Скачать презентацию Технологии менеджмента знаний Ддя магистров специальности Консолидированная информация Скачать презентацию Технологии менеджмента знаний Ддя магистров специальности Консолидированная информация

!2_lk vv 12_13 mag.ppt

  • Количество слайдов: 21

Технологии менеджмента знаний Ддя магистров специальности «Консолидированная информация» Лекция 2 Особенности технологий менеджмента знаний, Технологии менеджмента знаний Ддя магистров специальности «Консолидированная информация» Лекция 2 Особенности технологий менеджмента знаний, их применения и разработки 2011/2012 уч. год

Технологии, применяемые в менеджменте знаний Электронная почта Системы поддержки групповой работы Интернет Социальные сети Технологии, применяемые в менеджменте знаний Электронная почта Системы поддержки групповой работы Интернет Социальные сети Корпоративные сети Базы и хранилища данных (Data Warehouse) Браузеры и системы поиска Порталы знаний Системы, основанные на знаниях: Экспертные системы; базы знаний; интеллектуальные системы; системы приобретения знаний; системы менеджмента знаний; системы управления персональными знаниями; онтологии, онтологические системы и средства

Создание промышленной системы, основанной на знаниях (СОЗ): Выбор проблемы Разработка прототипа Доработка до промышленной Создание промышленной системы, основанной на знаниях (СОЗ): Выбор проблемы Разработка прототипа Доработка до промышленной СОЗ Оценка СОЗ Стыковка СОЗ Поддержка СОЗ

Прототипирование Идентификация (переопределение) проблемы Концептуализация: Получение знаний (дополнительное извлечение) Структурирование (изменение поля) Формализация (переформализация) Прототипирование Идентификация (переопределение) проблемы Концептуализация: Получение знаний (дополнительное извлечение) Структурирование (изменение поля) Формализация (переформализация) Реализация прототипа (перепрограммирование)

Для идентификации проблемы определяются: Необходимые ресурсы Источники знаний Аналогичные системам Цели (распространение опыта, автоматизация Для идентификации проблемы определяются: Необходимые ресурсы Источники знаний Аналогичные системам Цели (распространение опыта, автоматизация и т. д. ) Классы решаемых задач Идентификация проблемы — знакомство и обучение членов коллектива разработчиков, а также создание неформальной формулировки проблемы.

Стратегии получения знаний Стратегии получения знаний

Коммуникативные методы извлечения знаний охватывают методы и процедуры контактов инженера по знаниям с непосредственным Коммуникативные методы извлечения знаний охватывают методы и процедуры контактов инженера по знаниям с непосредственным источником знаний – экспертом. Текстологические методы извлечения знаний включают методы извлечения знаний из документов (методик, пособий, руководств) и специальной литературы (статей, монографий, учебников).

Извлечение знаний Анализ текстов Диалоги Экспертные игры Лекции Дискуссии Интервью Наблюдение Извлечение знаний — Извлечение знаний Анализ текстов Диалоги Экспертные игры Лекции Дискуссии Интервью Наблюдение Извлечение знаний — получение инженером по знаниям наиболее полного из возможных представлений о предметной области и способах принятия решения в ней.

Для структурирования или концептуализации знаний определяются: терминология (список основных понятий); атрибуты и отношения между Для структурирования или концептуализации знаний определяются: терминология (список основных понятий); атрибуты и отношения между понятиями; родо-видовые определения… Структурирование (или концептуализация) знаний — разработка неформального описания знаний о предметной области в виде графа, таблицы, диаграммы или текста, которое отражает основные концепции и взаимосвязи между понятиями предметной области.

Иерархия – основное отношение Иерархия – основное отношение

Естественная классификация Часто говорят, что систематика, классификация - азбука каждой науки, без которой невозможно Естественная классификация Часто говорят, что систематика, классификация - азбука каждой науки, без которой невозможно успешно работать в любой области знания. Это, конечно, истина, но это истина неполная. С еще большим правом можно сказать, что систематика - начало и конец, альфа и омега каждой науки [Любищев]

Уровни представления знаний Нулевой уровень - знания о проблемной среде. Первый уровень - метазнания Уровни представления знаний Нулевой уровень - знания о проблемной среде. Первый уровень - метазнания - знания о том, как представлены во внутреннем мире системы знания нулевого уровня. Второй уровень - знания о представлении базовых понятий первого уровня. ………. Разделение знаний по уровням обеспечивает способность системы понимать и исследовать свои знания (управлять поиском решений, приобретать новые знания, объяснять свои действия), а также обеспечивает расширение области применения системы.

