Вопросы и задания для самоконтроля

1. В чем состоит сущность машинного обучения?

2. Какие задачи должны решать машинные обучающие системы?

3. Какие виды машинного обучения известны?

4. Дайте определение понятия «закономерность» и приведите их типы.

5. Приведите примеры логической, эмпирической и статистической закономерностей.

6. Что понимается под способом нахождения закономерности?

7. Какие типы моделей обучения используются в ИКС?

8. В чем сущность проблемы извлечения знаний из данных?

9. Какие задачи обработки данных решаются методами Data Mining?

10. Дайте постановку задачи классификации и объясните ее сущность.

11. Объясните основную идею классификации методом построения дерева решений.

12. Как рассчитывают показатели чувствительности и специфичности модели и в чем состоит их смысл?

13. Какими достоинствами и недостатками обладают деревья решений?

14. Как можно определить оптимальный порог отсечения при построении дерева решений?

15. Какие преимущества имеет алгоритм С4.5?

16. Объясните сущность метода кластеризации и его основные идеи.

17. Для решения каких задач применяется кластеризация?

18. Дайте геометрическую интерпретацию методики кластеризации данных на примере алгоритма k-means.

19. Какова сущность метода ассоциации, как метода выявления закономерностей между связанными событиями?

20. Дайте определение понятия «транзакция».

21. Из каких элементов состоит ассоциативное правило?

22. Как рассчитывается поддержка и достоверность ассоциативного правила и какое значение имеют эти показатели в процессе их поиска?

23. В чем состоит смысл показателей лифт, леверидж, улучшение?

24. На какие группы подразделяются ассоциативные правила при их содержательной интерпретации?

25. Для каких целей используют хранилища данных?

26. Какова структура хранилища данных?

27. Дайте определение понятия «Правдоподобное рассуждение» (ППР). С чем связана необходимость его введения в ИКС? Приведите пример ППР.

28. В связи с какими проблемами возникло понятие немонотонного рассуждения (вывода)? В чем существенное различие между монотонным и немонотонным типами рассуждений? Приведите пример немонотонного рассуждения.

29. Что означает понятие «недетерминированный вывод»? Какие средства следует использовать в системах, обладающих этим свойством?

30. Какие способы обработки неполных знаний в ИКС вам известны? Дайте им характеристику.

31. Приведите пример появления в логической ЭС противоречия при добавлении нового знания.

32. Опишите механизм индукции и приведите формальное описание правила индуктивного вывода.

33. Какие типы индуктивных выводов вы знаете? Объясните их сущность.

34. Объясните смысл понятия «абдукция»; приведите пример формальной схемы абдуктивного рассуждения.

35. Что необходимо знать для реализации индуктивного вывода?

36. Опишите сущность метода рассуждения по аналогии и приведите его формальную схему вывода.

37. Опишите алгоритм вычисления достоверности суждений.

38. Определите меру различия и сходства, например, между понятиями: яблоко, груша, слива, но признакам — фрукт, форма, вкус, косточка; телефон, мобильный, компьютер, но признакам — размер, память, множество функций, стоимость.

39. Опишите механизм ассоциации и приведите примеры устойчивых групп объектов, между которыми могут быть выделены неявные связи.

40. Перечислите принципы индукции «здравомыслящего естествоиспытателя» Милля, положенные в основу метода ДСМ. Поясните их смысл на примере.

41. Приведите алгоритм метода ДСМ, опишите его этапы и раскройте их содержание.

42. Опишите архитектуру рассуждающих ИКС и их возможные варианты.

43. Чем отличаются классические экспертные системы от рассуждающих ИКС?