Искусственный интеллект и принятие решений: МЕТОДЫ РАССУЖДЕНИЙ И ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ. МОДЕЛИРОВАНИЕ ОБРАЗНОГО МЫШЛЕНИЯ. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОВЕДЕНИЯ. ОБРАБОТКА ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА. ОПТИМАЛЬНЫЙ ВЫБОР
Iskusstvennyy intellekt i prinyatie resheniy: METODY RASSUZHDENIY I PREDSTAVLENIYA ZNANIY. MODELIROVANIE OBRAZNOGO MYSHLENIYA. MODELIROVANIE POVEDENIYA. OBRABOTKA ESTESTVENNOGO YAZYKA. OPTIMALNYY VYBOR
Искусственный интеллект и принятие решений: МЕТОДЫ РАССУЖДЕНИЙ И ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ. МОДЕЛИРОВАНИЕ ОБРАЗНОГО МЫШЛЕНИЯ. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОВЕДЕНИЯ. ОБРАБОТКА ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА. ОПТИМАЛЬНЫЙ ВЫБОР
ID 725762
Обсуждаются возможности организации интеллектуального анализа данных (ИАД), обеспечивающего экспертизу различных типов представления исходных данных (множеств признаков, графов, числовых векторов) ...
Обсуждаются возможности организации интеллектуального анализа данных (ИАД), обеспечивающего экспертизу различных типов представления исходных данных (множеств признаков, графов, числовых векторов) однородными средствами их обработки. ДСМ-метод рассматривается как платформа для организации ИАД при анализе различных типов данных. Представлены некоторые оценки сложности вычислений, характерные для задач восстановления каузальных зависимостей из эмпирических данных. Показана наследуемость свойств трудно-разрешимости (NP-полноты и перечислительной полноты) ряда переборных задач при варьировании выразительных возможностей используемого языка представления исходных данных. Предложен детальный анализ оценок вычислительной сложности процедур ДСМ-анализа числовых данных, сформулированных в стиле метода сопутствующих изменений Д.С.Милля.
