1 / 23

Znalostné inžinierstvo

Znalostné inžinierstvo. Ivan Kapustík. Znalostné inžinierstvo. úlohy, predmet – metódy a techniky, kategorizácia, metodológie. Tvorba ZS. možnosť – existencia znalostí, čas, peniaze, zdroje, oprávnenosť – zisk, vhodnosť – zložitosť, symbolické a heuristické znalosti.

helen
Download Presentation

Znalostné inžinierstvo

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Znalostné inžinierstvo Ivan Kapustík

  2. Znalostné inžinierstvo • úlohy, • predmet – metódy a techniky, • kategorizácia, • metodológie

  3. Tvorba ZS • možnosť – existencia znalostí, čas, peniaze, zdroje, • oprávnenosť – zisk, • vhodnosť – zložitosť, symbolické a heuristické znalosti

  4. Životný cyklus vývoja ZS • identifikácia, • konceptualizácia, • formalizácia, • SW proces, • tvorba BZ, • testovanie, • používanie a údržba

  5. Účastníci vývoja ZS • Znalostný inžinier • Manažér, prehľad o znalostnom inžinierstve aj problémovej oblasti • Softvérový inžinier • Tvorba, úprava a údržba softvérovej časti • Expert • Zdroj informácií aj overovateľ riešení • Používateľ • Overovanie použiteľnosti riešenia

  6. Scenáre vývoja • Rýchle prototypovanie • Run, Understand, Debug, Edit • Jednoduchý – nemusí byť k dispozícii ani expert • Spolupracujúci • Zdieľaný – viac expertov • Znalostné služby

  7. Získavanie znalostí • od experta • Pravidlá a odporúčania pre spoluprácu znalostného inžiniera s expertom • z dokumentov – tlačených a elektronických • manuálne, poloautomatické, automatické

  8. Pravidlá pre spoluprácu s expertom • Vysvetlenie úloh čo najskôr • Osobné zainteresovanie experta na projekte • Vytvorenie harmonogramu stretnutí • Zaznamenávanie priebehu konzultácie • ZI musí byť trpezlivý

  9. Odporúčania pre spoluprácu s expertom 1 • Na začiatku • Ukážka nejakého ZS expertovi • Analýza typických, dobre známych problémov pre experta • Neustála obmena metód získavania znalostí • Dĺžka stretnutia < 2 hodiny • Aspoň dvaja ZI na jednom stretnutí • Stretnutie mimo pracovní, vypnúť mobil

  10. Odporúčania pre spoluprácu s expertom 2 • Priebežne • Demonštrácia vyvíjanej aplikácie • Snaha aby expert nabudol pocit spoluvlastníctva (jeho meno v hlavičke) • Nenútiť do vyjadrovania znalostí v určitej forme • Nie je vhodné, aby stretnutia boli hlavnou náplňou práce experta • 1 h stretnutí zodpovedá 4 h práce ZI

  11. Získavanie znalostí od experta • Interview – orientačné a štruktúrované • Voľné asociácie • Monitorovanie, komentovanie postupu, dialóg používateľ – expert • Cyklus – stretnutie, prepis záznamu, kontrola expertom, spracovanie a vyhodnotenie, príprava ďalšieho stretnutia

  12. Interview • Dialóg s expertom • Pripravený scenár dialógu • Témy a problémy • Získané poznatky sú zvyčajne spoľahlivé, ale sú platné často len pre zvolenú tému • Viac druhov interview

  13. Orientačné interview • Neformálna konverzácia • Používa sa zvyčajne spočiatku, na získanie prehľadu v problematike • Výstupy: • Fakty z problémovej oblasti • Typy riešených problémov • Aktivity v problémovom prostredí • Úlohy expertízy • Charakteristika a požiadavky používateľov

  14. Štruktúrované interview • Musí byť dobre pripravené, dialóg je riadený ZI. • Systematicky prechádzame jednu tému do hĺbky, do detailov • Získavame informácie hlavne o statických aspektoch problémovej oblasti • Pojmy • Modely

  15. Voľné asociácie • Expertovi sa dá počiatočný stimul • Expert informuje o asociáciách, ktoré stimul vyvolal • Z nich sa stávajú nové stimuly a tak postupne vytvoríme asociačnú sieť • Používa sa na overenie vytvorenej štruktúry vzťahov. • Osobitný prístup k asociáciám, ktoré sa netýkajú riešenej problematiky • Podobná technika je „Usporadúvanie konceptov“

  16. Monitorovanie • Je formou rozmýšľania nahlas – rieši sa fiktívny problém, stratégie: • retrospektívnych problémov • hypotetických problémov • kritických problémov • Získané poznatky: • Globálne opisy stratégií • Zdôvodnenia riešení a rozhodnutí • Zdroje znalostí, použité pri riešení

  17. Komentovanie postupu • Ako monitorovanie, ale týka sa skutočného problému • Dôležité, aby sa expert postupne „neodtrhol“ od reality • Poznatky navyše oproti monitorovaniu: • Riadenie procesu • Požiadavky, charakteristiky používateľa • Variant – „dialóg používateľ – expert“

  18. Poloautomatické získavanie znalostí • Príznaková mriežka – riešenia a príznaky, spôsob vytvárania a využitia • Indukovanie pravidiel – ID3 a ďalšie – strom riešenia, spôsob zapojenia alternatívy "neviem„ • Editor BZ (úroveň entít), vysvetľovač (úroveň vzťahov), správa verzií (úroveň modelov) – ako podporujú získavanie nových znalostí

  19. Editor BZ – podpora • Lexikálna a syntaktická správnosť • Známe objekty • Statická a dynamická kontrola • Nedefinované, nadbytočné, nedostupné entity • Nesplniteľné a vždy splnené podmienky • Pokrytie vstupov • Typová nezhoda (aj interval, či iné definície) • Zacyklenie usudzovania (kauzálne vzťahy) • Rozbitie cyklu, transformácia na blok, riadiaci

  20. Automatické získavanie znalostí • Zhluková analýza – zovšeobecnenie vlastností, hierarchická a nehierarchická, paralelná a sériová, spájanie a rozdeľovanie zhlukov • Faktorizácia – faktor – nová súradnica – vlastnosti • Učenie sa – role learning, advice taking, learning concepts from examples, learning by analogy, extrakcia znalostí z neurónových sietí a iných učiacich sa systémov

  21. Získavanie znalostí z Internetu • Podľa obsahu • Podľa ohodnotenia – multimediálny obsah • Podľa modelu používateľa • Web so sémantikou • Podpora vytvárania • Využívanie

  22. Metodológie • Údajmi riadená interpretácia (tvorba slovníka pojmov, štruktúrovanie pojmov – je, obsahuje), • Modelom riadená interpretácia (vytvorenie modelu, porovnanie s protokolom, odstraňovanie rozporov), • Kombinovaný prístup • Najprv získanie pojmov • Potom tvorba modelu

  23. Modelovanie KADS • Knowledge Analysis and Documentation Structuring • Vyvinutý na University of Amsterdam ako európsky projekt na štandardizáciu tvorby ZS 1989 • Postupne prepracovaný – CommonKADS • knižnica modelov – výber modelu procesu riešenia, definovanie dielčích procesov • určenie potrebných znalostí – úroveň problémová, inferenčná, cieľová, strategická • dva prístupy pre systematické manažovanie a realizáciu celého životného cyklu tvorby ZS

More Related