Лекция
Сразу хочу сказать, что здесь никакой воды про инженерия знаний, и только нужная информация. Для того чтобы лучше понимать что такое инженерия знаний , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Представление и использование знаний.
инженерия знаний (англ. knowledge engineering) — область наук об искусственном интеллекте, связанная с разработкой экспертных систем и баз знаний. Изучает методы и средства извлечения, представления, структурирования и использованиязнаний.
Инженерия знаний — направление исследований и разработок в области интеллектуальных систем, ставящее целью разработку моделей, методов и систем для получения, структурирования и формализации знаний специалистов с целью проектирования баз знаний.
Инженерия знаний (Knowledge Engineering) - это область и методология разработки экспертных систем, которые используют знания и правила для решения сложных проблем в конкретной предметной области. Она сочетает в себе методы и инструменты искусственного интеллекта (ИИ) с экспертными знаниями, чтобы создавать интеллектуальные системы, способные принимать решения, делать выводы и решать проблемы, сходные с теми, которые может решать человек-эксперт в определенной области.
Процесс инженерии знаний включает в себя следующие шаги:
Захват знаний (Knowledge Acquisition): Сбор и формализация знаний от экспертов в предметной области. Это может включать интервьюирование экспертов, анализ документации, наблюдение за процессом принятия решений и другие методы.
Представление знаний (Knowledge Representation): Определение формата и структуры представления знаний, чтобы они могли быть использованы в экспертных системах. Возможные формы представления знаний включают правила, онтологии, сети семантических связей и другие.
Формализация знаний (Knowledge Formalization): Преобразование собранных знаний в явные и формальные правила, логику или алгоритмы, которые могут быть использованы компьютерной программой.
Разработка экспертной системы (Expert System Development): Разработка программного обеспечения, которое использует формализованные знания для принятия решений и решения проблем в конкретной предметной области. Это может включать разработку инференционных механизмов, баз знаний, пользовательского интерфейса и других компонентов.
Тестирование и оценка (Testing and Evaluation): Проверка и оценка работоспособности и эффективности экспертной системы. Это может включать проверку корректности выводов, сравнение с результатами экспертов, оценку производительности и другие тесты.
Инженерия знаний (ИЗ) была определена Фейгенбаумом и МакКордак в 1983 году как:
«ИЗ — раздел (дисциплина) инженерии, направленный на внедрение знаний в компьютерные системы для решения сложных задач, обычно требующих богатого человеческого опыта.»
В настоящее время это также предполагает создание и обслуживание подобных систем (Кендэл, 2007). Это также тесно соприкасается с разработкой программного обеспечения и используется во многих информационных исследованиях, например таких, как исследования искусственного интеллекта, включая базы данных, сбор данных, экспертные системы, систем поддержки принятия решений и географические информационные системы. ИЗ связана с математической логикой, также используемой в разных научных дисциплинах, например в социологии где «подопытными» являются люди, а цели исследований — понимание, как работает человеческая логика на примере взаимоотношений в обществе.
Пример действия системы, базирующейся на ИЗ:
Будучи скорее искусством, нежели чисто инженерной задачей, ИЗ не имеет большого практического применения. Подразделом ИЗ является метаинженерия знаний, пригодная для разработки ИИ.
С середины 1980-х в ИЗ появилось несколько принципов, методов и инструментов, которые облегчили процесс получения и работы со знаниями. Вот некоторые ключевые из них:
В инженерии знаний используются методы структурирования знаний для убыстрения процесса получения и работы со знаниями.
Инженерия знаний широко применяется в различных областях, включая медицину, финансы, производство, инженерию и другие, где требуется экспертное решение сложных проблем. Об этом говорит сайт https://intellect.icu . Она помогает автоматизировать процессы принятия решений, улучшить качество принимаемых решений и обеспечить доступ к экспертным знаниям и опыту даже в отсутствие экспертов.
| Инженерия знаний | |
|---|---|
| Общие понятия | Данные · Метаданные · Знания · Метазнание · Представление знаний · База знаний · Онтология · Семантическая паутина |
| Жесткие модели | Продукции · Семантические сети · Фреймы · Логическая модель |
| Мягкие методы | Нейросети · Эволюционное моделирование · Нечеткая логика |
| Применения | Экспертные системы · Интеллектуальный анализ данных · Извлечение информации · Виртуальные собеседники · Гибридные интеллектуальные системы |
Пожалуйста, пиши комментарии, если ты обнаружил что-то неправильное или если ты желаешь поделиться дополнительной информацией про инженерия знаний Надеюсь, что теперь ты понял что такое инженерия знаний и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Представление и использование знаний
Из статьи мы узнали кратко, но содержательно про инженерия знаний
Комментарии
Оставить комментарий
Представление и использование знаний
Термины: Представление и использование знаний