#1442293

#1442293: Процедурные знания в ИИ — это знания о том…

Процедурные знания в ИИ — это знания о том…
Варианты ответа:
  • какие факты и данные существуют в мире
  • как выполнять задачи
  • как формулировать утверждения
  • как адаптироваться к изменяющимся условиям

🔒 Ответ будет доступен после оплаты

Тематика: Искусственный интеллект и нейронные сети Нейронные сети Нечеткая логика и нейронные сети
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
Компания-ритейлер хочет оптимизировать управление запасами, чтобы минимизировать издержки и избежать дефицита товаров. У них есть данные о продажах за последние 5 лет, но отсутствуют метки (например, сезонность, спрос). Руководство ищет решение, которое поможет выявить скрытые закономерности и улучшить прогнозирование. Какой метод машинного обучения наиболее подходит для выявления скрытых закономерностей в данных? Стартап разрабатывает голосового помощника для обработки запросов на русском языке, но пользователи жалуются, что помощник не понимает контекст и не задает уточняющие вопросы. Команда разработчиков хочет улучшить систему, чтобы она могла вести более естественные и осмысленные диалоги. Какие технологии ИИ необходимо улучшить, чтобы решить проблему? Научный институт создает онтологию для описания климатических изменений. Данные включают метеорологические показатели, географические координаты и прогнозные модели. На этапе формализации выяснилось, что часть данных представлена в RDF, а другая — в реляционных базах. Команда не может согласовать, как унифицировать форматы без потери смысла. Какое действие критически необходимо для решения проблемы совместимости форматов? Стартап разрабатывает чат-бот для поддержки клиентов банка. Бот должен понимать запросы вроде «Как открыть вклад?» или «Перевести деньги на карту». Для этого требуется онтология, связывающая финансовые термины, процессы и нормативные документы. Однако тестирование показало, что бот путает «кредит» и «депозит», а также не учитывает региональные особенности законодательства. Какой этап создания онтологии был выполнен недостаточно тщательно? В медицинской системе диагностики необходимо разработать модель, которая сможет на основе симптомов пациента предположить возможные заболевания. Однако симптомы могут быть неоднозначными, а данные о пациентах — неполными. Например, у пациента может отсутствовать информация о предыдущих заболеваниях, а некоторые симптомы могут быть интерпретированы по-разному. Какой механизм вывода лучше всего подойдет для работы с неоднозначными и неполными данными в медицинской диагностике?