Извлечение знаний из данных в самообучающейся ИИС осуществляется на ос-
нове:

• репозитория
• базы знаний
• информационного хранилища

Другие предметы Колледж Извлечение знаний из данных извлечение знаний самообучающаяся ИИС репозиторий базы знаний информационное хранилище интеллектуальные информационные системы Новый

Извлечение знаний из данных в самообучающейся интеллектуальной информационной системе (ИИС) является важным процессом, который позволяет системе адаптироваться и улучшать свои алгоритмы на основе новых данных. Давайте разберем, как это происходит на основе репозитория базы знаний информационного хранилища.

Шаги извлечения знаний:

1. Сбор данных:

   Первым шагом является сбор данных из различных источников. Это могут быть базы данных, файлы, интернет-ресурсы и другие источники информации.

2. Предобработка данных:

   Данные, собранные на первом этапе, часто нуждаются в предобработке. Это может включать очистку данных от шумов, заполнение пропусков, нормализацию и преобразование данных в удобный для анализа формат.

3. Хранение данных:

   После предобработки данные помещаются в репозиторий базы знаний. Это специализированное хранилище, которое позволяет организовать и структурировать данные для дальнейшего использования.

4. Извлечение знаний:

   На этом этапе ИИС использует алгоритмы машинного обучения и другие методы анализа данных для извлечения знаний. Это может включать:

   • Анализ паттернов и закономерностей в данных;
   • Классификацию и регрессию для предсказания будущих событий;
   • Кластеризацию для группировки схожих данных;
   • Ассоциативные правила для выявления взаимосвязей между данными.
5. Обновление базы знаний:

   Извлеченные знания затем интегрируются в репозиторий базы знаний. Это позволяет системе обновлять свои алгоритмы и улучшать качество принятия решений на основе новых данных.

6. Обратная связь и обучение:

   Самообучающаяся ИИС использует обратную связь от пользователей и результаты своих предсказаний для дальнейшего обучения. Это позволяет системе адаптироваться к изменениям в данных и улучшать свои алгоритмы со временем.

Таким образом, извлечение знаний из данных в самообучающейся ИИС является циклическим процессом, который включает в себя сбор, предобработку, хранение, анализ и обновление знаний, что делает систему более эффективной и адаптивной.