Интеллектуальные информационные системы. Макаренко С.И. - 77 стр.

                 8.2 Методы приобретения знаний

      Основной проблемой при разработке современных интеллектуальных
систем является проблема приобретения знаний, т.е. преобразование разного
вида информации (данных) из внешнего представления в представление в виде
знаний, пригодное для решения задач, для которых создается интелектуальная
система. Эту проблему часто называют проблемой извлечения знаний из
данных (в более общем виде, из внешнего мира), которая сводится к задаче
обучения интеллектуальной системы [3].
     Примерами задач приобретения знаний являются [3]:
     - выявление причинно-следственных связей между атрибутами
       реляционной базы данных и формирование их в виде правил в
       продукционной экспертной системе;
     - формирование программы (или правил) решения задачи (например,
       планирования производственного процесса или поведение робота) на
       основе примеров удачного планирования, вводимых в компьютер;
     - выявление информативных признаков для классификации объектов,
       существенных с точки зрения решаемой задачи.
     Обучающиеся системы можно классифицировать по двум основным
признакам [3]:
     1. уровень, на котором происходит обучение:
        1.1. обучение на символьном уровне (SLL – symbol level learning), при
             котором происходит улучшение представления знаний на основе
             опыта, полученного при решении задач,
        1.2. обучение на уровне знаний (KLL – knowledge level learning), при
             котором происходит формирование новых знаний из
             существующих знаний и данных.
     2. применяемый метод обучения:
        2.1. аналитические методы обучения:
           2.1.1. использующие глубинные (knowledge-rich) знания,
           2.1.2. использующие поверхностные (knowledge-drizen) знания;
        2.2. эмпирические методы обучения:
           2.2.1. использующие знания (knowledge-learning),
           2.2.2. использующие данные (data-drizen).
      На символьном уровне обучение сводится к манипулированию уже
существующими     структурами,    представляющими     знание,   например,
корректировка коэффициентов достоверности правил-продукций, изменение
порядка расположения (просмотра) правил-продукций в базе знаний вводимого


                                     76