Пред.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 След.
Макеты страниц
Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO
ЗаключениеВ заключение остановимся на нерешенных проблемах анализа данных и знаний. А таковых больше, чем решенных.
Действительно, достаточно сказать, что из 28 типов задач анализа данных, упомянутых в классификационной таблице 1 главы 2, в той или иной степени проработаны чуть больше десятка. Часть из них широко известны, алгоритмы их решения реализованы в виде программ, которые часто используются для решения практических задач. Для других же сформулированы лишь общие идеи методов их решения. Так что фронт работ по освоению задач новых типов и по совершенствованию методов и алгоритмов решения известных задач анализа данных очень большой. Исследования в этой области должны быть направлены на преодоление трудностей решения реальных прикладных задач, проявляющихся в: - многомерности признакового пространства; - разнотипности измерительных шкал; - большом числе образов; - очень малых и очень больших объемах обучающих выборок; - наличии ошибок и пробелов в таблицах данных; - наличии неинформативных признаков; - наличии структурированных объектов. Для расширения областей применения методов распознавания в экономике, социологии, психологии и т. п. необходимо развитие методов теории измерений, ориентированных на измерение не физических, а «гуманитарных» характеристик. Актуальной проблемой является разработка методов анализа данных, основанных на гипотезах, отличающихся от используемой до настоящего времени гипотезы компактности. Необходимо дальнейшее углубление связи между методами и системами искусственного интеллекта и системами распознавания образов и анализа изображений. В частности, актуальной является задача распространения методов анализа данных на решение аналогичных задач анализа знаний, что позволило бы поднять уровень развития искусственного интеллекта. В данной книге отмечены лишь некоторые первые шаги в этом перспективном направлении. Погружение сферы анализа информации в мир многоагентских компьютерных сетей требует больших научно-организационных усилий для продвижения методов анализа данных и знаний в эту новую операционную среду. При этом могут оказаться полезными методы системного анализа [133]. Многие прикладники не знают, что из протекающего через их руки потока информации с помощью современных методов анализа данных можно было бы получить «сухой осадок» в виде в простых, «прозрачных» закономерностей или знаний. Эти знания могут помочь разобраться в структуре информации, выявить относительную важность ее различных частей, своевременно обнаружить факты, отклоняющиеся от общей закономерности, получить сигнал о первых предвестниках изменений в поведении наблюдаемого процесса. Поэтому распространение знаний о возможностях обсуждаемых здесь методов, включение такого рода материалов в учебные программы для студентов самого разного профиля также было бы своевременным и полезным.
|
1 |
Оглавление
|