دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: [1 ed.]
نویسندگان: Zdzisław Pawlak (auth.)
سری: Theory and Decision Library 9
ISBN (شابک) : 9789401055642, 9789401135344
ناشر: Springer Netherlands
سال نشر: 1991
تعداد صفحات: 231
[246]
زبان: English
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 5 Mb
در صورت تبدیل فایل کتاب Rough Sets: Theoretical Aspects of Reasoning about Data به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب مجموعه های خشن: جنبه های نظری استدلال درباره داده ها نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
کامپیوترهای به روز قرار است دانش را ذخیره و بهره برداری کنند. حداقل یکی از اهداف حوزه های تحقیقاتی مانند هوش مصنوعی و سیستم های اطلاعاتی همین است. با این حال، مشکل درک معنای دانش، یافتن راههایی برای نمایش دانش، و مشخص کردن ماشینهای خودکاری است که میتوانند اطلاعات مفید را از دانش ذخیره شده استخراج کنند. دانش چیزی است که مردم در ذهن خود دارند و می توانند آن را از طریق زبان طبیعی بیان کنند. مزیت دانش نه تنها از کتاب ها، بلکه از مشاهدات انجام شده در طول آزمایش نیز به دست می آید. به عبارت دیگر، از داده ها. تبدیل داده ها به دانش کار ساده ای نیست. مجموعه ای از داده ها به طور کلی سازماندهی نشده است، حاوی جزئیات بی فایده است، اگرچه ممکن است ناقص باشد. دانش دقیقاً برعکس است: سازمانیافته (مثلاً آشکار کردن وابستگیها یا طبقهبندیها)، اما با زبان ضعیفتر بیان میشود، یعنی با عدم دقت یا حتی ابهام فراگیر میشود و سطحی از جزئیات را در نظر میگیرد. شاید بتوان گفت که دانش داده های خلاصه شده و سازماندهی شده است - حداقل دانشی که رایانه ها می توانند ذخیره کنند.
To-date computers are supposed to store and exploit knowledge. At least that is one of the aims of research fields such as Artificial Intelligence and Information Systems. However, the problem is to understand what knowledge means, to find ways of representing knowledge, and to specify automated machineries that can extract useful information from stored knowledge. Knowledge is something people have in their mind, and which they can express through natural language. Knowl edge is acquired not only from books, but also from observations made during experiments; in other words, from data. Changing data into knowledge is not a straightforward task. A set of data is generally disorganized, contains useless details, although it can be incomplete. Knowledge is just the opposite: organized (e.g. laying bare dependencies, or classifications), but expressed by means of a poorer language, i.e. pervaded by imprecision or even vagueness, and assuming a level of granularity. One may say that knowledge is summarized and organized data - at least the kind of knowledge that computers can store.