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Knowledge Acquisition for Expert Systems (Artificial Intelligence Series)
  
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Knowledge Acquisition for Expert Systems (Artificial Intelligence Series) [Englisch] [Gebundene Ausgabe]

Anna Hart (Autor)

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Anna Hart
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Kurzbeschreibung

A guide to the critical part of the knowledge-gathering process - eliciting human expertise for machine representation. This book details the process, models and techniques used by professionals actively involved in expert-system development in business and industry. This updated edition places greater emphasis on prototyping, user involvement and the need for rigorous testing and quality control techniques. A section on human issues has also been extended to include the most recent research. Topics covered include a comparison of systems analysis, the role of the knowledge engineer, reasoning and probability theory, fuzziness in reasoning and machine induction amongst others.

Synopsis

A guide to the critical part of the knowledge-gathering process - eliciting human expertise for machine representation. This book details the process, models and techniques used by professionals actively involved in expert-system development in business and industry. This updated edition places greater emphasis on prototyping, user involvement and the need for rigorous testing and quality control techniques. A section on human issues has also been extended to include the most recent research. Topics covered include a comparison of systems analysis, the role of the knowledge engineer, reasoning and probability theory, fuzziness in reasoning and machine induction amongst others.

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1 von 1 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Knowledge Acquisition for Expert Systems by Hart 14. Januar 2004
Von Dr. Joseph S. Maresca - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Gebundene Ausgabe
The author describes some of the classic problems involved
in formulating a knowledge base. For instance, the choice of
a domain is difficult where the problem is too complex or
experts disagree. In addition, acceptance is difficult to
obtain universally across many organizations. Uncertainty
is always a factor in formulating an expert system. Updating the
knowledge base is another issue because the current applicability
of facts and data will always be a critical concern. Every
expert system has some limitations. These need to be set forth.
The development and refinement of algorithms involves the
constant induction and perfection of rules and rule structures.
In a structured approach to induction, it is critical to identify
problems and attributes while optimizing the rule structures.

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