Раздел 24 / 30

Страница 1 / 98

Глава 21. Машинное обучение и интеллектуальный анализ данных

Режим постраничного просмотра

/

На первую страницу

На предыдущую главу

На следующую главу

На последнюю страницу

Озвучивание недоступно

/

Внимание! Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.

Режим постраничного просмотра

Для продолжения работы требуется Registration

На предыдущую главу

На следующую главу

Скачать приложение

Системы искусственного интеллекта: модели и технологии, основанные на знаниях

Table of contents

Предисловие

Список принятых сокращений

Введение

Глава 1. Основные понятия ИИ

Глава 2. Методы поиска решений в пространстве состояний

Глава 3. Решение задач методом разбиения на подзадачи

Глава 4. Модели представления знаний

Глава 5. Модель представления знаний в исчислении высказываний

Глава 6. Исчисление предикатов как метод представления знаний

Глава 7. Продукционная модель представления знаний

Глава 8. Представление знаний в виде семантической сети

Глава 9. Представление знаний в виде фреймов

Глава 10. Представление нечетких знаний

Глава 11. Псевдофизическая логика времени

Глава 12. Неточные рассуждения на основе фактора уверенности

Глава 13. Экспертные системы

Глава 14. Нечёткие экспертные системы

Глава 15. Инженерия знаний в интеллектуальных системах

Глава 16. Методологические и теоретические основы ситуационного анализа и проектирования модели предметной области

Глава 17. Метод ситуационного анализа и проектирования модели предметной области

Глава 18. Онтологии и онтологические системы

Глава 19. Введение в многоагентные системы

Глава 20. Системы когнитивного моделирования

Глава 21. Машинное обучение и интеллектуальный анализ данных

Литература

Приложение А

Приложение B

Приложение C

Приложение D

Приложение Е