Курсовая с практикой на тему Байесовские сети Джуди Пёрла (J. Pearl.): научный прорыв в области ма_x0002_шинного обучения и искусственного интеллекта.

Содержание:

Введение 3

1. Справка о методе ФОС 5

2. Обзор материалов по научному прорыву в области машинного обучения и искусственного интеллекта 10

3. Технические предложение. Инновационное решение на базе ФОС системной проблемы «Байесовские сети Джуди Пёрла (J. Pearl)» 15

Заключение 27

Список литературы 30

Введение:

Введение

В мире, в котором мы живем, рождаются системы, сложность которых постоянно возрастает. С развитием новых технологий и их использованием в новых продуктах функции проектирования и обслуживания порождают задачи, требующие все более высокого уровня квалификации.

Первоначально диагноз был чисто медицинским понятием, которое обозначало деятельность по выявлению заболевания по его симптомам. Очевидно, что эта деятельность входит в более глобальный процесс, целью которого является не только выявление заболеваний, но и определение того, какую помощь необходимо оказать, чтобы вылечить пациента или облегчить его. Ведь мы идем к своему врачу не для того, чтобы узнать название его болезни, а для того, чтобы лечиться.

Байесовские сети можно найти во многих приложениях, даже не подозревая об этом. Например, Microsoft является активным пользователем этой структуры (например, мастер ответов, помощник по офису), а также Google и Mozilla через свои спам-фильтры. Проводится множество работ в этой области, что свидетельствует об интересе научного сообщества к этой теме.

Байесовские сети (RB) представляют собой набор статистических методов, используемых для моделирования проблем, извлечения информации и принятия решений. Они представляют собой формализм вероятностных рассуждений, который все чаще используется в нескольких областях, таких как промышленность, здравоохранение, финансы и обработка изображений.

Объект исследования – байесовские сети Джуди Пёрла.

Предмет исследования – научный прорыв в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

Цель исследования – изучить байесовские сети Джуди Пёрла (J. Pearl.) как научный прорыв в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

Задачи:

— Справка о методе ФОС.

— Обзор материалов по научному прорыву в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

— Технические предложение. Инновационное решение на базе ФОС системной проблемы «Байесовские сети Джуди Пёрла (J. Pearl)».

Структура работы представлена введением, тремя разделами, заключением и списком литературы.

Заключение:

Сложность открытых систем обусловлена их масштабом, неоднородностью возникающих структур и взаимозависимостью разнородных компонентов. Моделирование открытых систем очень чувствительно к проблемам возникновения, иерархиям систем, эволюционным представлениям, описанию свойств в моменты их возникновения. Междисциплинарное взаимодействие специалистов сопряжено с серьезными технологическими проблемами. Необходимо требовать огромных объемов эмпирических данных об открытых системах, а не просто использовать их как часть статистического подхода. Новые идеи и методы обеспечивают научное понимание и рациональное объяснение состояний и законов бездействия жизни открытых систем.

Физика открытых систем как парадигма системологии получает научно достоверные объективные системные знания. Он имеет глубокие методологические основы, адекватную метатехнологию и собственный теоретический аппарат.

ФОС воплощает идеи, подходы и методы с точки зрения автоматической генерации, презентации и проектирования онтологических и аксиологических знаний об открытых системах на основе больших данных. Аль ФОС включен в ТП ФОС как «интеллектуальная машина» для познания, научного понимания и рационального объяснения открытых природных, социальных и антропогенных систем. ФОС проводит тщательный анализ широких рядов разнородных эмпирических данных о жизни открытых систем и автоматически создает научно достоверные знания о системе, не прибегая к экспертным знаниям в этой области.

Технологии аналитического ядра ФОС дают онтологические знания об исследуемой открытой системе на основе ее эмпирического описания. Открытая система раскрывается в своей сложности как многокачественная сущность. Система представлена во всех ее качествах, в нормах и формах реализации норм, в моделях состояний, в моделях механизмов генезиса системы, в моделях, объясняющих изменчивость показателей. Онтологическое знание системы формируется из семейств объектов и атрибутов технологических объектов. [2, 3].

В случае изучения городской мобильности в крупных городах мира были проверены две гипотезы. Согласно первой, город определяет свою мобильность, согласно второй, мобильность определяет его город. Две байесовские сети, соответствующие этим предположениям, хорошо связаны и, похоже, правильно учитывают данные из базы примеров. С другой стороны, сеть, соответствующая второй гипотезе,

Фрагмент текста работы:

1. Справка о методе ФОС

Прежде чем мы познакомимся с физикой открытых систем, следует сосредоточиться на ключевых терминах, которые неразрывно связаны с данными, информацией, знаниями.

Необходимо представить исследуемую систему эмпирическим описанием, способным раскрыть ее сущность снаружи. Эмпирическое Описание Представляет собой систему, открытую в своих состояниях под воздействием условий и ограничений внешней среды. Каждое состояние системы задается набором индикаторов. Условия и границы среды, в которой наблюдались состояния системы, также представлены набором показателей [2].

Информация не является ни материей, ни энергией, ни энтропией. Информация является инвариантной частью отражения реальности, которую можно определить, объективировать и передать. Информация означает упорядочение и создание порядка, выражает объективное содержание связи между взаимодействующими материальными объектами, что проявляется в изменении состояний этих объектов [2].

Результатом процесса познания конкретной исследуемой системы является построение ее теоретической модели. Теоретическая модель раскрывает сущность системы в виде законов, закономерностей, структур, состояний, масштабов и механизмов взаимодействия, параметров порядка, возникающих свойств, атрибутов частей и элементов. Такая модель представляет собой формализованное знание системы [2].

Понятие «система» является фундаментальным понятием в ФОС. «Система» рассматривается как объект фундаментальных исследований и как продукт познавательной деятельности, которая организует