Технология
<<  Создать просмотреть Химико-термическая обработка  >>
Интеллектуализация процессов обработки потоков данных, лекция 4
Интеллектуализация процессов обработки потоков данных, лекция 4
Бизнес моделирование
Бизнес моделирование
Разрыв в понимании между бизнесом и IT
Разрыв в понимании между бизнесом и IT
Общие понятия бизнес моделирования
Общие понятия бизнес моделирования
Общие понятия бизнес моделирования
Общие понятия бизнес моделирования
Моделирование как семиотический процесс
Моделирование как семиотический процесс
Графическая нотация как способ моделирования и визуализации знаний
Графическая нотация как способ моделирования и визуализации знаний
Глобальные системы обработки знаний – технология Semantic Web
Глобальные системы обработки знаний – технология Semantic Web
Интернет – глобальная всеобщая информационная среда
Интернет – глобальная всеобщая информационная среда
Достоинства и недостатки HTML как базовой знаковой системы
Достоинства и недостатки HTML как базовой знаковой системы
Глобальная когнитивная знаковая среда Semantic Web
Глобальная когнитивная знаковая среда Semantic Web
Онтология - единообразное описание знания
Онтология - единообразное описание знания
Определение
Определение
Три уровня онтологии
Три уровня онтологии
Агенты
Агенты
Определение
Определение
Многоагентные среды
Многоагентные среды
Онтологии и синтактика XML
Онтологии и синтактика XML
Знаки в агентных системах
Знаки в агентных системах
Агенты и знаки
Агенты и знаки
Реализация парадигмы глобальной когнитивной бизнес среды – электронная
Реализация парадигмы глобальной когнитивной бизнес среды – электронная
Коммуникации и динамические онтологии
Коммуникации и динамические онтологии
Метаязык
Метаязык
Представление знаний в парадигме RDF
Представление знаний в парадигме RDF

Презентация: «Интеллектуализация процессов обработки потоков данных». Автор: velcom. Файл: «Интеллектуализация процессов обработки потоков данных.pptx». Размер zip-архива: 140 КБ.

Интеллектуализация процессов обработки потоков данных

содержание презентации «Интеллектуализация процессов обработки потоков данных.pptx»
СлайдТекст
1 Интеллектуализация процессов обработки потоков данных, лекция 4

Интеллектуализация процессов обработки потоков данных, лекция 4

БГУ РФиЭ Кафедра Интеллектуальных Систем Адуцкевич Иван Анатольевич

2 Бизнес моделирование

Бизнес моделирование

3 Разрыв в понимании между бизнесом и IT

Разрыв в понимании между бизнесом и IT

Процессы Стратегии Цели Сотрудники Клиенты Партнеры Процедуры Инструкции Технологические карты Навыки Эффективность Задачи Знания Программы Интерфейсы Логика Данные Транзакции Повторное использование Классы Методы Маштабируемость и т.д.

Нет общего языка

4 Общие понятия бизнес моделирования

Общие понятия бизнес моделирования

в широком смысле слова, модель – это любой образ (мысленный или условное, знаковое описание) какого-либо объекта, процесса или явления. Локализация модели. В том случае, если модель не находится в нашем сознании, она принадлежит миру знаков. Необходимость более точного определения модели требует разработки специальных парадигм моделирования, описывающих его как знаковый процесс с максимальной точностью. UML, IDEF0, ARIS, BPEL, BPMN etc.

5 Общие понятия бизнес моделирования

Общие понятия бизнес моделирования

Основные проблемы в реализации бизнес-процессов Интегрирование разнородных объектов(Datasource Integration) Синхронизация действий над объектами(Event Integration) Решение проблемы именования (Vocabulary Integration)

6 Моделирование как семиотический процесс

Моделирование как семиотический процесс

Рассмотрим любую математическую задачу: Обозначим переменные(присвоим определенные знаки денотатам) Составление уравнений(моделируем знаковой синтагмой проблемную ситуацию целиком) Следуя стандартным алгебраическим правилам находим наши переменые(последовательностью идущих друг за другом синтагм находим то что мы вначале обозначили знаком) Графические системы моделирования принциально похожи на алгебраические

7 Графическая нотация как способ моделирования и визуализации знаний

Графическая нотация как способ моделирования и визуализации знаний

Наглядность против эффективности Удобно для предварительного построения модели Невозможно генерировать исполнимый код Для сложных задач нужны сложные семиотические системы

Кипяток

Заварка

Заварка

Чай

8 Глобальные системы обработки знаний – технология Semantic Web

Глобальные системы обработки знаний – технология Semantic Web

9 Интернет – глобальная всеобщая информационная среда

Интернет – глобальная всеобщая информационная среда

Тексты в Интернет принадлежат новой фактуре речи Компьютер как инструмент чтения и письма ПО способное воспринимать знаковую систему, в которой закодирован текст Коммуникационное обеспечение для доступа к сети Важными особенностями новой фактуры речи являются: Зная адрес текста пользователь может загрузить его себе на компьютер, где бы этот текст не хранился Гипертекст

