При обработке знаний на компьютере можно выделить следующую последовательность этапов трансформации знаний:
- Сбор данных: На этом этапе происходит сбор сырых данных из различных источников. Данные могут поступать в виде текста, изображений, звуков и других форматов. Этот этап включает в себя активности по сбору, записи и сохранению информации.
- Предобработка данных: Здесь данные очищаются от ошибок, лишней или нерелевантной информации. Могут производиться преобразования форматов данных, нормализация, удаление дубликатов и заполнение пропущенных значений.
- Обработка данных: На этом этапе происходит анализ собранных данных с помощью алгоритмов и методов обработки данных. Это может включать классификацию, кластеризацию, анализ связей и зависимостей, а также извлечение полезной информации и знаний из данных.
- Интерпретация и анализ результатов: После обработки данных полученная информация анализируется для интерпретации результатов. На этом этапе специалисты пытаются понять полученные данные в контексте поставленных задач и целей.
- Принятие решений: На основе анализа и интерпретации данных принимаются конкретные решения или разрабатываются стратегии действий. Этот этап включает в себя оценку альтернатив и выбор наилучшего курса действий.
- Распространение знаний: Полученные знания делятся с другими пользователями или системами через отчеты, публикации, базы данных и другие средства коммуникации. Это позволяет использовать знания для решения аналогичных задач в будущем.
Эти этапы образуют цикл обработки и трансформации знаний на компьютере, который может повторяться в зависимости от потребностей и появления новых данных.
Если вам требуется помощь с тестами пишите мне в телеграмм @mariatest