Уровни представления знаний (уровни детальности) Как правило выделяется не менее трех уровней, отражающих общую Уровни представления знаний (уровни детальности) Как правило выделяется не менее трех уровней, отражающих общую (концептуальную), логическую и физическую организацию знаний. Выделение нескольких уровней препятствует распространению изменений (при их необходимости) с одного уровня на другой Основные уровни: концептуальный, логический

Представление знаний включает: определение состава представляемых знаний; организацию знаний; представление знаний, т. е. определение Представление знаний включает: определение состава представляемых знаний; организацию знаний; представление знаний, т. е. определение модели представления.

Модели (методы) представления знаний Формальные (логические) Формализованные (эвристические). Формализованные модели имеют разнообразный набор средств, Модели (методы) представления знаний Формальные (логические) Формализованные (эвристические). Формализованные модели имеют разнообразный набор средств, лучше передают специфику предметной области, применяются для решения реальных (а не игрушечных) сложных неформализованных задач. Они превосходят формальные как по возможностям адекватно представлять проблемную среду, так и по эффективности правил вывода (Э. В. Попов)

Для формализации используются: Логические методы Продукционные модели Семантические сети Фреймы Объектно-ориентированные языки Формализация знаний Для формализации используются: Логические методы Продукционные модели Семантические сети Фреймы Объектно-ориентированные языки Формализация знаний — разработка базы знаний на языке представления знаний, который, с одной стороны, соответствует структуре поля знаний, а с другой — позволяет реализовать прототип системы.

Способы реализации Программирование на традиционных языках типа Pascal, C++ и др. Программирование на специализированных Способы реализации Программирование на традиционных языках типа Pascal, C++ и др. Программирование на специализированных языках, применяемых в задачах искусственного интеллекта: LISP, FRL и др. Использование инструментальных средств разработки ЭС типа G 2. Использование “пустых” “оболочек” (ЭС) или типа Simer + Mir, EXSYS Rule Book, ЭКСПЕРТ и др. Реализация — разработка программного комплекса, демонстрирующего жизнеспособность подхода в целом. Чаще всего первый прототип отбрасывается на этапе реализации действующей СОЗ (ЭС).

От прототипа к промышленной ЭС Демонстрационный прототип (решает часть задач, демонстрируя жизнеспособность подхода (несколько От прототипа к промышленной ЭС Демонстрационный прототип (решает часть задач, демонстрируя жизнеспособность подхода (несколько десятков правил или понятий)) Исследовательский прототип (решает большинство задач, но неустойчив в работе и не полностью проверен (несколько сотен правил или понятий)) Действующий прототип (надежно решает все задачи на реальных примерах, но для сложной задачи требует много времени и памяти) Промышленная система (обеспечивает высокое качество решений при минимизации требуемого времени и памяти; переписывается с использованием более эффективных средств представления знаний) Коммерческая система (Промышленная система, пригодная к продаже, то есть хорошо документирована и снабжена сервисом)

Развитие прототипа до промышленной СОЗ (ЭС) Основная работа на данном этапе заключается в существенном Развитие прототипа до промышленной СОЗ (ЭС) Основная работа на данном этапе заключается в существенном расширении базы знаний, то есть в добавлении большого числа дополнительных правил, фреймов, узлов семантической сети или других элементов знаний. Эти элементы знаний обычно увеличивают глубину системы.

Критерии оценки СОЗ (ЭС) критерии приглашенных экспертов (оценка решений, предлагаемых системой, сравнение ее с Критерии оценки СОЗ (ЭС) критерии приглашенных экспертов (оценка решений, предлагаемых системой, сравнение ее с собственными решениями и др. ); критерии коллектива разработчиков (эффективность реализации, производительность, время отклика, дизайн, широта охвата предметной области, непротиворечивость БЗ, количество тупиковых ситуаций, когда система не может принять решение и т. п. )

Стыковка системы На этом этапе осуществляется стыковка ЭС с другими программными средствами в среде, Стыковка системы На этом этапе осуществляется стыковка ЭС с другими программными средствами в среде, в которой она будет работать, и обучение людей, которых она будет обслуживать. Иногда это означает внесение существенных изменений. Такие изменения требуют непременного вмешательства инженера по знаниям. Для того чтобы система была одобрена, необходимо представить ее как помощника, освобождающего пользователей от обременительных задач, а не как средство их замещения.