10 Достоинства и недостатки HTML как базовой знаковой системы

Достоинства и недостатки HTML как базовой знаковой системы

Достоинства: Гипертекст Возможность включать изображения, звук, видео Недостатки: Не отражается семантика Трудно извлечь знания(пример про студентов) Практически это означает, что мы работаем с текстами, почти ничего не зная об их содержании, и даже имеем ограниченные возможности это содержание извлечь

11 Глобальная когнитивная знаковая среда Semantic Web

Глобальная когнитивная знаковая среда Semantic Web

Ноавя знаковая система – XML, имеющая свободную систему базовых знаков Построение на этой знаковой основе простейший знаковых систем – онтологий Использование собственных программных систем на базе мобильных программ-агентов, имеющих поисковые или любые другие предписания об их желательных или возможных действиях

12 Онтология - единообразное описание знания

Онтология - единообразное описание знания

13 Определение

Определение

Онтология описание существенных свойств предметной области концептуализации предметной области(Грубер) набор понятий данной ПО, их свойств и связей между ними

14 Три уровня онтологии

Три уровня онтологии

Проблема глобализации онтологий

Базовый - содержит первичные понятия Число, строка, предикат «обладать», базовые действия «create, read, update, delete» и прочее Основа необходимая для более специфичной деятельности Средний уровень – это уровень общих понятий области деятельности Низший уровень – конкретные понятия, специфичные для данной области деятельности Существует несколько попыток реализации онтологии верхнего уровня(SUMO, SUO) первичные, мета, абстрактные и общефилософские понятия, обобщающие знания множества специфических областей. Не включает в себя информацию специфическую для конкретной области деятельности

15 Агенты

Агенты

16 Определение

Определение

Агентом принято считать объект обладающий следующими свойствами: автономность, возможность обмена информацией с другими агентами и человеком, мобильность, компактность, возможность принятия решений, возможность взаимодействовать с различными объектами, не являющимися агентами, для решения поставленных задач, возможность обучения и развития

17 Многоагентные среды

Многоагентные среды

Высокая мобильность и автономность. С математической точки зрения многоагентную среду можно рассматривать как систему интерактивных машин Тьюринга соединенных информационными каналами для обмена сообщениями. Деятельность системы интерактивных машин Тьюринга не может быть сведена к деятельности одной вероятностной машины Тьюринга Основной предпосылкой развития многоагентных систем является идея о возможности обучаться агентами

18 Онтологии и синтактика XML

Онтологии и синтактика XML

Гибкость знаковой системы XML позволяет использовать ее для обработки онтологий Эта система позволяет агентам динамически создавать запросы, зависящие от структуры онтологии, а также динамически изменять собственные онтологии, расширяя их дополнительными правилами.

19 Знаки в агентных системах

Знаки в агентных системах

20 Агенты и знаки

Агенты и знаки

Основной проблемой проектирования агентных систем является правильный выбор системы знаков Достаточность Универсальность Компактность

21 Реализация парадигмы глобальной когнитивной бизнес среды – электронная

Реализация парадигмы глобальной когнитивной бизнес среды – электронная

торговля

22 Коммуникации и динамические онтологии

Коммуникации и динамические онтологии

Одна из основных задач агента – эффективная коммуникация с другими агентами и с человеком В основе идеи динамической онтологии лежит возможность агента обучаться Память агента используется эффективно Информация не сосредоточена в едином хранилище, а рассредоточена по сети агентов Информация автоматически структурируется Два типа агентов: доменные и интерфейсные

23 Метаязык

Метаязык

Важной особенностью динамического подхода к знаковой системе агента является необходимость описания самой знаковой системы с помощью некоторых знаков или создание метаонтологии. Это необходимо, так как классы, описываемые внутри онтологий, обладают определенной внутренней структурой – примитивными характеристиками или характеристиками, ссылающимися на другие понятия. Понятия наследуются друг от друга, возможно даже множественное наследование. Всю эту информацию о структуре понятий-классов нужно хранить и передавать от агента к агенту.

24 Представление знаний в парадигме RDF

Представление знаний в парадигме RDF

Каждый ресурс имеет универсальный идентификатор (URI). Тогда с ним можно работать, как с общепринятым знаком (словом из словаря) и обозначать им людей, места, понятия и все что угодно В качестве самой элементарной структуры языка были приняты тройки знаков (triples), выражающие самые простые предикатные отношения. SVO – Subject Verb Object Маша ела кашу SAV – Subject Attribute Value Яблоко красное

«Интеллектуализация процессов обработки потоков данных»
http://900igr.net/prezentacija/tekhnologija/intellektualizatsija-protsessov-obrabotki-potokov-dannykh-229488.html
cсылка на страницу

Технология

32 презентации о технологии
Урок

Технология

35 тем
Слайды
900igr.net > Презентации по технологии > Технология > Интеллектуализация процессов обработки потоков данных