2. Семантические сети – структуры, предназначенные для представления знаний в виде графов (узлов и связей между ними). В них узлы обозначают понятия и концепции, а связи (или дуги) между узлами отражают взаимоотношения между этими понятиями и концепциями.
3. Логический подход и символьные рассуждения – связаны с использованием формальной логики и вербальных описаний для представления и манипулирования знаниями. Такие методы активно применяются в системах, где знания заранее четко структурированы в виде фактов, правил и взаимоотношений, к которым можно применять вывод на основе логических правил.
4. Продукционные системы – программы, которые работают по определенному набору правил или «продукций» («если-то» правил), чтобы получить выводы. Эти системы могут применяться для автоматизации задач рассуждения и проблемы разрешения – через последовательности применений этих «если-то» -правил.
5. Эвристические алгоритмы – это способы решения задач, не полностью математически обоснованные, но обычно дающие достаточно эффективные решения в большинстве случаев. В общем смысле, эвристика – это подход, который может быть не совсем корректным с математической точки зрения, но при этом оказывается практически полезным для решения интеллектуальной задачи.
С развитием Машинного Обучения и Нейронных Сетей, многие из этих подходов отошли на второй план, поскольку новые методы часто обеспечивают более высокую производительность и более широкую область применения. Тем не менее, классические методы AI по-прежнему имеют свою ценность в определенных областях. Они могут быть полезны в ситуациях, где доступен только небольшой объем данных, или когда требуется явное, логическое обоснование выводов. Более того, в некоторых случаях классические методы AI и машинное обучение могут быть сочетаны в гибридных системах для получения лучших результатов.
2. Что такое Машинное Обучение? Какие у него основные принципы и идеи? Что такое Модель Машинного Обучения?
Машинное обучение – это подраздел Искусственного Интеллекта, который занимается разработкой алгоритмов, позволяющих компьютерам самостоятельно учиться на основе предоставленных данных (без участия человека в процессе). Суть Машинного Обучения заключается в том, что машина сама (без явного программирования каждого действия человеком) может решать поставленные ей задачи, «обучаться» и улучшать свою работу, просто анализируя предоставленные ей входные данные.