Искусственный интеллект. Основные понятия. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ автоматической категоризации новостных статей или электронных сообщений по определенным темам или категориям на основе извлеченных из них признаков и знаний о содержании.

      Кластеризация – еще одна задача, в которой знания играют важную роль. В этой задаче система группирует объекты на основе их сходства, а затем может использовать эти группы для анализа и принятия решений. Например, в медицинской диагностике система может кластеризовать пациентов на основе симптомов и лечения для выявления паттернов заболеваний и предоставления индивидуализированного лечения.

      Анализ текста – еще одна область, где знания играют важную роль. Системы анализа текста используют знания о языке и его структуре для извлечения смысла из текстовых данных. Например, системы анализа настроений могут использовать знания о лингвистических признаках для определения тональности текста (положительной, негативной или нейтральной) с целью анализа общественного мнения о продукте или услуге.

      Распознавание образов – это задача, в которой система должна распознать объекты на изображениях или в видео на основе знаний о их характеристиках и признаках. Например, системы распознавания лиц используют знания о геометрических особенностях лица и его характеристиках для идентификации конкретного человека на фотографии.

      Примеры применения различных форматов представления знаний в реальных приложениях и системах искусственного интеллекта могут включать использование логических формул для формализации правил бизнес-логики в системах управления или использование онтологий для структурирования знаний в области медицины или биологии. Эти форматы представления знаний помогают системам искусственного интеллекта эффективно организовывать, хранить и использовать знания для принятия решений и решения различных задач.

      Рассмотрим как системы могут использовать семантические сети и логические формулы на предложенных примерах:

      1. Система рекомендаций в онлайн-магазине: Семантические сети могут быть использованы для моделирования связей между товарами на основе их характеристик, категорий или истории покупок клиентов. Например, товары могут быть связаны похожестью характеристик или на основе того, что их часто покупают вместе. Логические формулы могут представлять правила для рекомендации товаров, например, "Если клиент приобрел товары из категории 'электроника', то рекомендовать ему товары из категории 'гаджеты'".

      2. Система медицинской диагностики: Семантические сети могут моделировать связи между симптомами, заболеваниями и методами лечения. Например, симптомы могут быть связаны с различными заболеваниями на основе медицинских знаний. Логические формулы могут представлять правила диагностики и лечения, например, "Если у пациента есть симптомы X и Y, и он не имеет аллергии на препарат Z, то рекомендовать ему лечение препаратом Z".

      3. СКАЧАТЬ