтау. Оқытушы жүйелерді екі белгісіне қарап бөлуге болады: оқыту үрдісі жүретін деңгей және оқыту кезінде қолданылатын әдіс. Бірінші белгі бойынша оқытуды символдық деңгейде (SLL – symbol level learning) оқыту және білімдер деңгейінде оқыту (KLL – knowledge level learning) деп бөлуге болады. Символдық деңгейде алынған тәжірибе негізінде білімдерді бейнелеуді жақсартуға болады, ал білімдер деңгейінде оқытуда бар мәліметтер мен білімдер негізінде жаңа білімдерді құру жүзеге асырылады. Символдық деңгейде оқыту білімді бейнелейтін бар құрылымдармен жұмыс істейді. Білімдер дейгейінде оқыту дегеніміз жаңа білімдерді анықтау және формалдау. Мысалы, фактілерден: - «тырна ұша алады»; - «торғай ұша алады»; - «торғай дегеніміз құс»; - «торғай дегеніміз құс». Жүйе келесі ереже-продукцияны жасай алады, егер Х бұл құс, онда Х ұша алады. Қолданылатын оқыту әдісі бойынша жүйелерді аналитикалық немесе эмпирикалық оқыту әдістері қолданылатын жүйелер деп бөлуге болады. Аналитикалық жүйелер өз кезегінде терең (knowledgerich) немесе беткі (knowledge-drizen) білімдерді қолданатын болып бөлінеді. Эмпирикалық жүйелер білімді немесе мәліметтерді қолданатын жүйелер деп бөлінеді. Тағы бір қарастыратын жайт, білім инженериясында білімді алудың негізгі үш тәсілдемесі бар: индуктивті шығару, үйлестік бойынша шығару және мысалдар бойынша оқыту. Индиуктивті шығару негізіне білімдерді мәліметтерден немесе басқа білімдерден алу жатады. Үйлестік бойынша шығаруда объектілер арасындағы үйлестікті беруге және табуға, сонымен қатар, үйлестігі бар объектілерге белгілі әдістерді қолдану жатады. Мысалдар бойынша оқыту негізіне бұрын шешілген есепnер мысалдарын есте сақтау және оны демонстрациялау жатады. Релевантты білімдерді іздеудің әдістері Жасанды интеллект мәселелерінің шешімін табудың барлық әдістерінде дерлік білімдер базасының фрагментін, яғни сұратымды білімдер базасында сақталған үлгілермен салыстырудан (немесе релевантты білімдерді іздеуден) тұрады. Бұл үдеріс жалпы жағдайда білімдердің екі фрагментін салыстыру үдерісінен және салыстыруға қатысты іріктеу процедураларынан тұрады. Екі фрагментті салыстыру жолы бойынша келесі салыстыру түрлерін көрсетуге болады: – синтаксистік; – параметрлік; – семантикалық. Синтаксистік талдау кезінде білімдерді бейнелейтін екі мәліметтің құрылымын толық тепе теңдігін салыстырады. Мұндай салыстырудың мысалы ретінде Прологтағы предикаттардың унификациясын айтуға болады. Бұл кезде алдымен тепе теңдікке предикаттардың аттары салыстырылады, сосын жұп бойынша аргументтерді салыстырады. Параметрлік салыстыру кезінде білімдер фрагментін бейнелейтін мәліметтердің құрылымын толық емес тепе теңдікке тексеру мүмкін болады. Семантикалық салыстыру кезінде салыстырылатын білімдер фрагментінің семантикасы (мағынасы) салыстырылады. Кейде мұндай салыстыру салыстырылатын фрагменттермен байланысты мәліметтердің құрылымын қайта қарастыруға алып келеді. Семантикалық салыстыру кезінде түсініктердің семантикалық жақындығы деген түсінік қолданылады. Кейде семантикалық жақындық тікелей есептелінуі мүмкін, мысалы, бір метрикалық шкалада сипатталған екі лингвистикалық айнымалыларды салыстыру. Ал күрделі жағдайды қарастырар болсақ, салыстырылатын білімдер фрагментін сипаттайтын семнатиканың сипатын қарау үдерісі кезінде бағалануы. Әмбебап және математикалық түрде толықтай негізделген семантикалық салыстыру алгоритмдері жоқ. Сонымен қатар тағы бір қарастырып кететін іздеу түрі ол нейронды желілердегі релевантты білімдерді іздеу. Оларды ассоциативті іздеу деп те атайды. Жоғарыда көрсетілген салыстыруға қарағанда мұнда білімдер символдық мәнде емес, нейрон күйлерінің сандық мәні немесе сигналдар түрінде бейнеленіледі. жүктеу/скачать 5,36 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|