Come creare una Knowledge Base di Diagnostica Avanzata

Nel febbraio 2011 , gli americani hanno guardato come Watson rete di computer di IBM, ha gareggiato in Jeopardy , un quiz trivia . Il computer facilmente battere i suoi avversari umani , ma aveva difficoltà con le domande che ha usato le parole con più significati , o fatto affidamento su relazioni complesse . Anche se Watson correva in una server farm che migliaia schierato di processori ed enormi al pubblico di storage , tecnologia simile può funzionare su computer desktop , per risolvere i problemi in domini molto più piccoli . Istruzioni
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Selezionare un piccolo problema di dominio per un progetto pilota iniziale . Se il progetto prevede la diagnosi medica , iniziare con una semplice zona , come un piccolo sottoinsieme di problemi respiratori .
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Ricerca in Internet per imparare come funzionano i sistemi esperti , e quali linguaggi e strumenti possono essere utilizzati per il progetto pilota . La maggior parte dei sistemi esperti hanno due parti , una knowledge base in cui sono memorizzati i fatti , e un motore di inferenza che analizza i fatti per rispondere alle domande .
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scaricare numerosi strumenti di sistema esperti e sperimentare , per creare il progetto pilota . Molti degli strumenti sono open source , in modo che possono essere scaricati gratuitamente. Prodotti commerciali offrono spesso versioni di prova gratuita , ma controllare il costo finale prima di scegliere questi. Esperimento con diversi per scoprire quale strumento funziona meglio per il progetto e dominio del problema . Dopo alcuni tentativi ed errori , scegliere il meglio di questi per creare il sistema esperto .
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Creazione della base di conoscenze . Per iniziare, definire i fatti di esempio per avere un'idea di come la conoscenza è rappresentata . I fatti sono spesso archiviati come " se ", allora costruisce . Se il sintomo è la febbre , la condizione è l'influenza . Se il sintomo è il naso che cola , la condizione è comune raffreddore . Una base di conoscenza è costruita su molte migliaia di fatti , in modo da considerare come raccogliere questi fatti e li ottiene nella forma corretta .
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Determinare l'interfaccia utente . Sarà una domanda basata su testo e il lavoro della sessione risposta migliore - o sarà una serie di domande a scelta multipla funzionare meglio ? Base questa scelta sulle persone che utilizzeranno il sistema e le funzionalità del software.
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di prova del sistema . Sviluppare un insieme di casi di test per determinare quanto bene funziona il sistema esperto . Se alcuni casi di test non danno le risposte corrette , controllare la base di conoscenze per assicurarsi che i fatti sono stati codificati correttamente e che i fatti sono disponibili sufficienti per rispondere alla domanda . Continuare a regolare il sistema , fino a quando non può rispondere a tutti i casi di test , così come domande casuali poste dai collaudatori .
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espandere il sistema di coprire tutte le aree del dominio del problema . Continuare ad aggiungere i fatti in nuove aree . Perfezionare l'interfaccia utente e ottimizzare il motore di inferenza . Se necessario, aggiungere altri motori di inferenza in grado di analizzare i dati con altri algoritmi .

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