Glosar

Euristici

Ce este Euristici?

Euristicile sunt reguli empirice sau strategii simplificate care duc la o soluție bună, deși nu garantat optimă, într-un timp rezonabil. În informatică și în IA ele ajută la restrângerea spațiilor de căutare uriașe – de exemplu în planificarea rutelor, unde distanța în linie dreaptă până la destinație servește drept estimare, sau în șah, unde pozițiile sunt evaluate. Oamenii folosesc euristici și în viața de zi cu zi și în deciziile de afaceri, cu riscul unor erori sistematice de gândire.

Subiecte

rezolvarea problemelor
algoritmi
luarea deciziilor

Încercați KI.ordo

Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.

Porniți demo-ul

← Toți termenii

Termeni înrudiți

Sistem expert

Un sistem expert este un program informatic care stochează know-how-ul specialiștilor umani sub formă de reguli și fapte și trage concluzii pornind de la ele. De obicei, constă dintr-o bază de cunoștințe și un motor de inferență care aplică regulile. Sistemele expert au marcat IA în anii 1970 și 1980, de exemplu în diagnosticul medical sau în configurarea echipamentelor tehnice. Ideile lor trăiesc astăzi în verificările bazate pe reguli și în grafurile de cunoștințe.

IA bazată pe reguli
bază de cunoștințe
+1

Arbore de decizie

Un arbore de decizie este un model care reprezintă o decizie ca o succesiune de întrebări simple cu răspuns da/nu: fiecare ramură testează o caracteristică, iar fiecare frunză indică un rezultat. În machine learning, astfel de arbori sunt învățați automat din date și folosiți pentru clasificare sau prognoză. Principalul lor punct forte este transparența – de exemplu, arată de ce o cerere de credit a fost semnalată pe baza venitului, a duratei și a istoricului de plăți.

Învățare automată
Clasificare
+1

Metodele Monte Carlo

Metodele Monte Carlo sunt tehnici de calcul care folosesc un număr foarte mare de eșantioane aleatorii pentru a aproxima rezultate dificil de calculat analitic. Un sistem este simulat de mii de ori, cu ipoteze variate aleatoriu, iar distribuția rezultatelor este analizată. Organizațiile le folosesc pentru analiza riscurilor, planificarea proiectelor sau evaluarea portofoliilor. În IA, metodele sunt utilizate, printre altele, în învățarea prin întărire și în căutarea în arbore pentru jocuri.

simulare
statistică
+1

Ingineria cunoștințelor

Ingineria cunoștințelor cuprinde captarea, organizarea și pregătirea cunoștințelor experților, astfel încât sistemele IT să le poată folosi. Inițial s-a concentrat pe regulile pentru sistemele expert; astăzi prioritatea este adesea documentarea cunoștințelor răspândite din manuale, descrieri de procese și din mințile oamenilor, astfel încât agenții IA să poată răspunde fiabil pe baza lor. Aceasta presupune structuri clare, surse actuale, responsabilități definite și acoperirea lacunelor identificate.

Managementul cunoștințelor
Consultanță
+1

Șablon