Tudd Intuíció, előadás, adatbányászati feladatok
A tudás - gyűjteménye tények, törvények és heurisztikus amellyel megoldani a feladatokat.
Így a kialakulását az információ történik az eljárás a gyűjtés és transzfer, azaz adatfeldolgozás. Hogyan, akkor a kapott információkat a tudás?
Egyre igaz tudás alapján kialakított kapcsolat elosztott heterogén adatok [19]. Amikor adatokat gyűjtött és továbbított termelni egyértelműen meghatározott előre az eredményt, akkor kap a tudás. Információ maga tiszta értelmetlen. Ebből következik, ezt a következtetést. Információk - ez valakinek taktikai tudás. továbbított szimbólumok formájában, és bármely alkalmazási eszközzel.
A definíció Denhema Gray, „tudás - az abszolút felhasználásának információk és adatok, valamint a potenciális emberek tapasztalatait, készségek, ötleteket, észrevételeket, hiedelmek, és motivációit.”
A tudás bizonyos tulajdonságaikat, amelyek megkülönböztetik őket az adatokat [20].
- Strukturált. A tudás kell „lefektetett a polcokon.”
- Könnyű hozzáférés és a tanulás. Egy ember - az a képesség, hogy gyorsan megérteni és megjegyezni, vagy éppen ellenkezőleg, emlékezni; számítógépes ismeretek - olyan tudáshoz való hozzáférés.
- Tömörsége. Tömörsége lehetővé teszi, hogy gyorsan fejleszteni és finomítani a tudás és fokozza a „hatékonysága tartalmat.” Rövidsége ezt a listát került, mivel a jól ismert probléma a zaj és a szemét dokumentumok konkrét számítógépes adatok - Internet és az elektronikus dokumentumkezelés.
- Összhang. A tudás nem mond ellent egymásnak.
- feldolgozási eljárások során. Ismeretekre van szükség, hogy használja őket. Az egyik fő jellemzője a tudás - a lehetőségét, hogy az a másik, és a képesség, hogy következtetéseket vonjanak le ezek alapján. Ehhez ott kell lennie ismeretek feldolgozási eljárás. Ability következtetéseket levonni jelent a rendelkezésre álló gépi feldolgozás és kiadási eljárások és kész az adatszerkezeteket ilyen kezelést, vagyis a a rendelkezésre álló speciális formátumok ismerete.
Egyeztessék és hasonlítsák össze a fogalmak az „információ”, „adat”, „tudás”
Annak érdekében, hogy magabiztosan kezelni a fogalmak az „információ”, „adat”, „tudás”, szükség van nem csak megérteni a lényegét ezek a fogalmak, hanem érezni a különbséget közöttük. Azonban egy intuitív értelmezése ezek a fogalmak nem elég. A komplexitás a megértés közötti különbségek a fenti fogalmak - a látszólag szinonimája. Emlékezzünk vissza, hogy a koncepció a Data Mining lefordították orosz segítségével ugyanezt a három fogalom: hogyan adatbányászat, információszerzés. földmunkák tudás.
Kezdeni, próbáljuk megérteni ezeket a fogalmakat egyszerű példát.
- A diák, aki átmegy vizsgálat adatokra van szüksége.
- A diák, aki átmegy vizsgálat információra van szüksége.
- A diák, aki átmegy vizsgálat igényel tudást.
Annak vizsgálata során, az első lehetőség - egy diák kell az adat - van egy ötlet, hogy a diákok kell az adatokat, például a számításokhoz. Tájékoztatás a második kiviteli lehet egy szinopszist vagy egy tankönyv. Ennek eredményeként a használatát tanuló kap egyetlen információ, hogy bizonyos esetekben viszont a tudás. A harmadik opció hangzik logikus.
Információkat. ellentétben az adatokat, akkor van értelme.
A fogalmak az „információ” és a „tudás” filozófiai szempontból az az elképzelés, egy magasabb szintű, mint a „data”, ami kiderült a közelmúltban.
Az „információ” közvetlenül kapcsolódik a lényege a folyamatok az információs rendszerbe, mivel mivel a „tudás” helyett folyamatorientált minőségét. A „tudás” szorosan kapcsolódik a döntéshozatali folyamatban.
A különbségek ellenére, figyelembe véve a koncepció, mint említettük, nem szétszórtan, és független. Ezek egy részét azonos stream: mi vagyunk a forrása az adatai, ahol az információcsere bekövetkezik. és az információk felhasználását. bizonyos körülmények merülnek fel a tudás.
Az előadás már megjegyezte, hogy a folyamat halad felfelé a piramis az információs adatmennyiség a tudás értékének. Azonban a nagy mennyiségű adat nem jelent, sőt, nem garantálja a tudás megszerzését. Van egy bizonyos függőséget értékének a megszerzett tudás a minőség és a kapacitás adatok feldolgozási eljárások során. Egy tipikus példa az információt. amely nem alakítható tudást. Ez egy szöveg idegen nyelven. Ennek hiányában a szótár és fordítási e információ nincs értéke, akkor nem megy a tudás. Jelenlétében szókincs átmenet információt tudás is lehetséges, de időigényes és nehézkes. Jelenlétében a tolmács információk valóban válik a tudás.
Így, hogy szerezzen értékes tudás szükséges minőségi kezelési eljárásokat. Az átmenet adatok ismerete időigényes és drága. Nyilvánvaló tehát, hogy a Data Mining technológia az erőteljes és változatos algoritmusok egy olyan eszköz, amellyel, feljebb a piramis az információt. akkor kap igazán jó minőségű és értékes tudást.