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Knowledge Acquisition for Expert Systems (New technology modular series)
  
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Knowledge Acquisition for Expert Systems (New technology modular series) [Englisch] [Taschenbuch]

Anna Hart (Autor)

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Anna Hart
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Kurzbeschreibung

The second edition of this text has been revised and expanded to take account of developments in the field. In particular, greater emphasis has been placed on prototyping, on user involvement and on the need for rigorous testing and quality control techniques. The chapter on human issues has also been extended to take account of recent research. This book should be of interest to designers and developers of expert systems, and students.

Synopsis

The second edition of this text has been revised and expanded to take account of developments in the field. In particular, greater emphasis has been placed on prototyping, on user involvement and on the need for rigorous testing and quality control techniques. The chapter on human issues has also been extended to take account of recent research. This book should be of interest to designers and developers of expert systems, and students.

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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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